Уже более двух лет продолжается гонка технологических гигантов в области технологий искусственного интеллекта. За это время Microsoft, Google, Amazon инвестированы миллиарды долларов США в этот сегмент. Технологические гиганты интегрируют AI в свои поисковые системы. OpenAI уже напрямую навязывает конкуренцию поисковой системе Google. В трейдинге искусственный интеллект тоже находит свое применение.
Что почитать: «Может ли искусственный интеллект прогнозировать рынок?», «Проблемы и перспективы использования ИИ в трейдинге», «Мошенничества с использованием ИИ: виды и способы борьбы».
На днях компания Microsoft привела 9 интересных примеров фактического применения технологий нейросетей в 2024 году:
- Помощь ИИ в исследовании проблем, связанных с появлением и прогрессированием рака. Инициатор – институт Кюри, который пригласил в проект Microsoft и Witivio. Искусственный интеллект пока что будет решать административные вопросы, высвобождая исследователям время для более важных задач.
- Нейросети от Siemens помогут немецкой промышленной группе Thyssenkrupp при поддержке Microsoft решить вопрос с автоматизацией производства на сложных участках, тем самым частично решив вопрос с нехваткой квалифицированного персонала.
- В Риме запущен пилотный проект гида Julia. Предполагается, что в 2025 году этот виртуальный инструмент поможет 35 млн туристам, а также поможет снизить автомобильный и пешеходный трафик рядом с достопримечательностями благодаря распределению туристических потоков в пространстве и времени.
- В Индии запущен пилотный проект в школах для учителей. С его помощью подготовка к урокам сократилась с 60 до 10-15 минут.
- В Индонезии искусственный интеллект спасает жизнь рыбам и креветкам, которых разводят местные фермеры. С его помощью они анализируют качество и чистоту воды, состояние планктона и среднюю цену того, что плавает в водоеме.
- ЮАР также экспериментирует с AI в области обучения. Эксперимент проводится в учебном заведении Eduvos. Здесь ИИ помогает сокращать время на регистрацию студентов, которая раньше длилась около 90 дней, теперь – несколько минут.
- В проекте Guacamaya искусственный интеллект помогает на основе спутниковых снимков мгновенно отслеживать характер вырубки лесов и принимать решения в зависимости от их законности/незаконности.
- В Бразилии стартап RadarFit на основе искусственного интеллекта на основе игровых моделей стимулирует людей следить за своим здоровьем и прививать себе привычки здорового образа жизни.
- Стартап Khan Academy пытается стать пионером в области обучения, предлагая учителям инструменты, оптимизирующие время и качество уроков.
Искусственный интеллект в трейдинге
В последнее время технологии AI стали доступны и частным трейдерам. Если раньше нейросети использовались крупными игроками, то сейчас его применять могут и обычные трейдеры.
Несколько примеров:
- Разработка прогнозов. ChatGPT и Gemini соревнуются в этом направлении, но пока побеждает первый. Например, японская компания Nikkei смогла получить относительно точный прогноз по паре USD/JPY. С помощью ИИ удалось повысить качество обычных прогнозов. Правда, как – информация не раскрывается. Все зависит от пользователя: от того, какие данные он «скормит» ИИ и как задаст промпт.
- Разработка ботов для торговли. Создать советник можно в бесплатном конструкторе или у фрилансера, знающего код. Теперь код знает и ИИ. Задав четкое техническое задание, на выходе можно получить весьма интересный продукт. Нюанс: исполнитель может задавать наводящие вопросы, тем самым улучшая результат. Искусственный интеллект сделает все строго в соответствии с указанным техническим заданием. И здесь еще одно преимущество: чат-боты научились распознавать речь человека. Можно своими словами описать цель, идею стратегии, желаемый результат и на выходе получить нужный код. Не с первого раза он окажется удачным, но это вопрос точности технического задания.
- Анализ графиков. Искусственному интеллекту «скармливаются» вводные данные, на выходе – несколько версий прогнозов, сформированные на истории паттерны. Примеры программ на основе ИИ: TrendSpider, Imperative Execution, Trade Ideas.
- Поиск неочевидных закономерностей. Например, паттернов. Искусственный интеллект способен увидеть закономерности за несколько секунд. Даже те, которые человеку будут неочевидны. Также робот может быстро определить по вводным данным уровень прямой и обратной корреляции разных активов.
- Обработка результатов и составление рекомендаций. Торговая статистика из бектестов, выгруженная в табличные редакторы, «скармливается» искусственному интеллекту. На выходе вы получаете желаемый результат: рекомендации «покупать/продавать/держать» или рекомендации по снижению рисков, оптимизации стратегии.
- Получение информации. Нужна форма расчета точки Пивот по методу Камарилья? Нужен детальный обзор о компании из числа «с малой капитализацией»? Поисковые системы заточены под SEO-оптимизацию с последующей монетизацией. Потому вряд ли дадут быстро нужный результат. ChatGPT поможет гораздо быстрее.
Самый простой вариант – взять на вооружение ChatGPT или аналогичную нейросеть, способную прогнозировать ситуацию по вводным данным.
Применение искусственного интеллекта можно условно разделить на 5 возможных сценариев:
- Попытка своими силами разобраться в разнообразии существующих нейросетей и найти подходящую. Сложно, долго, но вариант.
- Использование нейросетей по рекомендации брокера, трейдеров. Проблема: ПО может оказаться пустышкой, так как никому не выгодно делиться реально работающим продуктом.
- Советники на основе ИИ. Также высокий риск – продавец может продать неработающий инструмент. Протестировать его чаще всего возможности нет.
- Чат-боты. Могут использоваться для анализа данных.
- Готовые блоки базовых стратегий на основе ИИ. Для доработки нужно знание кода.
Примеры сервисов, фреймворков для трейдинга: TensorTrade, Tickeron (платформа для распознавания паттернов и прогнозирования трендов), Fulgent AI (нейросеть для торговли на высокой волатильности, по разворотным точкам).
Вывод. Мир технологий меняется быстрые, чем мы можем себе это представить. Если не использовать новые инструменты, можно упустить лидерство. Вопрос в том, как их использовать? Инструкций нет. Потому многое заключается в упорстве, желании разобраться и умении подобрать нужные вводные данные для своих задач.
