Нейросеть для трейдинга

Финансы и, в частности, трейдинг — это одна из чувствительных сфер, где искусственный интеллект должен применяться с осторожностью и под полным контролем человека. В статье GigaChat расскажем о способах, преимуществах и рисках использования ИИ для трейдера, а также приведем пошаговый алгоритм внедрения нейросетей в торговлю.

Как использовать искусственный интеллект в трейдинге

Разберем несколько способов применения ИИ в биржевой торговле:

• Анализ данных — то, что нейросети умеют делать лучше всего. ИИ может обрабатывать исторические данные, новости из СМИ и соцсетей, индикаторы технического анализа, поток ордеров, стаканы цен и так далее. Плюс в том, что модели успешно выявляют нелинейные зависимости, которые бывает сложно заметить, если проводить анализ вручную. Результаты анализа от нейросети трейдер может воспринимать как сигнал для каких-либо действий.
• Прогнозирование цен и движений рынка. Важно понимать, что ИИ-инструменты не могут точно предсказывать цены, но умеют оценивать вероятности — это дополнительная информация для трейдера.
• Разработка (улучшение) стратегии. ИИ поможет обозначить риск-менеджмент, допустимые объемы позиций, размеры стоп-лимитов и тейк-профитов, а также других параметров, учитывая цели и бюджет пользователя.
• Алготрейдинг (алгоритмический трейдинг) — метод торговли, когда сделки совершает не человек, а робот, следуя заранее заданным правилам. Он автоматически анализирует рынок, способен быстро реагировать и соблюдать стратегию трейдера. Использование торгового робота исключает человеческий фактор и экономит время.
• Психология. Начинающие трейдеры часто сталкиваются со страхом, неуверенностью, азартом — эти чувства мешают принятию обоснованных решений. Использование ИИ позволяет четко следовать торговой стратегии и отказываться от спонтанных сделок.
• Обучение. Нейросеть может стать личным учителем по трейдингу: объяснить сложные понятия, провести анализ последних сделок и разобрать ошибки или привести примеры популярных стратегий.

Принципы работы нейросетей для анализа рынка

Чтобы использовать искусственный интеллект в торговле, важно понимать его внутреннее устройство хотя бы на базовом уровне. Для этого лучше погрузиться в процесс разработки нейросетей:

1. Архитектура. Сейчас большинство нейросетей состоит из нескольких слоев: один принимает данные, другие проводят анализ, а третьи формируют результат. Каждый слой преобразует информацию, проводя математические операции и применяя к ней функции активации.
2. Сбор данных о рынке (макроэкономические показатели, новости, объемы торгов и другая финансовая информация). Собранные данные проходят этапы очистки и нормализации — это делает их пригодными для обучения модели.
3. Обучение нейросети. Есть разные виды машинного обучения, но каждый из них включает подачу больших массивов данных на вход модели. Нейросеть воспринимает обучающую информацию как набор чисел и формирует внутреннюю логику работы. Далее ML-специалисты повышают точность результатов (например, путем сравнения результата модели с эталонным), пока она не достигнет целевого значения. В итоге нейросеть находит зависимости, связанные с движением цен, реакциями рынка на новости, взаимосвязями между индикаторами и так далее. Это позволяет системе анализировать и новые данные, а также формулировать прогнозы на их основе.
4. Самообучение. Получая новую информацию, модель может корректировать внутренние параметры и адаптироваться к изменениям рынка. При этом влияние устаревших закономерностей на результат снижается, а точность прогнозов повышается.

Выводы нейросетей — это наиболее вероятные сценарии развития, поэтому ошибки в них не исключены. Лучше подвергать критике любые прогнозы и не забывать о возможности ошибки при принятии решений.

Преимущества нейронных сетей в торговле

Рассмотрим, какие есть плюсы использования искусственного интеллекта для трейдера:

• Экономия времени и сил. Нейросети берут задачи анализа рынка на себя, позволяя человеку сконцентрироваться на менее рутинных делах, например, на планировании или разработке стратегии. Также ИИ помогает людям, которые совмещают торговлю с другой деятельностью.
• Помощь в принятии решений. Результаты анализа большого объема данных становятся сигналами, которые дополняют реальный опыт трейдера, снижают количество ошибок в сделках и повышают уверенность человека в своих действиях.
• Поддержка торговой дисциплины. Нейронные сети лишены эмоций — они могут опираться только на внутреннюю логику и команды от пользователя. Поэтому ИИ-инструменты способны строго соблюдать стратегию, формируя системный подход и обеспечивая стабильность в перспективе. Они также помогают трейдеру не поддаваться эмоциям, в том числе FOMO (страху упущенной выгоды).
• Возможность автоматизации. Трейдер может торговать круглосуточно: открывать и закрывать позиции, реагируя на изменения мгновенно. При этом робот будет учитывать все ограничения пользователя и соблюдать его стратегию.
• Развитие и самообучение. Благодаря нейросетям пользователь быстрее понимает свои ошибки, формирует аналитическое мышление и познает новые стратегии биржевой торговли.

Резюмируя, искусственный интеллект становится ассистентом, который дополняет опыт трейдера и повышает шансы на стабильные результаты.

Основные направления применения нейросетей в трейдинге

Прогнозирование и анализ рынка

Это наиболее актуальный способ использования ИИ для биржевой торговли. Нейронные сети умеют анализировать большие массивы данных, чтобы находить закономерности, формировать оценку текущего состояния рынка и предсказывать движение цен в будущем. В ходе анализа модель учитывает разные параметры, отражающие динамику рынка, и за счет способности обрабатывать нелинейные зависимости, находит даже сложные взаимосвязи в данных.

Прогнозы, которые касаются роста или снижения цены активов, силы и направления тренда, могут быть дополнительным фактором принятия решений для трейдера. При этом они не гарантируют прибыль, поскольку только отражают вероятность какого-то события.

Некоторые нейросети также могут анализировать финансовую информацию в режиме реального времени — часто они становятся более эффективным инструментом получения дополнительных сведений.

Разработка торговых стратегий

Так как нейронные сети способны учитывать много факторов одновременно, они могут разработать систему, где определяются оптимальные для трейдера условия входа и выхода из сделок, паттерны поведения рынка и эффективные торговые идеи. При разработке стратегии вместе с рыночными параметрами учитываются цели, пожелания, доход трейдера. Со временем торговую стратегию можно адаптировать к изменившимся условиям.

Создание торговых ботов и алгоритмов

Здесь нейросети приобретают особую «самостоятельность». Они обрабатывают информацию о рынке, обращая внимание на конкретные сигналы, и выполняют различные операции в соответствии с заданной логикой. В отличие от классических программ, которые придерживаются строгих правил, торговые роботы чуть более гибкие: они учитывают сложные сценарии и умеют адаптироваться под меняющиеся условия. Роботы экономят время трейдера и исключают влияние субъективных оценок на сделки, но они также должны контролироваться человеком.

Риски и ограничения использования нейросетей в трейдинге

Несмотря на все плюсы ИИ, в такой чувствительной области, как биржевая торговля, он имеет и довольно много рисков:

• Нестабильность. Хорошая модель может давать неправильные прогнозы, а серия успешных предсказаний не гарантирует отсутствие ошибок в будущем. Поэтому трейдер должен контролировать работу нейронной сети и самостоятельно принимать финальные решения.
• Зависимость качества прогнозов от обучающих данных. Если они были неполными, неактуальными или искаженными, нейросеть будет ошибаться в предсказаниях. Более того, даже идеальные обучающие данные не всегда отражают текущую ситуацию на рынке, что также снижает точность прогнозов модели.
• Проблема «черного ящика». Профильные специалисты, зная архитектуру нейросетей, не могут объяснить, как они принимают решения — установить внутреннюю логику модели, на основе которой она выдает результат, невозможно. Другими словами, решения искусственного интеллекта всегда могут быть ошибочными, а найти причину неточностей не сможет даже ML-инженер.
• Технические риски. В большей степени они затрагивают алготрейдинг. Дело в том, что торговые роботы действуют по алгоритму, заданному человеком, и если он содержит ошибки или не предусматривает адаптации к форс-мажорным ситуациям, трейдера ожидают крупные убытки. Кроме того, роботы зависят от инфраструктуры — при потере соединения с интернетом, сбоях на серверах или ошибках интеграции с торговыми площадками также возможны проблемы. Для самостоятельной разработки и непрерывной модернизации роботов нужно обладать знаниями в программировании и математике.
• Переобучение — явление, когда модель слишком хорошо «запоминает» тренировочные данные, теряя способность строить прогнозы на новой информации. В таком случае нейронная сеть не может адаптироваться к изменениям рынка и оказывается неэффективной для торговли.

Так, если трейдер использует ИИ, он должен тщательно проверять модели, тестировать их и всегда критически относиться к результатам ее работы. Важно понимать, что нейросети не могут гарантировать прибыль и заменить реальный опыт человека.

Как внедрить нейросети в торговлю: пошаговая инструкция

Внедрять ИИ-инструменты в торговлю лучше последовательно — это снижает риск ошибок на начальном этапе. Ниже разберем конкретный алгоритм, который поможет трейдеру использовать нейронные сети эффективно:

1. Определение целей использования искусственного интеллекта: обучение, алготрейдинг, анализ данных и т. д. Результат этого шага в будущем поможет выбрать актуальный сервис.
2. Обучение основам трейдинга (термины, виды стратегий, элементы риск-менеджмента) и принципов работы нейросетей.
3. Выбор формата ИИ-сервиса: готовые инструменты анализа, торговые боты, самостоятельная разработка нейронной сети. Новичкам лучше остановиться на готовых сервисах и переходить к более сложным системам по мере накопления опыта.
4. Настройка сервиса (если поддерживается): выбор торговых инструментов, установка параметров риска, формата автоматических действий, уведомлений и отчетов.
5. Тестирование нейросети без рисков для бюджета: оценка стабильности результатов, соотношения успешных прогнозов и ошибок, соответствия предложений нейросети стратегии.
6. Реальная торговля с помощью нейросети. Лучше начинать с небольших сделок, постоянно контролировать работу системы и, если речь об автоматической торговле, быть готовым приостановить ее. Далее важно следить за обновлениями модели, повышать уровень собственных знаний об ИИ и всегда сочетать личный опыт с прогнозами (советами) нейросети.

Как использовать нейросети для обучения трейдингу

В контексте обучения искусственный интеллект может стать личным учителем для начинающего трейдера. Нейросеть разберет сложные темы, укажет на ошибки и поможет в расчетах, а также создаст условия для тренировки навыков. Для этого не нужны специализированные инструменты: подойдут сервисы общего назначения, например, ГигаЧат. Попросим ИИ объяснить, что такое риск-менеджмент для новичка в трейдинге:

В процессе обучения лучше сочетать нейросети с другими источниками информации, чтобы сформировать наиболее полную картину.

Частые вопросы и ответы