Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта - мощные инструменты в мире фондовых рынков, но они еще не победили фондовые рынки.
Еще одно поле для исследования
Машинное обучение / ИИ уже пробились в науку и искусство, но как насчет экономики? В частности, как насчет фондовых рынков?
Торговля акциями - занятие по большей части виртуальное. Числа проплывают на множестве экранов, становясь зелеными и красными. Графики идут вверх-вниз, стрелки указывают туда-сюда…
То, как меняются эти числа, определяет, куда текут деньги. И много денег течет. (В 2017 году превысил почти 80 триллионов долларов, а сейчас - чуть более 43 триллионов долларов. Что-то происходит… Впрочем, все еще без гроша.) Предвидьте изменение денежного потока, реагируйте быстро, и вы сможете отвлечь часть денег. из этого денежного потока на ваш собственный банковский счет.
Теперь представьте себе инструмент, который может обрабатывать гораздо больше данных, чем вы, улучшая его возможности прогнозирования. Представьте также, что этот инструмент намного быстрее, чем когда-либо мог бы быть человеческий мозг.
Ой, подождите, у нас уже есть такие системы.
ИИ на фондовых рынках
ИИ / машинное обучение на самом деле имеет небольшую историю в банковской сфере. Еще в 1987 году банки использовали системы искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества с дебетовыми картами.
Это не привело к массовому буму внедрения ИИ в банковском мире, но со временем все больше и больше банков распределяли деятельность по системам на основе машинного обучения, например, инвестировали в акции (за счет денег своих клиентов).
В 2001 году ИИ-боты от IBM победили людей в« торговой битве ». Правда, никто из участников не был опытным трейдером. Но все же ... Если Джо и Джейн Средние хотят окунуться в бурные и мутные воды фондовых рынков, помощник AI может быть хорошей идеей.
Однако даже лучшие трейдеры-люди ограничены скоростью обработки информации своим мозгом. А на фондовых рынках миллисекунды могут соответствовать миллионам. Фактически, этот миллисекундный мир может содержать экосистему алгоритмов. Об этом свидетельствует и исследование 2013 года (с одним из самых крутых заголовков: Резкий рост экологичности новых машин за пределами времени реакции человека). Из аннотации:
Анализируя данные в миллисекундном масштабе для крупнейшей и наиболее мощной техносоциальной системы в мире, глобального финансового рынка, мы обнаруживаем резкий переход к новой полностью машинной фазе, характеризующейся большим количеством субсекундных экстремальных явлений. Распространение этих субсекундных событий показывает интригующую корреляцию с началом общесистемного финансового коллапса в 2008 году. Наши результаты согласуются с формирующейся экологией конкурирующих машин с «толпами» хищных алгоритмов ...
Совсем недавно инвестиционная компания J4 Capital использует мощность суперкомпьютера, чтобы попытаться разработать алгоритм искусственного интеллекта, который действительно может предсказывать фондовый рынок.
Игра закончена?
Хаос и интуиция
Однако не все думают, что ИИ скоро захватит или превзойдет фондовые рынки.
Фондовые рынки очень ... подвижны и динамичны, а это значит, что в данных много шума. В свою очередь, это означает, что более длительные сэмплы будут еще более шумными. Или, другими словами, существует множество одноминутных выборок, которые системы ИИ могут использовать для одноминутных прогнозов, но для более длительных прогнозов существуют менее надежные долгосрочные выборки, следовательно, менее точные прогнозы (конечно, существуют и простые прогнозы). менее длительные образцы, потому что, ну, они требуют больше времени для завершения.)
С другой стороны, кто-то может возразить, что шум - это просто данные, которые еще не включены в модель…
Еще одна проблема, которая может стать проблемой для искусственного интеллекта, - это интуиция. Для наших целей давайте рассмотрим интуицию как нечто вроде «контекстной зависимости, которая влияет на интерпретацию релевантных данных». В конце концов, дело не в данных как таковых, а в интерпретации этих данных.
Например, система ИИ может знать, что влиятельный человек A сказал B о C.
Но опытный трейдер-человек может знать, что влиятельный человек A сказал B о C, а это означает, что последователи A, учитывая историю A, будут интерпретировать C негативно и переключат свой интерес на D.
Конечно, здесь можно возразить, что интуиция (как здесь используется) - это просто еще один (сознательный или подсознательный) шаг в анализе данных, который потенциально может быть имитирован с помощью ИИ / машинного обучения.
Наконец, даже если ИИ не может победить фондовые рынки, это не обязательно означает, что они не могут его победить. Вот это было бы интересно (а также неприятно).
Положите деньги туда, где есть ваш рот и / или ИИ.
