Adakah Pembelajaran Mesin Berbaloi Digunakan dalam Perdagangan Saham?

Saintis data, jurutera dan pedagang individu telah mengejar idea membina algoritma pembelajaran mesin (ML) untuk perdagangan saham selama bertahun-tahun. IT telah menjadi cabaran utama untuk beribu-ribu pasukan pembangunan di seluruh dunia yang terlibat dalam industri perdagangan saham.

Jika anda mempertimbangkan kaedah Penyelidikan Empirikal, terdapat peluang untuk membangunkan algoritma sedemikian yang akan membawa niche perdagangan automatik ke tahap yang baru. Ia akan ditulis hanya tentang pelaksanaan pesanan mengikut parameter yang telah ditetapkan tetapi program yang dapat mempelajari dan menerima pakai keadaan pasaran yang berubah-ubah bergantung pada situasi.

Dalam artikel ini, kita akan membincangkan potensi simbiosis pasaran saham dan pendekatan pembelajaran mesin untuk berdagang aset yang berbeza.

Idea di sebalik Algoritma Perdagangan Saham ML

Para saintis berkata, algoritma pasaran saham ML boleh berdasarkan data sejarah terperinci yang dijana daripada pelbagai syarikat yang berbeza, platform niaga hadapan saham dan bursa. Maklumat ini boleh digunakan sebagai set data pra-anotasi yang akan mewujudkan asas untuk latihan ML.

Ideanya adalah untuk membenarkan algoritma baharu menggunakan suapan data sejarah untuk mempelajari dan mengenal pasti corak baharu. Selain itu, mereka boleh menganalisis corak tersebut dan membuat ramalan yang tepat tentang bagaimana harga saham akan bergerak di bawah pelbagai keadaan pasaran.

Persoalan utama yang masih perlu dibahaskan adalah seperti berikut:

• Bolehkah pembelajaran mesin berjaya untuk berdagang saham?
• Sejauh manakah algoritma ML boleh membuat ramalan yang tepat pada masa hadapan?

Sifat hujah khusus ini keluar dari asas perdebatan aksiomatik. Ia mengatakan bahawa pasaran saham sangat tidak dapat diramalkan. Dalam kata mudah, ini bermakna pasaran saham adalah mustahil untuk diramalkan walaupun mengambil kira data sejarah.

Selain itu, kita tidak seharusnya melupakan kepelbagaian pembolehubah. Mereka juga mempengaruhi harga saham dalam satu atau lain cara. Ia bukan sahaja melibatkan pergerakan trend tetapi juga berita pasaran saham (ekonomi dan politik), faktor sosial, perubahan iklim, bencana alam, peperangan, dan sebagainya.

Lebih-lebih lagi, jika kita mempertimbangkan kelakuan tidak rasional ejen aktif, kita boleh mengatakan bahawa harga saham adalah mustahil untuk diramalkan juga.

Apabila kami menyebut "sukar untuk diramal", kami biasanya bermaksud ramalan jangka panjang.

Untuk dan Menentang Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Perdagangan Saham

Atas sebab-sebab yang jelas, pedagang akan gembira untuk mempunyai teknologi sedemikian untuk berdagang dalam pasaran saham hari ini. Ia akan membolehkan mereka membuat ramalan yang lebih tepat dan membuat keuntungan kewangan yang besar secara autopilot. Lebih-lebih lagi, kata saintis, adalah mungkin untuk melatih algoritma ML untuk melatih data sejarah yang dijana daripada syarikat tertentu yang membuat ramalan harga saham lebih tepat. Dengan mengambil kira turun naik pasaran yang melampau, alat jenis ini akan memastikan pendekatan yang lebih selamat untuk berdagang. Walaupun manusia tidak dapat mempertimbangkan semua kebergantungan bersama secara serentak, algoritma ML dijangka dapat menyelesaikan masalah ini.

Ya, mesin tidak perlu tidur atau makan. Mereka tidak berehat dan boleh menjalankan analisis sejumlah besar data. Sebaliknya, mesin tidak akan dapat membuat keputusan dengan input manusia tertentu. Inilah sebabnya mengapa cabaran utama untuk pasaran saham hari ini adalah untuk menjadikan algoritma ML belajar dan memahami pelbagai jenis corak. Masalah utama di sini ialah hasilnya mungkin termasuk terlalu banyak rawak, yang mengganggu idea ramalan yang tepat.

Risiko Pembelajaran Mesin dalam Perdagangan Saham

Dengan semua faedah yang boleh dibawa oleh algoritma ML kepada peniaga saham pada masa hadapan, idea itu boleh menjadi agak berisiko untuk pelabur atau broker individu. Masalah utama dengan pembelajaran mesin dalam pasaran saham termasuk yang berikut:

• Volatiliti Melampau. Pasaran saham sangat tidak menentu, yang menjadikannya sangat tidak menentu. Teori Random Walk akan menjadikan perkara lebih mudah untuk difahami. Di satu pihak, kita boleh meramalkan beberapa faktor dan mengambil kiranya semasa membuat ramalan. Sebaliknya, beberapa pembolehubah tidak boleh dipertimbangkan, sebagai contoh, bencana alam.
• Kurang Ketepatan. Seperti yang dinyatakan sebelum ini, algoritma ML boleh masuk akal hanya dalam jangka masa jangka pendek. Walau bagaimanapun, jika kita berfikir dalam ufuk ramalan yang lebih panjang, ketepatan pasti akan berkurangan.
• Persaingan yang Berkembang. Kita harus sentiasa ingat bahawa pasaran saham adalah kawasan persaingan yang melampau. Semakin ramai peniaga memasuki pasaran untuk membeli dan menjual saham. Lebih ramai ejen membina algoritma ML mereka sendiri, lebih cepat mereka boleh menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran baharu. Pada akhirnya, kita akan mempunyai banyak model dari jenis yang sama yang hanya meniru satu sama lain. Berita pasaran saham akan menjadi satu-satunya perkara yang kompetitif untuk diterokai.
• Ketumpatan Data Latihan. Kami boleh menggunakan banyak data sejarah yang tersedia dalam bentuk yang berbeza. Fakta ini memudahkan untuk melatih algoritma ML. Walau bagaimanapun, data ini boleh menjadi tidak mencukupi memandangkan kepadatan maklumat yang semakin berkurangan. Ia boleh membawa peniaga kepada keputusan yang tidak berasas, kerana data sejarah pasaran saham adalah sangat fleksibel dan mudah alih.

Kesimpulan

Automasi perdagangan saham telah pun mencapai tahap yang tinggi. Peserta pasaran boleh mendapat manfaat daripada bot dagangan lanjutan dan perisian lain yang dibangunkan untuk membantu mereka mengendalikan berbilang dagangan secara automatik. Algoritma pembelajaran mesin dalam perdagangan saham dijangka menjadi tahap baharu pembangunan automasi.

Cabaran utama adalah untuk mencipta algoritma yang sepadan dengan sifat pasaran saham yang sentiasa berubah. Persoalannya ialah jika kecerdasan buatan cukup baik untuk disesuaikan dengan ramalan yang kompleks dalam fakta ketidaktentuan dan turun naik pasaran. Adakah saintis dan jurutera akan berjaya? Akan datang.

Bahan ini tidak mengandungi dan tidak boleh ditafsirkan sebagai mengandungi nasihat pelaburan, cadangan pelaburan, tawaran atau permintaan untuk sebarang transaksi dalam instrumen kewangan. Sebelum membuat sebarang keputusan pelaburan, anda harus mendapatkan nasihat daripada penasihat kewangan bebas untuk memastikan anda memahami risikonya.