Охота на единорога. Почему необходимо инвестировать в искусственный интеллект. Искусственный интеллект на бирже
как это скажется на сфере финансов и не только / Блог компании ITI Capital / Хабр
Изображение:R~P~M, CC BY 2.0
Искусственный интеллект может превратиться в преобладающий инструмент разработки финансовых стратегий, которые до этого считались трудно прогнозируемыми, потому что трейдеры и менеджеры хедж-фондов не могут конкурировать с роботами, которые способны обрабатывать огромные массивы данных и постоянно совершенствуют свои прогнозы, принимая решения об инвестировании.
В ближайшем будущем большую часть рабочих мест на финансовых рынках займут роботы, и это – хорошая новость, потому что лучшие выпускники университетов теперь смогут уйти в отрасли с более ощутимой для населения и планеты пользой – технологические стартапы, энергетику и медицину.
Искусственный интеллект и рекордная доходность инвестиций
Большинство мировых бирж используют компьютеры, принимающие решения на основе алгоритмов и корректирующие стратегии с учетом новых данных, но некоторые отрасли, например, рынки облигаций, автоматизируются медленнее.В марте исследовательская группа из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, которые использовали архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени.
Одна из моделей позволила добиться 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год с учетом транзакционных издержек. Это сопоставимо с реальной рыночной доходностью в 9% в год. Прибыль была особенно высокой во время рыночных потрясений 2000-го (545% доходности) и 2008-го годов (681% доходности), что доказало повышенную эффективность количественных алгоритмов в периоды высокой волатильности, когда на рынках преобладают эмоции.
Исследование ученых в университете Эрлангена-Нюрнберга показало, что в созданных ими моделях прибыль от инвестиций ИИ снизилась после 2001 года, так как использование роботов в торговле на бирже стало более заметным и количество возможностей для использования рыночной неэффективности уменьшилось. Однако в последние годы доходность упала и время от времени даже становилась отрицательной, что исследователи связывают с растущим влиянием ИИ на биржевую торговлю.
Идея использования компьютеров для торговли акциями не нова. Ее аналог – алгоритмическая торговля или черные ящики – используется уже более десяти лет и неуклонно набирает популярность. В 2012 году алгоритмическая торговля занимала 85% рынка.
Если этот тренд сохранится, 90% торговли будет вестись через компьютерные программы. Алгоритмическая торговля сегодня движется в сторону высокочастотной HFT-торговли, в которой акции покупаются и продаются за доли секунды. Алгоритм быстро обнаруживает и использует расхождение, прибыль становится все меньше и меньше, но объем торгов не сокращается.
Январское исследование Eurekahedge о 23 хедж-фондах, использующих искусственный интеллект, показало, что они демонстрируют намного лучшие результаты, чем те, что управляются людьми.
За последние шесть лет эти фонды добились годовой доходности в 8,44% по сравнению с обычными фондами, показатели которых составили от 1,62% до 2,62%. Авторы исследования связывают доминирование искусственного интеллекта в отрасли с тем, что он постоянно проводит повторное тестирование, а не просто накапливает данные. Это также может быть связано с недостатками традиционных квантовых подходов и применением торговых моделей, построенных с использованием неприбыльных бэктестов на исторических данных, которые не способны приносить прибыль в режиме реального времени.
Искусственный интеллект бесконечно обрабатывает огромные массивы данных, включая книги, твиты, новости, финансовые показатели и даже развлекательные телевизионные программы. Так он учится понимать глобальные тренды и постоянно совершенствует свои предсказания о финансовых рынках.
Хедж-фонды уже давно нанимают на работу математиков, разрабатывающих статистические модели и использующих исторические данные для создания торговых алгоритмов, которые предвидят возможности рынка, но искусственный интеллект делает это быстрее и постоянно совершенствуется.
Вот почему финансовые гиганты, такие как Goldman Sachs, запустивший торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта в 2014 году, переходят на роботизированные системы, предсказывающие рыночные тренды и продающие значительно лучше людей.
Почему искусственный интеллект скоро вытеснит людей с биржи
Заработать больше среднего на фондовом рынке почти невозможно – даже самые талантливые инвесторы на Уолл-Стрит не отличаются постоянством. Трейдеры и менеджеры хедж-фондов не выдерживают конкуренции, однако их проблема заключается в том, что они просто люди, в то время как все решения, которые принимают роботы, основаны лишь на данных и статистике.«Люди всегда остаются предвзятыми и эмоциональными, вне зависимости от того, осознают они это или нет, — в интервью Bloomberg говорил Бабак Ходжат, сооснователь финансового стартапа Sentient и один из разработчиков Siri в Apple. — Всем известно, что люди совершают ошибки. По-моему, намного страшнее полагаться на догадки и интуицию, а не на данные и статистику».
Системы, вроде той, что разрабатывает компания Sentient может анализировать огромные объемы информации, включающие рыночные данные, объемы торгов, колебания цен, интернет-заявки SEC для всех компаний, данные соцсетей, новости и видео на YouTube. Цель — добиться того, чтобы алгоритм составлял оптимальный инвестиционный портфель на основе имеющихся знаний и регулярно оптимизировал его, исходя из ожидаемых новых данных за каждый месяц.
Количество подобных проектов в последние годы значительно возросло. По некоторым оценкам, в финансовой сфере количество компаний, работающих с искусственным интеллектом, достигает 1500.
Например, фонд Medallion в Renaissance Technologies, использующий количественные методы анализа фондового рынка, может похвастаться одними из лучших показателей в инвестиционной истории. За 20 лет фонд смог вернуть +35% в годовом выражении. Это означает, что если бы вы вложили $10 тыс в 1997 году, сегодня у вас на руках было бы уже $4,04 млн.
Bridgewater Associates наняли команду, которая должна построить автономную ИИ-систему под руководством Дэвида Ферручи, в прошлом разработавшего для IBM компьютер Watson, победивший в интеллектуальной телевикторине Jeopardy.
Aidyia Limited, управляющий активами в Гонконге, запустили хедж-фонд, полностью управляющийся искусственным интеллектом. Он может читать новости на нескольких языках, анализировать экономические данные, выявлять сомнительные шаблоны, прогнозировать рыночные тенденции и после этого инвестировать.
Некоторые компании используют искусственный интеллект для обеспечения доходности через алгоритмическую торговлю. Фонд Sentinent Technologies, всего за несколько минут может сымитировать 1800 торговых дней, сталкивая триллионы виртуальных трейдеров между собой.
Множество многообещающих хедж-фондов во всем мире уже давно используют машинное обучение для алгоритмической торговли, потому что это исключает любые проявления иррациональных чувств, таких как страх и жадность. Инвесторы хотят, чтобы искусственный интеллект рассказал им, как зарабатывать деньги на фондовом рынке.
Как это работает на практике: 9 ИИ-компаний в сфере инвестиций
Numerai проводит соревнования для среди создателей торговых стратегий. Элементы лучших стратегий затем используются фондом в реальной торговле на бирже, а их создатели получают вознаграждение.Qplum использует машинное обучение для создания робота-консультанта, который применяет алгоритмы искусственного интеллекта для принятия инвестиционных решений.
Российское приложение Cindicator делит прибыль от сделок на бирже между «форкастерами», которые сделали прогноз по ценам той или иной акции. Анализируя ответы пользователей, система использует алгоритмы машинного обучения. За наиболее точные прогнозы пользователи получают наибольшие выплаты. Прогнозы недавно зарегистрировавшихся пользователей не учитываются до определенного времени, позже программа сортирует их в зависимости от точности прогноза.
По заявлениям создателей проекта Cindicator журналистам, зимой проект собрал инвестиционный портфель с доходностью 47% годовых, проанализировав прогнозы 963 участников.
Компания Sentinent также запустила несколько приложений на своей платформе искусственного интеллекта. На развитие одного из них, связанного с алгоритмическими продажами, удалось привлечь $135 млн. Фонд создал несколько триллионов роботов-трейдеров, позже объединил их и собирается выделить этот проект в отдельную компанию.
Alpaca, компания, основанная в 2013 году, привлекла $1 млн на разработку трейдинговой платформы Capitalico которая позволяет строить биржевые алгоритмы на основе технического анализа, прогнозирующего колебания стоимости акций. Платформа распознает пользовательские шаблоны как «оптимистичные» и «пессимистичные» и на основе этого строит торговую стратегию.
Французский стартап Walnut Algorithms привлек $446 тыс, чтобы совместить машинное обучение с финансовой экспертизой и добиться абсолютного возврата инвестиций.
Binatix работает с хедж-фондами, которые используют собственные технологии для инвестиционных стратегий.
Aidyia, гонконгский хедж-фонд, использующий «общий искусственный интеллект», более точно имитирующий человеческий мозг, в 2015 году запустил фонд длинных/коротких инвестиций, торгующий акциями США и совершающий все биржевые сделки без вмешательства человека.
Канадская компания BUZZ Indexes собирает big data из социальных сетей, интерпретирует эти данные, используя искусственный интеллект, а затем определяет, у каких акций доходность вырастет. На основе этого строится индекс интереса в социальных медиа и определяются 75 самых популярных акций.
Система анализирует не только Twitter и Facebook, но и больше 50 тематических блогов, сайтов и новостных сервисов. После этого Buzz очищает данные и интерпретирует настроение пользователей по аналогии с Aspectiva, маркирующей все обзоры продукта в сети как положительные или отрицательные.
Если машины победят: лучшие «технари» смогут принести больше пользы
«Повсеместное внедрение искусственного интеллекта в финансовой индустрии приведет к тому, что трейдеры с огромными зарплатами лишатся рабочих мест из-за роботов так же быстро, как и фабричные рабочие. — говорит Марк Миневич, основатель Going Global Ventures и старший научный сотрудник американского Совета по конкурентоспособности США. — Влияние искусственного интеллекта в индустрии постепенно нарастает, но очень скоро он совершенно изменит ее».Согласно исследованиям компании Coalition Development, сегодня средняя зарплата сотрудников в 12 крупнейших инвестиционных банках доходит до $500 тыс в год, причем у многих трейдеров доходы равняются нескольким миллионам. Например, в 2015 году как минимум пять менеджеров топовых хедж-фондов заработали $1 млрд. Мотивация отказаться от сотрудников, которые зарабатывают по $500 в час, и заменить их роботами, понятна.
В 2000 году у Goldman Sachs было 600 трейдеров, которые покупали и продавали акции по указанию крупных клиентов банка, сегодня осталось лишь два таких сотрудника, а всю остальную работу делают роботы. Как скоро то же самое произойдет со всеми остальными финансовыми компаниями, вопрос времени.
Такая тенденция, скорее всего, преобразит индустрию, потому что лучшие выпускники университетов потеряют интерес к Уолл-Стрит и предпочтут работу в медицине, энергетике, производстве и других полезных для общества сферах. Сегодня примерно треть выпускников десяти лучших бизнес-школ США идет работать в финансы, лишь 5% идет в медицину и еще меньшее количество – во все остальные отрасли.
Если выпускники MBA уйдет с Уолл-Стрит, но останутся в Нью-Йорке, это поможет ему соперничать с Сан-Франциско и не страдать от недостатка специалистов, что особенно важно сейчас, когда технологическая индустрия может лишиться притока инженеров из-за визовых ограничений новой администрации президента США.
«Всех этих умных людей могли бы нанять технологические стартапы, в том числе платформы, развивающие искусственный интеллект», — добавляет Миневич.
Действительно, когда хедж-фонды потеряют интерес к ученым и инженерам, они смогут присоединиться к технологическим стартапам, чтобы разрабатывать ИИ-платформы, проектировать беспилотные автомобили, развивать энергетические технологии, моделировать климатические изменения, ловить террористов и искать лекарство от рака, то есть заниматься вещами, полезными для широких масс.
Другие материалы по теме финансов и фондового рынка от ITinvest:
habr.com
Искусственный интеллект зарабатывает на бирже 30% годовых
«Искусственные нейронные сети в первую очередь созданы для проблем, решение которых невозможно выразить в ясных правилах, — говорит автор исследования, доктор Кристофер Краусс. — Распознавание изображений и речи — типичные примеры применения, взять хотя бы Siri. Но глубокое обучение может затрагивать и другие сферы, например, прогноз погоды или экономического развития», сообщает EurekAlert
Международная команда ученых во главе с доктором Крауссом была первой, кто применил технологию ИИ к большому объему рыночных данных. Для того чтобы выяснить, лучше ли автоматизированная обучающаяся платформа справляется с задачей, чем простая стратегия долгосрочного инвестирования, исследователи изучили индекс S&P 500, состоящий из акций 500 ведущих компаний США. На основании примерно 180 млн точек на графиках котировок ценных бумаг модель анализировала поведение всех акций в период с 1992 по 2015 год для каждого дня торгов.
Результат оказался поразительным. С 2000 года ученые наблюдали доходность инвестиционной стратегии ИИ на уровне 30% годовых. Для 1990-х, когда не существовало торговых роботов, результаты оказались еще выше. Лучше всего алгоритм показал себя во времена финансовых кризисов, к примеру, коллапса доткомов в начале 2000-х или ипотечного краха 2008-2009 годов, когда трейдеры-люди сталкивали в пропасть котировки ценных бумаг, руководствуясь в основном эмоциями.
Тем не менее, доктор Краусс призывает к осторожному использованию ИИ в биржевых торгах. «В последнее время прибыльность упала и даже иногда бывала отрицательной. Мы полагаем, что этот спад был вызван растущим влиянием ИИ в современных торгах, увеличением вычислительных мощностей и популяризацией машинного обучения», — считает он. Сегодня торговых роботов используют и крупные инвестиционные компании, и даже индивидуальные инвесторы. По мнению многих биржевых аналитиков, когда боты сражаются на фондовом рынке друг с другом, строгий расчет торговых стратегий ведет к снижению доходности для всех игроков.
Тем не менее, аналитики из компании по управлению активами Bernstein убеждены, что будущее за роботизированными финансовыми консультантами. Они помогают клиентами управлять активами и капиталами и дают советы по инвестированию — и все это за скромную плату. При этом их легко использовать, они действуют прозрачно, а приставка «робо-» работает как неплохой инструмент маркетинга.
hightech.fm
Как использовать искусственный интеллект для предсказания рынков и торговли
Спонсорский материал
Криптовалютный рынок уверенно захватывает интерес традиционных инвесторов и трейдеров, рост курса и капитализации цифровых валют привлекает на биржи все больше и больше новых пользователей, при этом новые криптовалюты или криптотокены выходят на торги буквально ежедневно, и новичку такого рынка зачастую просто невозможно отслеживать огромные массивы информации и новостной поток, а также проводить грамотную оценку актива, в который ему хотелось бы инвестировать.
На еще зарождающемся рынке, конечно же, появляется множество «помощников» в лице брокеров или же индивидуальных (а порой самопровозглашенных) экспертов, готовых поделиться знаниями за круглую сумму. Однако как знать, к кому обратиться за помощью? Как понять, кому можно доверять в инвестиционных решениях, так, чтобы ваш советчик не использовал ваши ресурсы в своих интересах или не навязывал вам выгодный ему актив?
Конечно же, в период активного развития искусственного интеллекта, нейросетей и децентрализованных продуктов появляются программные решения, не обладающие предвзятостью, возможностью махинаций и, в конце концов, последствиями человеческого фактора. Как правило, подобные алгоритмы разрабатываются крупными трейдинговыми и финансовыми компаниями, при этом код и принципы работы таких систем держаться в секрете, программные продукты доступны ограниченному кругу пользователей.
Как насчет виртуального помощника, который знает рынок, может самообучаться и давать вам инвестиционные советы, и с помощью которого вы сможете совершать сделки на бирже в доступном интерфейсе? Интересно? Одному российскому стартапу есть, что предложить.
Встречайте Mirocana. Это сложная изнутри, но доступная для использования даже новичкам система, основанная на самообучающихся нейронных сетях и других современных моделях машинного обучения, которые способны прогнозировать изменения на рынках акций, валюты и криптовалюты. Платформа обладает тонкими настройками, открыв доступ к вашему брокерскому счету или аккаунту на бирже, вы сможете торговать прямо из веб-интерфейса, при этом системе будет недоступно управление балансом, а только осуществление сделок согласно вашим решениям и заданным параметрам.
Mirocana стремится сделать систему максимально прозрачной и доступной всем желающим. Целью Mirocana является постоянное повышение точности прогнозов, для этого разработан уникальный искусственный интеллект, опирающийся на три «слоя»: источники данных, стратегии и симуляции.
Стратегии учитывают множество параметров и данных, от технического и фундаментального анализа и оценки макроэкономических данных до сканирования новостных потоков и социальных сетей. Mirocana постоянно наращивает количество стратегий, тестируя новые и оптимизируя шаблоны для максимальной эффективности прогнозов и оценки активов.
Под источником данных Mirocana подразумевает алгоритм, который собирает и структурирует данные из множества источников, так или иначе влияющих на изменение цены актива на рынке (котировки бирж, новостные агрегаторы, активность трейдеров на торговых площадках и тд). В качестве симуляции или моделирования выступает процесс взвешивания входных данных по каждой из доступных стратегий и дальнейшего получения прогнозов. Здесь применяются как собственные наработки по машинному обучению и нейросетям, так и ряд открытых решений, уже зарекомендовавших себя.
Как мы уже говорили, Mirocana стремится сделать свой продукт доступным всем желающим. Для этого, а также для ускорения разработки и исследований, компания проведет первичную продажу токенов MIRO, которые дадут владельцам доступ к инвестиционным продуктам Mirocana и будут в дальнейшем торговаться на криптовалютных биржах.
Система включает три инвестиционных продукта, доступ к которым будет определяться количеством токенов MIRO на балансе владельца.
В первую очередь, это продукт для фондового рынка, который позволяет прогнозировать изменение цены активов на биржах NASDAQ и NYSE. Продукт эксклюзивен, он будет доступен для топ-200 держателей токенов по результатам первичной продажи и владельцев крупных балансов в MIRO в будущем.
Второй продукт для форекс-рынка может предсказывать курсы 125 валютных пар, доступных у брокера OANDA. Он также будет доступен пользователям в зависимости от количества токенов MIRO на балансе.
И, наконец, третий продукт направлен на криптовалютный рынок. Система прогнозирует значение курса валют на бирже Poloniex, в будущем также планируется интеграция с другими криптовалютными торговыми площадками.
Как владелец токенов, вы сможете настроить доступ к необходимым инвестиционным продуктам, а также настроить целевой доход в диапазоне от 5% до 150%. В течение первых восьми месяцев держатели токенов MIRO смогут воспользоваться нужными им продуктами без комиссий.
У проекта долгосрочные планы, дорожная карта уже сейчас четко расписана до 2019 года. Инвестиционные продукты и алгоритмы Mirocana постоянно совершенствуются, ожидается устойчивый спрос на токены MIRO для доступа к новым продуктам проекта. На сайте проекта выложен White Paper, в котором можно подробно ознакомиться с описанием работы и структурой всей системы и каждого из ее элементов в отдельности.
Таким образом, Mirocana может стать надежным помощником в вашей торговой и инвестиционной деятельности, а также самостоятельно принимать торговые решения, основываясь на самообучении и ваших целей.
С деталями Token Sale можно ознакомиться на сайте проекта или в ветке на форуме bitcointalk или официальном чате в Telegram. 19 октября проект запускает закрытый пресейл, на который уже активно собираются заявки.
coinspot.io
На Токийской бирже основные торги ведет искусственный интеллект
Искусственный интеллект успешно завоевывает рынок. Он становится частью многочисленных систем, многие из которых связаны не только с робототехникой, но и с различными сферами человеческой жизнедеятельности. Как отмечают передовые американские издания, сегодня большая часть торгов на одной из крупнейших бирж ведется при помощи искусственного интеллекта.
Как показывает практика, на протяжении четырех лет более 70 процентов всех торгов ведется при помощи искусственного разума и специализированных программ. Пять лет назад доля таких торгов составляла всего 10 процентов. Такой подъем и рост доверия к искусственному разуму говорит о том, что специализированные программы стали гораздо умнее и продуктивнее. Раньше доверить торги программе могли только рисковые люди, но сегодня это вполне обдуманное решение, гарантирующее получение прибыли.
Подобное развитие технологий настораживает старожилов биржи. Многие американские трейдеры отмечают, что применение ИИ упрощает работу и открывает двери к торгам даже неопытным новичкам. В наши дни подобной работе не приходится долго учиться, главное, правильно подобрать софт. Всю остальную работу искусственный интеллект выполнит самостоятельно.
Преимуществом использования новейших технологий является то, что компьютер может анализировать большую часть процессов предельно быстро и эффективно. К тому же человеческий разум склонен упускать детали, трейдер может устать или утратить работоспособность из-за болезни. Компьютеру чужды все эти недостатки, он может работать 24 часа в сутки. Именно поэтому человеку сложно бороться с искусственными трейдерами. Тем более что для руководителей компании они предоставляют то, к чему человек стремится на протяжении многих лет - четкость, оперативность, высокое качество.
Конечно, захват рынка искусственным разумом привел к тому, что многие опытные трейдеры ушли из биржи, но все же в целом обстановка на рынке остается спокойной. Токийские специалисты отмечают, что будут продолжать финансирование проектов, направленных на улучшение механизмов работы искусственного интеллекта.
neuronus.com
Искусственный интеллект на форекс. Как это работает?
Совсем недавно мы анонсировали вам нашу новую разработку, под названием NEURO BOT 10, позволившую наконец-то, забыть об оптимизации своей авто стратегии и не переживать за исход открытой сделки. Так как нейронный робот самостоятельно адаптируется под изменения рыка. О том, как у нас это получилось, чем наш советник отличается от других нейронных роботов и что потребовалось для его разработки мы подробно расскажем Вам в этом обзоре. Многим из Вас это поможет лучше разбираться в тонкостях валютного рынка, другим понять как устроен наш нейронный советник, и третьим - позволит определиться в каком направлении двигаться при разработке собственных авто систем. Не секрет, что мы уже более 5-ти лет создаем действительно мощные авто стратегии, поэтому имеем полное право рассказать вам свое видение этого вопроса. Считаю, что этот обзор можно было бы даже назвать другим заголовком - "как создать эффективную стратегию на форекс?". Но так как, речь все же идет о советнике NEURO BOT 10, я решил этого не делать.
На самом деле, история разработки этого эксперта уходит своими корнями в далекий 2011 год, когда после сотен неудачных попыток, я решил навсегда выбросить индикаторы с графика и торговать тем, что есть. А было немного: торговые уровни, цена и тиковые объемы. На помощь пришло изучение сразу нескольких известный теорий рыночной аналитики: методы Ганна (используются так или иначе сразу в нескольких наших роботах), золотое сечение Фибоначчи, метод VSA и метод Price Action. Сказать, что я много о них знаю, значит не сказать ничего. Я настолько был озабочен созданием идеального робота, что вызубрил некоторые абзацы наизусть!
К концу 2011 года это ни привело ни к чему полезному для советников, но дало много пищи для размышлений, за счет чего к 2012 и родилась моя авторская стратегия трейдинга - метод I-FSR. Уже на базе которой нам и удалось разработать более 10-ка невероятно прибыльных советников для форекс. Но всегда было огромное НО, использовать их могли только опытные трейдеры, понимающие как оптимизировать робот, то есть адаптировать его под изменения рынка. Это была не исключительно проблема наших роботов, это вообще глобальная проблема для любой автоматической, и тем более - ручной стратегии. Ведь в последнем случае мне даже сложно представить, как вы будете это делать на отрезке с десяток месяцев. По этой причине, мы всегда бесплатно оптимизировали советники каждые 2-3 месяца, так как большое количество их владельцев не были готовы к самостоятельной оптимизации.
Когда в 2012 году мы избавились от комплекта безумных индикаторов в своих торговых роботах, то наконец-то вздохнули с облегчением. Эти советники показывали в 10 раз большую эффективность и проходили без глубокой просадки отрезки в год и более, что говорило о высокой надежности безиндикаторных систем и их невероятном потенциале. Но для того, чтобы стратегия сама адаптировалась к рынку этого было недостаточно. Никогда нельзя точно предсказать какое количество пунктов пройдет цена после появления сигнала к открытию позиции. Бороться с этим можно было только математическими формулами управления ордерами, но даже здесь рынок однажды находил лазейку, поэтому оптимизация была жизненно необходима для успешного авто трейдинга.
Многочисленные попытки решить эту проблему не приводили к успеху до тех пор, пока мы не решили оставить только управление ордерами и взяться за обучение советника самостоятельной адаптации к рынку. Причем выбрали совершенно иной путь, нежели наши предшественники. Обычно нейронный робот просто ищет вероятности на исторических данных, и на основе этого принимает решение о покупке или продаже валюты (так называемые, нейросети). Что позволяло ему показывать отличные результаты в тестере, но чаще всего это отвратительно работало в реальной торговле. Нам это не подходило, поэтому мы пошли другим путем.
Известно, что основные рыночные фазы, это: накопление, распределение и аккумуляция. Можно сказать проще: флет, медвежий тренд и бычий тренд. Большинство роботов способны работать только на одной (максимум двух) рыночной фазе. К примеру, метод усреднения отлично работает на флет участке и сливает деньги на тренде. Но, что если вы зададитесь целью искать не успешную точку входа (где все равно не сможете быть на 100% правыми), а именно рыночную фазу и применять для каждой отдельный способ управления ордерами? Тогда ваша эффективность повысится в разы, а советник определяя рыночную фазу вместо точки входа будет самостоятельно адаптироваться к изменчивости рынка. Именно это позволило назвать NEURO BOT 10 нейронным, а не то, что он смотрит в историю. Она ему не интересна, так как это уже история на которой мы с вами не заработаем, нейронный советник NEURO 10 исследует исключительно текущую ситуацию (текущую рыночную фазу).
Его очевидные недостатки: невозможность предсказать силу рыночного движения и работа только в своей рыночной фазе. Его единственные плюсы: систематизация вашей торговой деятельности. Все, что нам оставалось анализировать - это рыночную фазу, причем снова возвращаться к техническому анализу (хотя в методе I-FSR есть для этого отличные инструменты) совсем не хотелось. Поэтому мы решили использовать непосредственно цену, или торговые уровни, которые для каждой рыночной фазы имеют свои цены. От которых мы и заставили работать советник: при смене уровней робот автоматически адаптировался под новую рыночную фазу и успешно вел торговлю в текущих рыночных условиях. Он больше не конфликтовал с рынком, а просто следовал за ним. Именно таким образом, мы и родили эту совершенную во всех отношениях нейронную авто стратегию.
• Оставался только один момент: нужно избавиться от такого параметра, как take profit. Ведь его значение всегда зависит от силы рыночного движения.
В этот раз мы понимали, что искать решение этого вопроса нужно не методами "борьбы с рынком", а наоборот, - дружбы с ним. Это и заставило нас полностью избавиться от попыток предсказывать движения котировок. Мы просто задали ценовой коридор, при достижении которого робот фиксирует ту прибыль, которую нам дал рынок в течении дня.
Тем самым, мы раз и навсегда избавились от необходимости оптимизировать торговый эксперт, теперь можно было просто расслабиться и получать гарантированную прибыль. Собственно эти слова прекрасно доказало успешное 5-ти летнее тестирование советника с результатом в 10 000% прибыли. Так и родился, наш самый надежный и прибыльный советник NEURO BOT 10, гарантирующий Вам финансовую независимость на долгие десятилетия.
Только вдумайтесь в это: всего один советник и вы больше никогда не проигрываете деньги на форекс! Более 5-ти лет нашей работы над созданием автоматических систем не прошли даром. Мы дали Вам то, о чем вы так давно мечтали - систему, которая никогда не проигрывает рынку, а зарабатывает вместе с ним.
Возможно, Вам будут интересны следующие обзоры:
• NEURO BOT 10 - первый нейронный советник от Rognowsky RU
• Индикаторы для анализа бинарных опционов без перерисовки.
• Индикаторы тикового графика на рынке форекс
• Robinho system power - стратегия трейдинга из Бразилии
• Индикатор ZigZag: настройки и торговые стратегии на его базе
You have no rights to post comments
rognowsky.ru
Охота на единорога. Почему необходимо инвестировать в искусственный интеллект | Финансы и инвестиции
Хедж-фонд Coatue Management опередил революцию в сфере технологий искусственного интеллекта. Ему принадлежали крупные пакеты акций новаторов и первопроходцев в этой индустрии, например, разработчика видеокарт и процессоров Nvidia, корпорации Google (холдинг Alphabet) и компании Equinix. Лаффонт планирует отвести 20% портфеля ценных бумаг хедж-фонда Coatue Management под акции компаний, занимающихся ИИ-технологиями и cвязанными с ними центрами обработки данных и полупроводниками. Такие компании, как Intel, Twitter и AMD, которые недавно преодолели продолжительные трудности на рынке, в свою очередь, ведут совсем другую политику.
С начала XXI века корпорация Intel была скорее «мертвым грузом» на фондовой бирже, поскольку ее акции едва «шевелились». Тем не менее Лаффонт считает, что сейчас компания медленно меняется. Приблизительно 50% общего дохода Intel получает благодаря созданию и обслуживанию центров обработки данных. А вскоре продажи персональных компьютеров, на рынке которых компания когда-то была лидером, будут приносить лишь малую часть прибыли. Несмотря на то что сочетание бизнес-стратегий Intel изменилось в лучшую сторону, ее акции только сейчас начинают пожинать плоды этих изменений.
Технологии искусственного интеллекта также могут решить и некоторые проблемы социальной сети Twitter, с которыми компания борется с момента выпуска акций на свободный рынок в 2012 году. В то время, как в результате первой публичной продажи акций рыночная капитализация Facebook взлетела до более чем $500 млрд, оценочная стоимость Twitter продолжала не превышать $25 млрд, поскольку привлекательность этой социальной сети снижает хаотичность новостной ленты. Лаффонт считает, что CEO и один из основателей Twitter Джек Дорси уже начал использовать технологии искусственного интеллекта в социальной сети, чтобы контролировать контент, релевантный для пользователей. ИИ-технологии помогут устранить проблемы с хаосом в новостной ленте, которые мешают пользователям социальной сети и рекламодателям.
«Это многолетний проект с очень интересным создателем, который относится к технологиям искусственного интеллекта точно так же, как мы», — заявил Лаффонт. «Сможет ли Twitter через пять или десять лет увеличить свой годовой доход до $100 млрд или $200 млрд? Безусловно», — добавил он. По его словам, Advanced Micro Devices, еще одна «отстающая» компания из этой индустрии, может согласиться продать другим компаниям свои технологии полупроводникового производства. Одним из ключевых компонентов его уверенности в успехе технологий искусственного интеллекта является инфраструктура, которая повысила ценность основанных на алгоритмах вычислений.
«Как можно запустить алгоритм, если нет данных?» — отметил Лаффонт, когда речь зашла о принятии инноваций. Благодаря центрам хранения и обработки данных, растущей вычислительной мощности и большим объемам памяти практически любая компания действительно может эффективно использовать технологии искусственного интеллекта. Филипп Лаффонт считает, что центры обработки данных станут успешной нишей в этой индустрии и в качестве доказательства ссылается на недавно раскрытые компанией Facebook планы по инвестированию более половины всех капиталовложений в ЦОД.
Согласно последним квартальным отчетам Coatue Management, хедж-фонд владеет акциями компании Twitter стоимостью более $500 млн. В отчете за 2017 год не была указана информация об акциях AMD и Intel, находящихся в распоряжении хедж-фонда. Кроме того, отчеты показывают, что Coatue Management, активы которого оцениваются в $17 млрд, владеет акциями таких гигантов индустрии ИИ-технологий, как Nvidia и Alphabet, а также таких компаний, как Alibaba, Amazon, Apple, Facebook, JD.com и Netflix. Кроме того, хедж-фонд является держателем акций производителя микросхем Broadcom Corporation.
Что касается более широкого технологического сектора, в котором хедж-фонд Coatue Management является одним из крупнейших и ведущих инвесторов, Лаффонт позитивно оценивает обстановку на рынке. Годовой доход таких гигантов этой индустрии, как Apple, Alphabet и Facebook, сейчас в 14-17 раз больше, чем затраты. «Это еще не безумные цифры», — заявил он. В 2000 году, когда Лаффонт создал Coatue Management, прибыль технологических компаний была в 50-100 раз больше, чем затраты.
Хедж-фонд Coatue Management придерживается следующей стратегии: в портфеле ценных бумаг фонда должны быть акции крупных компаний и лидеров индустрии, например, Amazon, Facebook и Google, а также акции нескольких более мелких, но при этом сопряженных с большим риском технологических компаний. Риск в таком случае, конечно, выше, но велика и прибыль в случае успеха. Лаффонт заявил:
«Когда речь идет о технологиях, я рекомендую мыслить широко и пускаться на авантюры».
В ближайшие годы такие активные фонды, как Coatue Management, могут получить дополнительную прибыль.
В последнее время в США редко проводятся IPO технологических компаний, поскольку так называемые компании-единороги, то есть компании, чья оценочная стоимость быстро взлетает до $1 млрд, остаются частными. Лаффонт считает, что ситуация вскоре изменится. По его мнению, рынки IPO станут более оживленными. Благодаря этому у опытных инвесторов, которые умеют отделять победителей от неудачников, появится больше возможностей. «Мы считаем, что больше компаний начнут выпускать акции на свободный рынок, вследствие чего на рынке вновь будут действовать дарвиновские законы об естественном отборе», — заявил он.
Coatue Management инвестирует не только в американские компании. По словам Лаффонта, инвестировать в Китай весьма перспективно. За последние несколько лет его хедж-фонд стал инвестором нескольких публичных и частных китайских технологических компаний. К примеру, Coatue Management финансировал частную компанию Didi Chuxing, китайский аналог Uber, который, по мнению Лаффонта, гораздо крупнее, чем его американский конкурент. Что касается публичных компаний, Coatue Management является акционером Alibaba и JD.com. По словам Филиппа Лаффонта, китайские компании из сферы технологий либо находятся на одном уровне, либо опережают в развитии своих американских коллег из-за отсутствия конкуренции в таких сферах, как платежи, коммерция и логистика, а также благодаря тому, что китайское правительство активно поддерживает введение инноваций.
Лаффонт также дал понять, что его хедж-фонд будет рассматривать другие большие развивающиеся рынки. «Когда речь шла о технологиях, Индия всегда была «бедной родственницей» Китая», — заявил он. Тем не менее запуск 4G- и 5G-связи может наконец позволить технологическим компаниям завоевать рынки. В США, однако, запуск 5G не сильно изменит правила игры. 5G не заменит волоконно-оптическую связь, которая все еще выигрывает за счет скорости воспроизведения видео. Согласно годовым отчетам, Coatue Management является инвестором таких телекоммуникационных компаний, как Charter Communications и Liberty Broadband.
Как Филипп Лаффонт пришел к выводу о том, что 4G- и 5G-связь будет пользоваться успехом в Индии? Он исследовал рост компании Netflix, акционером которой является его хедж-фонд. Наряду с Facebook, Amazon и Google компания Netflix принадлежит к четырем самым крупным технологическим компаниям на фондовой бирже, известным под общей аббревиатурой FANG. «Я решил присмотреться к рынку Индии и узнать, как страна настроена по отношению к технологиям, прочитав отчеты о доходах Netflix», — заявил Лаффонт. Он признал, что множество удачных идей приходит к нему в голову только потому, что он запоминает, о чем говорят в отчетах крупные технологические компании.
Перевод Полины Шеноевой
www.forbes.ru
Искусственный интеллект способен зарабатывать 30% годовых на бирже
20 марта 2017 11:19 860
Специалисты Школы бизнеса и экономики Университета Фридриха Александра (Германия) провели исследование на способности искусственного интеллекта принимать выгодные инвестиционные решения, в отличие от трейдеров-людей и особенно в период экономического кризиса.
«Искусственные нейронные сети призваны решать проблемы, решение которых нереально сформулировать в стандартных правилах, — говорит доктор Кристофер Краусс — Типичные примеры применения, взять хотя бы Siri, это распознавание речи и изображений. Но глубокое обучение способен овладеть и другие сферы, например, прогноз погоды или экономического развития», сообщает EurekAlert.
Для того чтоб понять, лучше ли алгоритм ИИ справляется с задачей, чем стандартная стратегия долгосрочного инвестирования, специалисты изучили индекс S&P 500, имеющий акции 500 ведущих организаций США. На примере графики котировок ценных бумаг приблизительно 180 млн точек, алгоритм анализировал поведение всех акций начиная с 1992 и до 2015 года во все дни торгов.
Специалисты наблюдали прибыльность инвестиционной стратегии ИИ с 2000 года на уровне 30% годовых. Результаты 90-х годов оказались еще выше, когда еще не существовало торговых роботов. Но лучше алгоритм продемонстрировал результаты во времена экономических кризисов, таких как коллапса доткомов в начале 2000-х и ипотечного краха 2008-2009 года. В то время, трейдеры-люди находились в напряженной и эмоциональной ситуации, что привело к стремительному падению котировки ценных бумаг.
«В последнее время прибыльность упала и даже иногда бывала отрицательной. Мы предполагаем, что этот спад был вызван растущим влиянием ИИ в современных торгах, популяризацией машинного обучения и увеличением вычислительных мощностей», — считает доктор Краусс. И призывает аккуратно использовать ИИ в биржевых торгах. В настоящее время не только крупные инвестиционные компании, но и индивидуальные инвесторы, используют торговых роботов. Биржевые аналитики считают, когда на фондовом рынке боты сражаются друг с другом, точный расчет торговых стратегий приводит к понижению доходности для всех игроков.
Аналитики по управлению активами из компании Bernstein уверенны, что будущее за автоматизированными финансовыми консультантами. За скромную плату не только помогут клиентам управлять активами и капиталами, но и дадут консультацию по инвестированию с минимальными рисками.
ria-in.ru
