Что такое AI-трейдинг? Как искусственный интеллект используется в торговле акциями

Искусственный интеллект меняет подходы к анализу данных, поиску инвестиционных возможностей и реализации торговых стратегий на финансовых рынках.

По мере развития технологий машинного обучения, обработки естественного языка, анализа больших данных и автоматизации, ИИ все чаще применяется для исследования фондового рынка, распознавания рыночных закономерностей, анализа торговых сигналов, управления рисками и исполнения сделок.

Такое использование искусственного интеллекта в исследованиях финансовых рынков и торговых процессах принято называть AI-трейдингом.

Компания KAEL AI продолжает изучать возможности интеграции искусственного интеллекта, количественных исследований и финансовых данных, уделяя особое внимание тому, как ИИ может повысить эффективность обработки рыночной информации, проведения систематических исследований и анализа рисков.

Однако AI-трейдинг не означает, что компьютеры способны точно предсказывать цены на акции, и не гарантирует, что более сложные модели автоматически приведут к лучшим инвестиционным результатам.

Более точное определение AI-трейдинга звучит так:

Использование искусственного интеллекта для улучшения обработки данных и распознавания закономерностей, а также интеграция этих возможностей в процессы систематических финансовых исследований, управления рисками и торговые операции.

Что такое AI-трейдинг?

Под AI-трейдингом понимается использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных финансовых рынков и поддержки таких процессов, как исследования, генерация торговых сигналов, управление рисками или отдельные этапы автоматизированной торговли.

Система AI-трейдинга может анализировать:

Цены на акции, объемы торгов, волатильность, финансовые показатели компаний, макроэкономические индикаторы, новости, рыночные настроения и другую рыночную информацию.

Модели машинного обучения способны выявлять статистические взаимосвязи и потенциальные закономерности в этих данных.

Технологии обработки естественного языка позволяют анализировать финансовые новости, отчеты о прибылях, корпоративные сообщения и прочую текстовую информацию.

Сочетание результатов такого анализа с количественными моделями, системами контроля рисков и механизмами исполнения сделок позволяет сформировать комплексную исследовательскую базу для AI-трейдинга.

Являются ли AI-трейдинг и алгоритмическая торговля одним и тем же?

Эти понятия взаимосвязаны, но не идентичны.

Алгоритмическая торговля, как правило, подразумевает использование компьютеров для совершения сделок в соответствии с заранее заданными правилами.

Например:

Покупка актива при пробое ценой определенного уровня.

Сокращение позиции при достижении уровнем риска заранее установленного порога.

Разбивка крупной заявки на части в соответствии с правилами, регламентирующими время и объем операций.

Все эти действия могут быть формами алгоритмической торговли, не требующими обязательного использования искусственного интеллекта. С другой стороны, торговля с использованием ИИ (AI Trading) идет дальше, применяя машинное обучение, обработку естественного языка и другие технологии искусственного интеллекта для выявления более сложных взаимосвязей в данных.

Таким образом:

Торговля с использованием ИИ может включать в себя алгоритмическую торговлю, однако алгоритмическая торговля не обязательно является торговлей с использованием ИИ.

Это различие важно для понимания современных финансовых технологий.

Как работает торговля с использованием ИИ?

Полноценная торговая система на базе ИИ обычно состоит из нескольких различных технических компонентов.

Упрощенную схему рабочего процесса можно представить следующим образом:

Рыночные данные → Обработка данных → Генерация признаков (feature engineering) → Модели ИИ/машинного обучения → Поиск торговых сигналов → Управление рисками → Исполнение сделок → Мониторинг эффективности

Эти модули должны работать согласованно.

Модель ИИ — это лишь одна из частей всей системы.

Даже если модель выявляет потенциальную рыночную закономерность, полученный результат должен пройти проверку на исторических данных, оценку рисков и анализ условий исполнения, прежде чем его можно будет считать полезным для практического применения.

Какие ключевые технологии используются в торговле с использованием ИИ?

Торговля с использованием ИИ не опирается на какую-то одну технологию.

Обычно она сочетает в себе методы из нескольких технических областей.

Машинное обучение

Машинное обучение — одна из важнейших технологий, применяемых в торговле с использованием ИИ.

Модели машинного обучения способны анализировать взаимосвязи между переменными в исторических данных и искать потенциальные рыночные закономерности.

К числу распространенных областей применения относятся:

Определение рыночного режима, анализ ценовых взаимосвязей, выявление аномалий, классификация рисков и поиск торговых сигналов.

Однако эффективность моделей машинного обучения сильно зависит от качества данных и методов их проверки.

Закономерности, наблюдаемые в исторических данных, могут не сохраниться в будущем.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) позволяет компьютерам анализировать текстовую информацию.

Финансовые рынки генерируют огромные объемы неструктурированной информации, включая:

Финансовые новости, финансовые отчеты, корпоративные сообщения, аналитические обзоры, нормативные документы и рыночные комментарии.

NLP помогает системам выделять в этом массиве информации названия компаний, события, отраслевые темы, ключевые слова и рыночные настроения.

Полученные результаты затем можно преобразовать в структурированные данные и использовать в рамках количественных исследований.

Аналитика больших данных

Финансовые рынки ежедневно генерируют колоссальные объемы данных.

Системы ИИ помогают обрабатывать данные о ценах и сделках, экономическую информацию, текстовые данные и многие другие виды информации.