В последние годы использование машинного обучения в трейдинге становится все более популярным, особенно в сфере криптовалют. Было доказано, что машинное обучение в целом полезно для двух ключевых целей: (1) универсальная функция с возможностью анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей; и (2) способность создавать воспроизводимые узкоинтеллектуальные прогнозы, чтобы помочь использовать роботов, которые выполняют задачи 24/7. Роботы — в этом контексте предназначены для определения сценариев и программ, которые работают либо в сети, либо в службах, которые работают в облачных инфраструктурах.

Все специалисты по данным и инженеры осознают, что алгоритмы машинного обучения могут помочь нам принимать более обоснованные инвестиционные решения. В этой статье мы рассмотрим использование машинного обучения в криптовалютной торговле, обсудим его преимущества, популярные алгоритмы, методы оценки и многое другое.

Разработка функций

Одним из ключевых аспектов использования машинного обучения в трейдинге является проектирование признаков. Разработка функций включает в себя выбор наиболее важных функций или переменных из данных, которые будут использоваться в модели. Это важно, потому что включение нерелевантных или избыточных функций может фактически снизить точность модели, а мы этого не хотим.

Один из наивных подходов к разработке функций в криптовалютной торговле заключается в использовании технических индикаторов, таких как скользящие средние, индекс относительной силы (RSI) и полосы Боллинджера, для отслеживания ценовых тенденций, импульса и волатильности. Другие функции, которые можно разработать, включают данные книги заказов, объем торгов и данные о настроениях рынка из социальных сетей и источников новостей, что требует дополнительных вычислительных и экспериментальных усилий.

Важно отметить, что разработка признаков — это очень итеративный процесс, который включает в себя тестирование различных комбинаций признаков и оценку их влияния на производительность модели с помощью таких показателей, как точность, достоверность, полнота и оценка F1. Чтобы избежать чрезмерной подгонки модели к обучающим данным, можно использовать методы перекрестной проверки, такие как проверка k-кратности, для проверки производительности модели на невидимых данных.

Менее наивный подход заключается в использовании шаблонов структурного разрыва. Тест кумулятивной суммы (CUSUM) — это статистический метод, используемый для обнаружения изменений среднего значения данных временного ряда. В криптовалютной торговле CUSUM можно использовать в качестве метода разработки функций для выявления изменений в рыночных тенденциях и волатильности.

Тест CUSUM включает в себя вычисление кумулятивной суммы отклонений наблюдаемых значений от ожидаемых значений с течением времени. Если кумулятивная сумма превышает предопределенный порог, это указывает на значительное изменение среднего значения данных временного ряда. Это может быть полезно для обнаружения рыночных тенденций, изменений режима и скачков цен, которые могут быть невидимы с помощью других технических индикаторов.

Функции энтропии — это еще один тип техники разработки функций, которую можно использовать в крипто-трейдинге. Энтропия — это мера степени случайности или беспорядка в системе, и в трейдинге ее можно использовать для количественной оценки неопределенности или информационного содержания рыночного сигнала или индикатора.

Одним из примеров функции энтропии является метрика «Приблизительная энтропия» (ApEn), которая измеряет степень регулярности или предсказуемости данных временного ряда. ApEn можно использовать для выявления изменений волатильности рынка и прогнозирования возможных движений цен.

Другие функции энтропии, которые можно использовать в криптовалютной торговле, включают энтропию Шеннона, энтропию Колмогорова и энтропию Реньи, которые измеряют различные аспекты случайности и информационного содержания в данных временных рядов.

Таким образом, функции CUSUM и энтропии — это мощные методы разработки функций, которые можно использовать для извлечения ценной информации из данных временных рядов в крипто-трейдинге. Включив эти методы в модели машинного обучения, трейдеры могут повысить свою способность определять рыночные тенденции, прогнозировать движение цен и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Микроструктурные особенности

Микроструктурные функции — это еще один тип разработки функций, который можно использовать для отслеживания динамики данных книги заказов и поведения участников рынка при торговле криптовалютой.

Оценщик высокой-низкой волатильности — это мера внутридневной волатильности, которая фиксирует разницу между максимальной и минимальной ценой актива в течение заданного периода времени. Этот показатель можно использовать для выявления изменений волатильности рынка и обоснования торговых решений на основе управления рисками.

Лямбда Кайла — это показатель ликвидности актива, который рассчитывается путем анализа взаимосвязи между дисбалансом потока ордеров и влиянием сделок на цену. Этот показатель можно использовать для оценки стоимости выполнения крупных сделок и информирования о торговых стратегиях, сводящих к минимуму влияние на рынок.

Последовательная корреляция потока подписанных ордеров — это мера степени автокорреляции потока ордеров на рынке во времени. Этот показатель можно использовать для выявления моделей рыночной активности и информирования торговых стратегий, использующих преимущества краткосрочных ценовых движений.

Другие микроструктурные особенности, которые можно использовать в криптотрейдинге, включают спред между ценами покупателя и покупателя, глубину книги заказов и функции влияния на рынок, которые охватывают различные аспекты динамики и поведения рынка.

Включение микроструктурных особенностей в модели машинного обучения может повысить их точность и прогностическую способность за счет сбора важной информации о рыночной активности и поведении, которая может быть не видна с помощью традиционных технических индикаторов. Используя эти функции, трейдеры могут разрабатывать более надежные торговые стратегии и принимать более обоснованные инвестиционные решения на рынке криптовалют.

Моделирование

Всегда лучше попробовать самую простую модель в качестве основы для последующего улучшения итеративно. Вот несколько моделей машинного обучения, с которых можно начать:

  1. Случайный лес. Случайный лес — это мощный алгоритм обучения ансамбля, который объединяет прогнозы нескольких деревьев решений для получения более точных прогнозов. Одним из основных преимуществ Random Forest является его способность обрабатывать большое количество входных переменных, что делает его хорошо подходящим для многофункциональных наборов данных, таких как те, которые используются в крипто-трейдинге. Однако случайный лес может страдать от переобучения и может плохо работать с наборами данных с несбалансированными классами.
  2. Повышение градиента. Повышение градиента — это еще один алгоритм обучения ансамбля, который работает путем итеративного добавления новых деревьев решений, которые исправляют ошибки предыдущих деревьев. Этот подход может привести к очень точным прогнозам, но он также может быть подвержен переобучению и может потребовать больших вычислительных ресурсов.
  3. Машины опорных векторов (SVM): SVM – это популярный алгоритм для задач бинарной классификации, который включает разделение точек данных на две отдельные категории на основе их характеристик. SVM работает, находя оптимальную гиперплоскость, которая разделяет две категории с максимальным запасом. Одним из основных преимуществ SVM является его способность обрабатывать многомерные данные, но он может плохо работать с наборами данных с большим количеством зашумленных признаков.
  4. Нейронные сети. Нейронные сети — это класс моделей машинного обучения, которые имитируют структуру и функции человеческого мозга. Их можно использовать для широкого круга задач, включая классификацию, регрессию и прогнозирование временных рядов. Нейронные сети обладают высокой степенью гибкости и могут изучать сложные закономерности в данных, но они также могут быть склонны к переобучению и требуют большого объема данных и вычислительных ресурсов.

Каждый из этих алгоритмов машинного обучения имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор алгоритма зависит от конкретных потребностей и целей трейдера.

Другие методы ансамблевого моделирования, такие как бэггинг, бустинг и стекирование, также могут использоваться для повышения надежности и точности моделей машинного обучения в криптовалютной торговле. Эти методы включают объединение нескольких моделей для уменьшения смещения, дисперсии и ошибок и повышения прогностической способности всей модели.

Тестирование на истории и перекрестная проверка

При разработке моделей машинного обучения для торговли важно оценивать их эффективность с помощью таких методов, как тестирование на исторических данных и перекрестная проверка. Бэктестинг включает проверку производительности модели на исторических данных, чтобы увидеть, насколько хорошо она работала бы в прошлом. Перекрестная проверка включает в себя разделение данных на наборы для обучения и тестирования и тестирование модели на наборе для тестирования, чтобы увидеть, насколько хорошо она обобщает новые данные.

Хотя тестирование на истории может быть полезным инструментом для оценки эффективности торговых стратегий, важно понимать, что прошлые результаты не гарантируют будущих результатов, особенно в быстро меняющемся и непредсказуемом мире криптотрейдинга.

Тестирование на исторических данных включает в себя применение торговой стратегии к историческим рыночным данным, чтобы смоделировать, как бы она работала, если бы использовалась в прошлом. Хотя этот подход может дать ценную информацию об эффективности стратегии и помочь трейдерам усовершенствовать свой подход, важно помнить, что тестирование на исторических данных не учитывает ряд важных факторов, которые могут повлиять на производительность в реальном мире, таких как рыночные условия. волатильность, ликвидность и проскальзывание.

Кроме того, ретроспективное тестирование может быть уязвимо для предвзятости интеллектуального анализа данных, которое возникает, когда трейдеры выбирают параметры и функции, которые хорошо работают на исторических данных, но могут быть неэффективны в реальной торговле. Это может привести к переоснащению и ложному чувству уверенности в способности стратегии приносить прибыль.

Чтобы снизить риски тестирования на исторических данных, трейдеры должны проявлять осторожность при интерпретации результатов и помнить об ограничениях исторических данных при прогнозировании будущих результатов. Им также следует тестировать свои стратегии в различных рыночных условиях и использовать такие методы, как перекрестная проверка, для проверки надежности своих моделей.

В конечном счете, хотя ретроспективное тестирование может быть ценным инструментом для оценки торговых стратегий, его следует рассматривать как часть головоломки при разработке и тестировании эффективных торговых моделей. Трейдеры должны использовать ряд методов, включая форвардное тестирование и торговлю в реальном времени, для проверки своих стратегий и обеспечения их эффективности в реальных рыночных условиях.

Каков процент успеха торговли с помощью ИИ?

Трудно дать окончательный ответ на вопрос, какова вероятность успеха торговли ИИ, поскольку она может зависеть от множества факторов, таких как качество данных, выбор функций и алгоритмов, а также конкретные торговые стратегии. быть трудоустроенным.

Однако стоит отметить, что торговля ИИ не является надежным решением и может быть сопряжена с рисками и ограничениями. Например, модели ИИ могут быть уязвимы для переобучения и могут плохо работать в быстро меняющихся рыночных условиях. Кроме того, успех торговых стратегий ИИ зависит от качества и надежности данных, используемых для обучения моделей, а также от способности трейдеров эффективно интерпретировать и реализовывать результаты модели.

В целом, несмотря на то, что торговля ИИ обещает принести прибыль на рынке криптовалют, трейдерам важно подходить к ней с осторожностью и использовать ряд методов, таких как перекрестная проверка и тестирование в реальном времени, чтобы обеспечить эффективность и надежность своих торговых операций. модели.

Вкратце попробуем ответить на все часто задаваемые вопросы:

  • Можно ли использовать машинное обучение для торговли? Да, в некоторой степени машинное обучение можно использовать для торговли, и оно показало многообещающие результаты в получении прибыли на рынке криптовалют, если все сделано правильно.
  • Какой алгоритм машинного обучения лучше всего подходит для торговли? Не существует одного «лучшего» алгоритма машинного обучения для торговли, поскольку разные алгоритмы могут быть более эффективными для разных типов данных и рыночных условий. Некоторые часто используемые алгоритмы в криптовалютной торговле включают нейронные сети, деревья решений и машины опорных векторов.
  • Выгодна ли торговля ИИ? Да, торговля ИИ может быть прибыльной, но уровень прибыльности зависит от конкретной используемой модели, а также от качества и актуальности анализируемых данных. Однако это более глубокое погружение в операции машинного обучения/поддержание производительности модели на протяжении всего срока ее службы. Важно отметить, что модель сегодня не является гарантией завтрашнего дня. Для обеспечения того, чтобы производительность соответствовала ожиданиям, требуется непрерывная петля обратной связи.
  • Заменит ли ИИ дневную торговлю? Хотя машинное обучение и ИИ становятся все более распространенными в финансовой отрасли, маловероятно, что в ближайшем будущем они полностью заменят трейдеров-людей. Вместо этого более вероятно, что ИИ и трейдеры-люди будут работать вместе, чтобы получать прибыль на рынке.

В целом, машинное обучение и искусственный интеллект предлагают трейдерам захватывающие возможности для получения прибыли на рынке криптовалют, но они требуют тщательного рассмотрения и постоянного совершенствования, чтобы быть эффективными. Используя такие методы, как разработка признаков, ансамблевое моделирование и микроструктурный анализ, трейдеры могут разрабатывать модели машинного обучения, которые являются более точными и эффективными для получения прибыли.

Зарегистрируйтесь сегодня и присоединяйтесь к крипто-революции на KepingAi. Мы — сообщество профессиональных трейдеров с миссией демократизировать алгоритмическую торговлю для всех без подписки.

Присоединяйтесь к нашим соцсетям (2k+ сообщество): discord | телеграмма | твиттер | веб-сайт | Инстаграм

Риски и отказ от ответственности.Информация, представленная в этой статье, предназначена только для образовательных и информационных целей и не должна рассматриваться как инвестиционный или финансовый совет. Содержимое не предназначено для замены профессиональных финансовых советов или анализа, и читатели всегда должны проводить собственное исследование и обращаться за профессиональным советом, прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения.