Автоматизированное распознавание графических паттернов

Автоматизированное распознавание графических паттернов — крупный раздел алгоритмической торговли, который фокусируется на использовании алгоритмов для выявления паттернов на финансовых графиках. Эта технология позволяет трейдерам совершать сделки на основе анализа исторических и текущих данных. Ниже приведено подробное описание ключевых понятий, методов и областей применения автоматизированного распознавания графических паттернов.

Введение

Автоматизированное распознавание графических паттернов (ACPR) использует программное обеспечение и алгоритмы для обнаружения классических графических фигур на финансовых рынках. Такие паттерны, как «голова и плечи», треугольники и двойные вершины, часто применяются трейдерами для прогнозирования будущих движений цен. Автоматизация этого процесса использует вычислительные мощности для выявления этих фигур с большей точностью и скоростью, чем у человека.

Ключевые понятия

Графические паттерны

• Голова и плечи: разворотная фигура, указывающая на возможную смену тренда.
• Треугольники (симметричный, восходящий, нисходящий): фигуры, которые сигнализируют о потенциальных точках пробоя.
• Двойные вершины и двойные основания: индикаторы возможного бычьего или медвежьего разворота.
• Флаги и вымпелы: краткосрочные фигуры продолжения, возникающие на фоне резких ценовых движений.
• Чашка с ручкой: бычья фигура продолжения, сигнализирующая о потенциальном пробое.

Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля предполагает использование алгоритмов для автоматического исполнения сделок. Она включает стратегии на основе статистического анализа, машинного обучения и технических индикаторов, частью которых является распознавание паттернов.

Машинное обучение и ИИ

Машинное обучение и ИИ могут усиливать ACPR, развивая модели, обученные на больших наборах данных, чтобы повысить точность распознавания и прогнозировать вероятность успеха паттернов. Используются методы контролируемого обучения, нейронные сети и фреймворки глубокого обучения.

Технические индикаторы

Технические индикаторы, такие как скользящие средние, индекс относительной силы (RSI) и полосы Боллинджера, применяются вместе с распознаванием паттернов для подтверждения сигналов и улучшения торговых стратегий.

Методы

Распознавание изображений

Методы распознавания изображений включают обработку визуальных данных графиков. Сверточные нейронные сети (CNN) особенно полезны для выявления паттернов на изображениях графиков.

Системы на основе правил

Системы на основе правил используют заранее заданные критерии для идентификации паттернов. Эти системы проще, но менее гибки, чем модели машинного обучения. Они работают путем сопоставления текущих ценовых движений с классическими определениями графических фигур.

Алгоритмы сопоставления паттернов

Эти алгоритмы сравнивают данные реального времени с историческими данными, чтобы находить совпадающие паттерны. Для этого подхода часто применяют динамическое выравнивание по времени (DTW) и скрытые марковские модели (HMM).

Статистические методы

Статистические методы предполагают использование исторических данных для определения статистической значимости выявленных паттернов. Применяются регрессионный анализ, проверка гипотез и анализ временных рядов.

Применения

Торговые роботы

Автоматизированные торговые роботы исполняют сделки на основе выявленных паттернов. Они могут работать 24/7 с высокой точностью и без вмешательства человека, что делает их эффективными на волатильных рынках.

Системы поддержки решений

Эти системы предоставляют трейдерам результаты распознавания паттернов для помощи в ручных торговых решениях. Они выделяют потенциальные возможности, а исполнение оставляют трейдеру.

Бэктестинг

Бэктестинг — это проверка эффективности торговых стратегий на исторических данных. Системы ACPR усиливают бэктестинг, подтверждая наличие и влияние графических паттернов в прошлых сделках.

Количественный анализ

Кванты в финансовых учреждениях используют ACPR для количественного анализа. Интегрируя алгоритмы распознавания паттернов со статистическими моделями, они формируют торговые стратегии, подкрепленные количественными данными.

Компании и платформы

Торговые технологии

1. TrendSpider:
2. PatternSmart:
3. Trade Ideas:

Финансовые учреждения

1. Goldman Sachs: известен своими проприетарными торговыми алгоритмами и продвинутой аналитикой.
2. J.P. Morgan: фирма применяет продвинутые математические модели.

Исследования и разработки

1. Kensho Technologies: компания, приобретенная S&P Global, разрабатывает решения на базе машинного обучения и ИИ для финансовых рынков.
2. Numerai: хедж-фонд, который использует data science и ИИ для торговли, применяя предиктивные модели и распознавание паттернов.