Искусственный интеллект (ИИ), вернее методики машинного обучения, имитирующие мыслительный процесс человека применяются во многих сферах деятельности от логистики до управления производственными процессами. Не стал исключением и трейдинг как область деятельности с большим объемом информации и принятием решений в режиме неопределенности. Давайте посмотрим, как искусственный интеллект в трейдинге помогает получить больше прибыли и с меньшим риском.
Как ИИ помогает трейдерам на фондовом и криптовалютном рынках?
Ключевой особенностью финансовых рынков вне зависимости от активов: FOREX, акции, опционы, фьючерсы и криптовалюты является необходимость анализировать большой поток информации. Причем, разной - данные технических индикаторов, новости, как в печатном, так и устном виде. Не будем говорить о инсайдерской информации, которая никак не попадает под периодичность и систематизацию.
Это занимает время и самое главное людей, которые следят за всем информационным потоком и историческими данными в трейдинге. Логично переложить это на программу и здесь нейросети оказались к месту, особенно которые поддерживают обработку естественного языка для анализа соцсетей, видео, отчетов компаний и т.д. Технология прижилась, о чем говорит статистика использования ИИ в трейдинге:
Факт есть, ИИ все больше используется в биржевой торговле, поэтому смотрим технологию подробнее.
Основные инструменты ИИ для трейдинга: от советников до ИИ торговых ботов.
Ничего нового. Открытие сделок в автоматическом режиме или прогнозы рыночных трендов. Не стоит думать, что нейросети на этапе торговли делают что-то другое. Возникает вопрос качества сигналов, даже если это высокочастотный трейдинг. Главное алгоритм, на котором обучалась и продолжает работать нейросеть.
Как ai прогнозирует цену и на что обращает внимание?
Если убрать рекламные лозунги, понять, как искусственный интеллект помогает в трейдинге очень просто. Они анализируют исторические данные, причем в основном математические: поток котировок, показание технических индикаторов, реакция на выход новостей и прочие данные именно по факту их выхода. На основании этого делается прогноз будущего поведения конкретного актива и неважно это валюта, акция, фьючерс или крипта. Алгоритм один – берем прошлое, прогнозируем будущее.
Да, согласно рыночной теории Доу все повторяется, но не всегда. Любые ИИ алгоритмы требуют обучения, прежде чем начать давать прогнозы. И данные прошлые, которые использовались напрямую, влияют на будущие сигналы, если конечно это действительно ИИ советник.
Самый простой метод обучения AI это «черный ящик» когда на вход подаются данные, скажем, поток котировок и данные индикаторов, а на выход то, что получилось – открытые позиции, их результат, направление тренда и прочие рыночные результаты. В основе лежит идея нейрона – единичного элемента мышления и мозга в целом. При этом, как человек думает и что лежит в основе решения, выходит за рамки просто математики.
Идея «черного ящика» всегда есть в любых системах ИИ, что бы не говорила реклама. Проблема в том, какие фильтры накладываются на то, какие сигналы система дает. В этом тоже свойство человека – решение не сразу идет в жизнь, над этим нужно подумать, особенно если это касается денег.
Поэтому нужно понимать, что человека здесь заменить сложно, ведь даже высокочастотные алгоритмы разрабатывают и контролируют люди. А вот в качестве помощников методики ИИ могут помочь. Два примера:
Поиск по новостям и формирование обучающих курсов по использованию ИИ в трейдинге. Как советник подобные системы нужны, но скажем еще раз - исторические данные полезны, но делать только на них прогнозы не стоит, неважно какая система AI их сделала.
Примеры использования ИИ на фондовых и криптовалютных биржах
От теории переходим к практике и посмотрим на то, что предлагает рынок в качестве готовых ИИ ботов для торговли.
Bybit Trading Bot AI
Бесплатный инструмент c 18 стратегиями трейдинга с ботами от криптобиржи Bybit.
Биржа использует AI в трейдинге на собственной нейросети Аврора, работающей по данным 4 прошлых дней и дающей рекомендации ботам по размеру позиций, возможной прибыли стратегии на текущий момент, уровням открытия/закрытия, частоте открытия позиций и т.д. Сами боты трех типов:
- Grid. Работающий по стратегии «сетка» дающей возможность зарабатывать на любых колебаниях цены особенно при наличии бокового тренда.
- DCA. Сделки открываются через заданный временной промежуток с параметрами рекомендованные Авророй. Bybit рекомендует использовать такой вариант ИИ в трейдинге только при наличии сильного тренда.
- Мартингейл. После убыточной сделки открывается следующая, в том же направлении, но с большим объемом для компенсации потерь, при этом технический анализ с ИИ не используется,
3Commas
Платформа ИИ для торговли криптовалютой для DCA, сеточных, опционных и скальпинговых ботов. Также есть отдельный сигнальный бот для популярной платформы TradingView. Платформа платная c ограниченным демо периодом.
Есть свой торговый терминал Smart Trade с набором стандартных индикаторов. Отзывы о сервисе в Интернет противоречивые, но стоит понимать, что нет стратегии дающей 100% точности, все зависит от рынка.
Black BOX Stocks
ИИ для трейдинга сканирующий рынок акций, опционов, валютных и товарных фьючерсов. Искусственный интеллект прогнозирует рост или падение цены, моменты роста волатильности и нестабильное поведение рынков. Для институциональных инвесторов есть расширенный ИИ для торговли на бирже средне- и долгосрочными инвестициями.
ИИ анализирует информацию с бирж, лент новостей и социальных сетей для поиска самых выходных активов для открытия сделки в данный момент. Разработчики утверждают, что в обучающей модели используются алгоритмы высокочастотной торговли, но проверить так это или нет невозможно. Судя по отзывам о сервисе, все не так хорошо, но не делаем своих выводов, может это проблемы конкретных людей.
Imperative Execution
ИИ бот для торговли криптовалютой, фьючерсами и акциями от компании IntelligentCross US equities ATS для институциональных инвесторов и хедж-фондов.
Тарифных планов нет, все зависит от требований заказчика. Получить доступ к платформе Imperative Execution можно только через брокера или банк, например, Bank of America и Barclays.
Gunbot
Интересный проект, в котором с помощью ИИ можно генерировать прототипы виртуальных торговых советников для 17 криптовалютных бирж и DEFI площадок.
В качестве генератора используется ChatGPT: написал идею и получи несколько вариантов для торговли. Разработчики утверждают, что GunBot использует свои технологии обработки ответа, прежде чем показать пользователю, но сама идея использовать ChatGPT выглядит достаточно спорной. Получается, все зависит от точности запроса, а не качества ИИ.
Имеется набор готовых автоматических торговых систем на основе арбитража работающих одновременно на нескольких криптовалютах или биржах. Демо-версия отсутствует, нужно сразу выбирать тарифный план, причем все они пожизненные (lifetime). Получается даже если результаты торговли или генерации будут убыточными, возврата средств не будет.
Примеров достаточно, не будем ими перегружать обзор, тем более остальные предложения похожи в том, что нет описания, какая собственно модель обучения ИИ использовалась в советнике или боте. Так что понять, там собственно ИИ в работе бота есть или нет, сложно, учитывая размер самого кода.
Возможно, в таких платформах как Imperative Execution работающий на крупных инвесторов подобные методики присутствуют, в т.ч. поведенческие модели в трейдинге конкретных активов. Сама сеть постоянно обучается на новых данных, но в большинстве продуктов «работает с ИИ». Вероятно, это просто реклама, хотя утверждать это как факт не будем, пусть трейдер решает сам.
Как ИИ трейдинг трансформирует рынок криптовалют?
С точки зрения самого торгового процесса криптовалютный трейдинг ничем не отличается от других биржевых инструментов. Можно использовать стандартные технические индикаторы и стратегии, хотя высока вероятность спекулятивных действий, особенно на альткоинах в которых нет регулярного новостного фона, и большинство монет находятся у основателей, в отличие от Bitcoin или Ethereum.
Но есть варианты, в которых ИИ может помочь на криптовалютах. Начнем с блокчейна, как источника открытых данных. Здесь возможны следующие решения:
- Исходные данные для обучения. Любая нейросеть, особенно если это алгоритмическая торговля, требует постоянного потока данных для обучения, особенно на начальном этапе. Здесь блокчейн, в основе которого лежит принцип «без доверия», будет идеальным источником данных без каких-либо юридических последствий. Даже можно делать вознаграждение владельцам кошельков за доступ к данным полностью анонимно;
- Помощь в торговле. Автоматическое открытие/закрытие позиций, в т.ч. по нескольким биржам, диверсификация портфеля по заданным параметрам, поиск вероятных уровней ценовых разворотов и максимума/минимума цены. Да, трейдер может это делать сам, но поддержка нейросети лишней не будет.
- Наполнение метавселенных. Кажется, к теме обзора это не относится, пока не вспомнить, что большинство виртуальных реальностей в качестве платежного средства используют именно криптовалюты. А значит, разработчики должны понимать, как и где получить больше денег с пользователей. Когда их миллионы, без нейросети не обойтись. На ее рекомендациях можно делать новый контент, персонажей, менять локации и т.д.
Теперь от теории переходим к рынку, на котором уже есть много проектов «с поддержкой нейросетей» и оптимизацией торговых стратегий. Их можно разделить на два типа – токены, которые созданы исключительно для биржевой торговли и для оплаты услуг. Начнем с биржевых токенов и два примера.
- Fetch.ai. Не просто обычный токен ИИ для трейдинга на бирже, а доступ к платформе децентрализованных решений для любых сфер деятельности от логистики до умного дома. Биржевой токен $FET, может использоваться для стейкинга ну и для обычных биржевых операций.
- SingularityNET. Здесь все проще, это обычный маркетплейс за токены $AGIX покупаем готовые алгоритмы, использующие обычные индикаторы для торговли, например, MACD. Тестируем, делаем стейкинг, общаемся, получаем партнерские вознаграждения.
Дальше смотреть не будем, все такие токены похожи в том, что непонятно в чем собственно реализация стратегий ИИ и сам «интеллект». Получаем обычный хайп который пройдет, хотя опять это мнение только данного обзора. Давайте посмотрим не боты, а возможно реальные примеры использования ИИ в трейдинге которые рекламируются в Интернет. Итак:
- Numer.ai. Заявлен целый хедж-фонд полностью с автоматическими сделками на основе нейросетей, выдающий сигналы по 5 тыс. фондовых и криптовалютных инструментах. Даже есть свой биржевой токен $NMR, который пока растет на теме ИИ трендов.
- Cortex. Платформа, на которой можно создать свой децентрализованный DApps робот для трейдинга с использованием технологий ИИ. Вопрос остается – в чем собственно искусственный интеллект и как он будет влиять на проект, особенно если это касается финансовых приложений требующих безопасности расчетов и идентификации пользователей? Каковы риски ведь речь идет о деньгах? Вопрос остается.
- HeraFinance. Этот проект интересен тем, что заявлена возможность арбитражной автоматизации трейдинга на нескольких активах, биржах и DeFi площадках одновременно с минимумом проскальзыванием и выгодными кросс-чейн обменами. Есть свой биржевой токен $HERA хотя статистика как все работает, отсутствует, как и во многих криптовалютных проектах.
Плюсы и минусы использования искусственного интеллекта в трейдинге
Примеры посмотрели, давайте решим использовать ИИ в трейдинге или нет. Начинаем с преимуществ:
- Скорость обработки данных. Трейдинг требует постоянного анализа больших данных в режиме реального времени и здесь ИИ может взять на себя рутинные функции просмотра новостных лент, данных технических индикаторов, поиск типовых ситуаций на исторических данных и т.д. Это не подменяет человека как источника торговых решений.
- Поиск момента открытия сделки. ИИ может найти скрытые возможности, которые сложно найти визуально. Трейдеры знают, что есть сложные паттерны на рынке, на которых можно хорошо заработать и главное увидеть их в нужный момент. Особенно это касается корреляций по криптовалютам. Здесь ИИ бот для трейдинга очень помогает.
- Объективность. Эмоциональная составляющая в трейдинге очень важна, именно она в большей степени двигает рынок. Но иногда она мешает и программное обеспечение для трейдинга с поддержкой ИИ который лишен эмоций может помочь увидеть ситуацию как она есть на самом деле.
- Автоматическая торговля. Открытие/закрытие сделок по заданным условиям, контроль рисков и прочие рутинные операции лучше доверить ИИ и сосредоточиться на стратегических вопросах прогнозирования цен и трендов.
Если есть преимущества, значит, есть и недостатки:
- Стоимость внедрения. Действительно, реальные трейдинговые системы ИИ для биржевой торговли требуют больших вычислительных мощностей, скажем те же облачные решения, такие как Microsoft Azure или AWS от Amazon.
- Данные для обучения. Как и человек, нейронные сети требуют точных входных данных для принятия решений. Чем качественнее информация, тем точнее прогноз. Возникает вопрос, кто будет готовить данные для обучения, ведь просто поток исторических котировок мало дает для будущих решений. Опять выходим на человека, у которого есть эмоциональная составляющая, которая влияет на объективность.
- Переобучение. Следствие предыдущего пункта, проблема в которой может быть любой торговый бот ИИ. Аналитик, который готовит данные для ИИ в финансовом анализе, может попасть в ловушку «натягивания» данных под свои ожидания. Подобная проблема есть в автоматических советниках – выбираем исторический период, когда алгоритм работает хорошо, а на реальном рынке одни убытки.
- Как принимаются решения. Опять проблема «черного ящика» и глубокого обучения. Как система принимает решение? Человек может сказать, как он пришел к определенному решению, а здесь как быть. Либо довериться, либо использовать ИИ только как советника и ничего более.
Будущее искусственного интеллекта в трейдинге: прогнозы и ожидания.
Система ИИ, безусловно, будет в современном трейдинге, главное понимать, где она эффективна и как она будет рекламироваться для инвесторов. Как это работает, какие алгоритмы используются в модели обучения и действуют сейчас на рынке, который меняется постоянно. Возникает вопрос хайпа, особенно в искусственном интеллекте для криптовалют. Сама приставка «токен с ИИ» не очень корректен, особенно если это касается блокчейн. В чем «интеллект»? Но в качестве помощника нет вопросов.
ИИ и трейдинг: стоит ли доверять технологии?
Будем подводить итоги. Основная проблема большинства примеров ИИ в трейдинге – само понятие «искусственный». Торгуют люди и неважно это новичок или профессионал, сидящий в хедж фонде или банке. Это они фактически и двигают рынок даже если это высокочастотная торговля со сделками в миллисекунды.
Трейдинг с помощью ИИ, безусловно, будет занимать свое место как инструмент только обработки большого количества данных, выдающий рекомендации по сделкам и управлению капиталом. Именно рекомендации, на которых принимать решения должен человек, в нашем случае трейдер. Полностью автоматическую торговлю, особенно если это рынок криптовалют и ИИ боты, в настоящий момент представить сложно, слишком много факторов, влияющих на рост или падение цены актива, которые находятся вне математических алгоритмов и даже новостных событий.
Но управление рисками с ИИ это очень выгодно уже не обсуждается. Это полезный продукт, который может помочь в принятии правильных решений. Который каждый должен каждый принимать сам, человека в трейдинге пока заменить невозможно.