Трейдинг и машинное обучение с подкреплением

В этой серии статей мы рассмотрим построение и тестирование простой стратегии машинного обучения. В первой части отметим основные принципы машинного обучения и их применение к финансовым рынкам. Программа позволяет загружать любые биржевые данные в формате CSV, обучать автоматический алгоритм классификации и строить прогноз. Для этих целей в CyberCortex® использована технология именованных каналов, которая позволяет программам с высокой скоростью общаться между собой непосредственно внутри оперативной памяти компьютера. Доля проектов с применением искусственного интеллекта и машинного обучения ежегодно растёт, и скорость этого роста только увеличится. Рынок испытывает острую нехватку специалистов, что отражается на порядке зарплат в отрасли и ситуации в целом.

Тут нужно вспомнить, что у нас же есть данные — примеры «входов» и правильных «выходов». Будем показывать нейросети рисунок той же цифры 4 и говорить «подстрой свои веса так, чтобы на твоём выходе при таком входе всегда загоралась четвёрка». Ансамбли и нейросети — наши главные бойцы на пути к неминуемой сингулярности. Сегодня они дают самые точные результаты и используются http://a-centr.com/uk/shows/ukraine-tragedy-the-tragedy-of-a-village/775 всеми крупными компаниями в продакшене. Только о нейросетях трещат на каждом углу, а слова «бустинг» и «бэггинг», наверное, пугают только хипстеров с теккранча. Потому если вы любите наблюдать результаты своих трудов и хотите популярности — смело прыгайте в методы обучения с подкреплением (до чего ужасный русский термин, каждый раз передёргивает) и заводите канал на ютюбе!

Доходы населения США в мае выросли в соответствии с прогнозами, рост потребительских цен замедлился

Популярные акции уже имеют неплохую ликвидность, а вот в случае, когда они менее популярны, инвестору не так легко найти покупателя. Ему приходится дожидаться появления покупателя или согласиться на сделку по менее выгодной цене, которая предложена HFT-алгоритмом маркермейкера. Именно на этой разнице высокочастотник зарабатывает деньги. К тому же иногда маркетмейкеры получают дополнительную плату от торговых площадок за повышение ликвидности. Трейдер получает прибыль за счет спреда — разницы между спросом и предложением.

Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Компании используют машинное обучение не потому, что это какая-то причуда, или позволяет сервису выглядеть более современным.

Как я заработал $500K на машинном обучении и высокочастотном трейдинге — Часть 2 Башни.Нет

Большая часть учебы посвящена Machine Learning, что крайне важно для меня. В отличие от остальных программ со всего лишь одной специализацией, MDS очень гибкая, и предлагает на выбор сразу три трека. Первый посвящен подготовке дата-сайентистов, второй — ML-инженеров, третий ориентирован на развитие исследовательских навыков в области Data Science.

Как видите, в торговле на биржах нейросети сегодня практически не используются, равно как и в трейдинге на Форекс. Однако в будущем ситуация может кардинально поменяться. Наконец, из доступных сегодня систем, построенных на базе нейронных сетей, большинство показывает точность прогнозов в 50-60%. То есть данные методики пока что не отличаются высокой точностью.

Анализ данных

Чем больше у вас алгоритмов, тем разнообразнее и точнее вы сможете решать задачи. Python — преобладающий язык программирования в машинном обучении. В целом можно найти всё и на всех языках, но, следуя статистике, большая часть сообщества предпочитает Python. Deep Learning Specialization — это уже целая специализация по нейронным сетям от Andrew Ng. Особенно мне полюбился третий курс, где Эндрю рассуждает о том, как надо вести исследование в области глубокого обучения. Но его советы могут пригодиться и в классическом ML.

Соревнования по машинному обучению помогут «добрать» и совершенствовать экспертные знания в конкретных областях машинного обучения, таких, например, как машинное зрение и обработка естественного языка. Не потеряться в море информации поможет общение с единомышленниками и профессионалами в данной области в рамках Slack-сообщества ODS. В этом сообществе можно найти массу полезной информации в различных областях машинного обучения, задать вопрос, на который Google не смог ответить, а также найти работу.

В поиске прибыльных торговых стратегий на финансовых рынках?

С помощью самообучающихся алгоритмов можно определить, какой контент плох, а какой ценен, и отфильтровать его по этому признаку. В основе работы алгоритма лежит скорость заключения сделки, при обнаружении выгодных условий. Работу алгоритма можно поделить на два периода — мониторинг всех условий для выставления заявки и действие, когда заявка уже в работе. Ликвидность — способность продать ценные бумаги быстро и без существенных потерь.

В действительности это не столь трудно в практическом применении. Вообще, литературы по этому делу в интернете масса. Однако,что редкость, в русскоязычном сегменте есть весьма достойный сайт.