Извлечение знаний в трейдинге

Извлечение знаний в трейдинге относится к процессу получения, фильтрации и интерпретации огромных объемов финансовых и рыночных данных для генерации insights, поддерживающих финансовые решения, включая алгоритмическую торговлю. Это включает использование различных технологий и методологий из области науки о данных, машинного обучения и обработки естественного языка для преобразования необработанных данных в практически применимые знания.

Введение в извлечение знаний

Извлечение знаний в трейдинге включает несколько этапов, включая сбор данных, парсинг, очистку, выбор признаков, обучение модели, валидацию и развертывание. Его основная цель - получить конкурентное преимущество на финансовых рынках путем выявления закономерностей, взаимосвязей и трендов, которые не сразу очевидны при обычном анализе.

Сбор данных

Первым этапом в извлечении знаний для трейдинга является сбор данных. Это включает получение данных из различных источников, включая:

1. Исторические рыночные данные: Цена, объем и торговая активность по различным активам, таким как акции, облигации, товары и криптовалюты.
2. Рыночные данные в реальном времени: Потоковые данные живых торговых сессий.
3. Экономические индикаторы: Данные по ВВП, уровню безработицы, индексу потребительских цен, процентным ставкам и др.
4. Новости и социальные сети: Статьи, блоги, твиты и посты, которые могут влиять на рыночные настроения.
5. Финансовые отчеты: Квартальные и годовые отчеты о прибылях, балансы, отчеты о прибылях и убытках.
6. Альтернативные данные: Спутниковые снимки, данные о перевозках, статистика веб-трафика и др.

Парсинг и очистка данных

После сбора данных их необходимо распарсить и очистить для приведения в пригодный для использования формат. Это включает:

• Удаление дубликатов: Обеспечение устранения дублирующих записей во избежание искажения результатов.
• Обработка пропущенных значений: Заполнение или удаление пропущенных точек данных.
• Нормализация: Стандартизация данных для обеспечения совместимости между различными наборами данных.
• Инженерия признаков: Создание новых переменных или признаков из существующих данных для улучшения производительности модели.

Выбор признаков

Выбор признаков является критической частью процесса извлечения знаний, поскольку он включает определение наиболее релевантных переменных, влияющих на торговые решения. Распространенные методы включают:

• Фильтрующие методы: Оценивают признаки индивидуально с помощью статистических методов для оценки их связи с целевой переменной.
• Обертывающие методы: Используют модели машинного обучения для оценки производительности различных подмножеств признаков.
• Встроенные методы: Интегрируют выбор признаков как часть процесса обучения модели.

Обучение модели

При наличии чистых и релевантных данных следующим шагом является обучение прогностических моделей. Могут использоваться различные алгоритмы машинного обучения, включая:

• Регрессионные модели: Линейная, Lasso, Ridge регрессия для прогнозирования непрерывных результатов.
• Модели классификации: Логистическая регрессия, SVM, деревья решений для бинарных или многоклассовых результатов.
• Ансамблевое обучение: Методы, такие как случайный лес, градиентный бустинг и AdaBoost, которые комбинируют несколько слабых моделей для создания сильной прогностической модели.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, RNN, LSTM для сложных, нелинейных закономерностей.

Валидация и тестирование

Для обеспечения надежности моделей они должны быть провалидированы и протестированы на невиданных данных. Методы включают:

• Перекрестная валидация: Разделение данных на обучающую и валидационную выборки для тестирования производительности модели.
• Форвард-тестирование: Применение модели к новым данным в реальной торговой среде.
• Бэктестинг: Использование исторических данных для моделирования того, как бы модель работала в прошлом.

Развертывание и мониторинг

После валидации модели могут быть развернуты в реальной торговой среде. Непрерывный мониторинг необходим для обеспечения того, чтобы модели оставались эффективными. Это включает:

• Мониторинг производительности: Отслеживание фактической vs. прогнозируемой производительности.
• Переобучение модели: Периодическое обновление моделей для адаптации к новым рыночным условиям.
• Управление рисками: Внедрение мер по управлению рисками, связанными с решениями модели.

Применения извлечения знаний

Извлечение знаний имеет многочисленные применения в трейдинге, такие как:

• Алгоритмическая торговля: Автоматизированные торговые стратегии на основе математических моделей и алгоритмов.
• Анализ настроений: Анализ новостей и социальных сетей для оценки рыночных настроений.
• Количественный анализ: Использование статистических методов для оценки финансовых инструментов.
• Высокочастотная торговля (HFT): Применение сложных алгоритмов для исполнения сделок на чрезвычайно высоких скоростях.

Компании, специализирующиеся на извлечении знаний

Несколько компаний используют извлечение знаний для предоставления торговых решений. Некоторые известные примеры:

• Kensho Technologies: Предлагает insights на основе машинного обучения для финансов и здравоохранения.
• Numerai: Хедж-фонд на основе ИИ, который краудсорсит финансовые модели.
• Quandl: Предоставляет широкий спектр финансовых, экономических и альтернативных данных.
• Sentifi: Специализируется на альтернативных данных и анализе настроений.

Заключение

Извлечение знаний в трейдинге - это многогранная область, использующая продвинутые технологические решения для получения практически применимых insights из огромных объемов данных. Она играет решающую роль в современной торговле, позволяя трейдерам принимать обоснованные и стратегические решения. По мере дальнейшего развития технологий мощность и точность методологий извлечения знаний будут ещё больше повышать эффективность торговых стратегий.