Относительно недавно искусственный интеллект стал общедоступным и практически бесплатным. Прошло чуть более двух лет и уже появились такие направления как AI-графика, AI-аналитика. Не секрет, что крупные инвестиционные фонды давно используют нейросети с машинным обучением для прогнозирования. Но скорее в качестве помощи и подсказки. Результат пока не очень, ИИ – это только машина, которая анализирует вводные данные, то есть историю. Своего рода индикатор технического анализа, прогнозирующий котировки на основе математических и статистических данных. Какие проблемы и перспективы искусственного интеллекта в трейдинге, определяем в этом обзоре.
Перспективы использования ИИ в трейдинге
- Анализ больших объемов.
Человек физически не способен обработать большой объем информации. Даже с помощью табличных редакторов, индикаторов и другого ПО. Искусственный интеллект получает информацию из разных источников: новостных ресурсов, социальных сетей. Из любых источников, к которым ему даст доступ человек. И главный плюс – быстрая реакция на изменение вводных данных. Добавляем еще один информационный ресурс и на выходе получаем через доли секунд новый результат. Но это и минус – нужно учесть все информационные источники.
2. Высокочастотный трейдинг (HFT).
Здесь ИИ незаменим. И активно используется крупными фондами. ИИ принимает решение и выполняет действие за миллисекунды. Вопрос в том, как это использовать:
- Спуфинг. Запрещен на законодательном уровне. Мгновенное выставление ордеров и их удаление для создания видимости объемов.
- Быстрое открытие/закрытие сделок. Упирается в спред. Нет смысла мгновенно закрывать сделку, так как нужно окупить спред. Задача превращается в соревнование между роботами – кто быстрее откроет и закроет позицию.
Простым трейдерам этот вариант использования ИИ пока недоступен. Но все впереди. Но тогда трейдинг перейдет на другой уровень и превратится в гонку технологий. Сможет ли человек со своими знаниями, интуицией противостоять технологиям – вопрос.
3. Прогнозирование.
Это основная задача, решение которой ожидают от искусственного интеллекта. ИИ не может дать 100% положительный результат. Но он может проанализировать поток данных и дать несколько вариантов. И человек сам выбирает нужный вариант. Сильная сторона ИИ – нейросеть генерирует результат с учетом текущих обновляющихся данных. Машинное обучение предполагает, что ИИ учится на ошибках. И потому каждый последующий результат в теории должен быть еще более точным. Но теория от практики отличается – фундаментальные факторы непредсказуемые. И это пока остается проблемой.
4. Управление рисками.
Человек подвержен эмоциям, робот – нет. А робот с алгоритмами искусственного интеллекта – тем более. Модели управления рисками заложены и во многих советниках, но они носят «грубый» характер. Настройки риск-менеджмента сводятся к установке коэффициента изменения объема лота, которые не реагируют на рыночные изменения.
Риск-менеджмент на основе искусственного интеллекта – это гибкий алгоритм, управляющий длиной стопа, тейк-профита, кредитным плечом, объемом позиции. Алгоритм, учитывающие уровень волатильности, фундаментальные факторы. Алгоритм, который выстраивает торговую политику и политику рисков в соответствии с текущей рыночной ситуацией. То есть реагирующий на любые изменения.
5. Автоматизация.
Речь о снижении влияния человеческого фактора в трейдинге. Существующие торговые советники выполняют более 50% задач человека. Но все равно требуют периодического контроля. Применение искусственного интеллекта с машинным обучением позволит максимально снизить участие человека в принятии торговых решений. Задача трейдера будет сведена к формированию релевантной базы вводных данных.
Проблемы использования ИИ в трейдинге
- Проблема поиска ошибки.
Не дает искусственный интеллект желаемый результат – что делать? Может ошибка в программном коде или логике алгоритма? Или не все данные «скормлены»? Или очередность критериев выставлена неправильно? Обычный торговый советник в тестере на переоптимизации «подправить» можно, но в среднем на это уходят десятки часов. С нейросетью сложнее. Кроме того, что нужны профи специалисты, нужно также понять, в каком месте ошибка.
В конечном счете конкуренцию выиграет та нейросеть, которая покажет лучший результат. Но вряд ли она попадет в общий доступ. Иными словами, совершенный алгоритм мы не скоро еще дождемся.
2. Проблема обучения и переобучения.
Изначально нейросеть анализирует загруженные исторические данные. Затем в теории она должна учиться – учитывать новые поступающие данные и соответственно подстраивать под них результат. И вот здесь может быть ситуация «лучшее – враг хорошего». Работающая система станет неэффективной именно из-за поступления новых данных. Иными словами, новые данные могут нарушить сбалансированный на исторических данных алгоритм, который мог бы работать без обновления вводной информации.
3. Проблема источников информации.
Что «скормить» нейросети? Историю котировок – это логично. Как быть с новостями, фундаментальными факторами? Как учесть в алгоритме настроения рынков, действия маркетмейкеров, геополитические факторы? С другой стороны, каждый будет придумывать что-то свое. И разные подходы к формированию информационной базы могут усилить конкуренцию, в результате которой останутся только жизнеспособные нейросети. Или будет аналогичная ситуация как с советниками – много хлама в свободном доступе.
4. Вопрос регуляции и этическая сторона применения ИИ.
Сегмент торговых советников не регулируется – это просто ПО, которое трейдер использует на свой страх и риск. Искусственный интеллект в трейдинге – это уже ПО гораздо более высокого уровня. Гонка ИИ может привести к попыткам манипулировать рынками, что уже иногда наблюдается. Пока что попытки манипуляций пресекались регуляторами. Но смогут ли регуляторы полностью контролировать применение ИИ? И не возникнет ли ситуация, когда нейросети приведут к обвалу рынков? Пока это только лишь размышления, но не лишенные оснований.
Вывод. Факт появления ИИ в свободном доступе – это плюс и минус одновременно. Искусственный интеллект в трейдинге упрощает задачу анализа. Но многие видят в нем волшебную кнопку, которая будет за них принимать решения и «косить бабло». Увы, этого не будет. Потому что физически все не могут зарабатывать даже с помощью ИИ. Несколько лет назад соревнование было между трейдерами и зарабатывал тот, кто умнее, терпеливее, удачливее. Сейчас те, кто умеет работать с ИИ, получают дополнительное преимущество. В будущем трейдинг может превратиться в соревнование между роботами. Но до этого еще далеко.
