Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети (CNN), прежде всего известные как инструмент в области компьютерного зрения, обеспечили революционные достижения во многих других областях. Одним из таких доменов является торговля. В этом подробном объяснении подробно описано, как работают CNN, их применение в торговле, примечательные примеры, потенциал и проблемы использования CNN, а также будущие тенденции.

Введение в сверточные нейронные сети

CNN — это класс глубоких нейронных сетей, которые оказались наиболее эффективными при анализе наборов визуальных данных. В отличие от обычных нейронных сетей, CNN характеризуются сверточными слоями, которые автоматически и адаптивно изучают пространственные иерархии функций.

Сверточный уровень: этот уровень применяет к входным данным операцию свертки, передавая результат на следующий уровень. Операция свертки имеет несколько параметров: размер фильтра (или ядра), шаг и заполнение.
Функция активации: Обычно функция выпрямленной линейной единицы (ReLU) вносит нелинейность в модель.
Слой объединения: этот слой уменьшает пространственные размеры входного объема, чтобы уменьшить вычислительную нагрузку и контролировать переобучение.
Полносвязный уровень: после серии сверточных слоев и слоев объединения этот слой интерпретирует высокоуровневые функции в окончательный результат, например классификацию.

Применение CNN в торговле

1. Извлечение и визуализация функций

Финансовые рынки производят многомерные и неструктурированные данные. Используя CNN, трейдеры могут извлекать сложные закономерности и особенности из необработанных данных. В отличие от традиционных технических индикаторов, CNN могут выявлять нелинейные и более сложные закономерности.

2. Анализ данных временных рядов

Хотя CNN традиционно используются для данных изображений, их архитектура полезна для анализа данных временных рядов. В трейдинге движения цен представляют собой данные временных рядов. Рассматривая исторические данные о ценах как изображения и применяя CNN, трейдеры могут улавливать временные зависимости и тенденции.

3. Распознавание паттернов

Распознавание свечных паттернов и графических паттернов (например, головы и плеч, треугольников) можно автоматизировать с помощью CNN. Эти закономерности, традиционно распознаваемые трейдерами-людьми, могут быть изучены CNN для предоставления точных торговых сигналов.

4. Анализ настроений

Анализ настроений, полученный в основном из новостных статей и социальных сетей, влияет на торговые решения. CNN могут обрабатывать текстовые данные, чтобы улавливать преобладающие настроения на рынке, помогая в прогнозных торговых стратегиях.

Архитектурные адаптации в трейдинге

1. Одномерные CNN для данных временных рядов

Одномерные CNN адаптированы для обработки последовательных данных. Поскольку данные финансовой торговли по своей сути представляют собой временные ряды, одномерные CNN подходят для фиксации временных закономерностей. Используя одномерные свертки по оси времени, трейдеры могут эффективно моделировать финансовые рынки.

2. Двумерные CNN для изображений в виде изображений

Движение цен и свечные графики могут быть представлены в виде изображений. Затем двумерные CNN могут обрабатывать эти представления для выявления основных закономерностей. Это особенно полезно для надежного распознавания графических моделей.

3. Гибриды: объединение CNN с RNN

Рекуррентные нейронные сети (RNN), включая сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM), специально разработаны для последовательных данных. Объединение CNN с RNN может повысить способность модели улавливать как пространственные (через CNN), так и временные (через RNN) зависимости в торговых данных.

Яркие примеры использования CNN в торговле

Несколько фирм и платформ интегрировали CNN в свои торговые системы.

Alpaca

Alpaca предлагает торговый API без комиссии, который можно использовать для реализации алгоритмических торговых стратегий, в том числе построенных с использованием CNN. Разработчики могут использовать свой API для интеграции сложных моделей CNN в свои торговые системы.

QuantConnect

QuantConnect — это алгоритмическая торговая платформа, предоставляющая облачную среду для тестирования и развертывания торговых алгоритмов. Он поддерживает различные платформы машинного обучения, позволяя трейдерам реализовывать стратегии на основе CNN.

H2O.ai

H2O.ai предлагает платформу с открытым исходным кодом для построения моделей машинного обучения, включая модели глубокого обучения, такие как CNN. Их инструменты можно использовать для разработки и внедрения торговых алгоритмов.

Преимущества использования CNN в торговле

1. Более высокая точность прогнозов

CNN могут выявлять сложные закономерности, которые традиционные модели могут упустить из виду, обеспечивая тем самым более высокую точность прогнозов.

2. Эффективность и автоматизация

Автоматизируя распознавание образов и генерацию торговых сигналов, CNN могут значительно снизить рабочую нагрузку трейдеров и повысить эффективность.

3. Адаптируемость к различным типам данных

CNN могут обрабатывать различные типы данных, включая данные о ценах, новостные статьи и публикации в социальных сетях, что делает их универсальными инструментами для построения комплексных торговых моделей.

4. Управление рисками

CNN могут помочь в выявлении моделей риска и потенциальных рыночных аномалий, помогая трейдерам разрабатывать более эффективные стратегии управления рисками.

Проблемы использования CNN для торговли

1. Качество и количество данных

Финансовым рынкам требуются большие высококачественные наборы данных для эффективного обучения CNN. Недостаток или низкое качество данных могут привести к неточным моделям.

2. Переоснащение

CNN склонны к переоснащению, особенно при работе с ограниченным набором данных. Правильные методы регуляризации и увеличения данных имеют решающее значение для решения этой проблемы.

3. Вычислительные ресурсы

Обучение CNN требует больших вычислительных ресурсов и требует значительных аппаратных ресурсов, таких как графические процессоры. Это может стать барьером для индивидуальных торговцев или небольших фирм.

4. Динамические рыночные условия

Финансовые рынки очень динамичны и подвержены влиянию множества непредсказуемых факторов. Модель, которая хорошо работает в одной рыночной ситуации, может потерпеть неудачу в другой.

5. Интерпретируемость

CNN часто считают «черными ящиками» с ограниченной интерпретируемостью их внутренней работы. Для трейдеров решающее значение имеет понимание того, почему модель дает определенные прогнозы.

Будущие тенденции.

1. Интеграция с другими технологиями искусственного интеллекта

Объединение CNN с другими технологиями искусственного интеллекта, такими как обработка естественного языка (NLP) и обучение с подкреплением, может создать более комплексные торговые системы.

2. Улучшенная интерпретируемость модели

Разработка методов интерпретации моделей CNN может сделать их более надежными и полезными для трейдеров. Такие методы, как Grad-CAM (градиентно-взвешенное отображение активации классов), являются шагами в этом направлении.

3. Приложения реального времени

Повышение эффективности моделей CNN для обработки и анализа данных в режиме реального времени может повысить их полезность в реальных торговых средах.

4. Более широкое внедрение в розничной торговле

По мере роста платформ и образовательных ресурсов все больше розничных трейдеров будут использовать CNN для личных торговых стратегий, демократизируя доступ к передовым торговым технологиям.

5. Этические и нормативные аспекты

С ростом использования передовых алгоритмов этические и нормативные аспекты станут более важными. Обеспечение того, чтобы торговые системы на базе CNN соответствовали правилам и этическим стандартам, будет иметь решающее значение.

Заключение

Сверточные нейронные сети могут произвести революцию в торговле, обеспечивая эффективный, автоматизированный и точный анализ сложных финансовых данных. Несмотря на проблемы, их адаптивность, возможности распознавания образов и интеграция с другими технологиями искусственного интеллекта открывают огромные перспективы для будущего торговли. Продолжая совершенствовать эти модели и устраняя их ограничения, торговая индустрия может использовать CNN для получения значительного преимущества на финансовых рынках.