Может ли прогноз цен на акции от искусственного интеллекта (ИИ) помочь инвесторам зарабатывать, и способно ли машинное обучение по своим «навыкам» превзойти профессионального трейдера? 

Фондовые рынки известны своей нестабильностью и постоянными изменениями. Поэтому, основной инструмент, которым пользуются инвесторы для оценки потенциала и рисков акций – прогнозирование. Разные стратегии и изучение тенденций также необходимы для одного – оценить, насколько акция сейчас переоценена или недооценена. И, если есть потенциал, купить её ради прогнозируемого будущего роста.

При этом динамику цен трудно предсказать из-за политики, мировой экономики, незапланированных событий и финансовых показателей компании. На этом фоне, использование искусственного интеллекта и машинного обучения могло бы упростить процесс оценки ценных бумаг – везде, где есть «большие данные» для изучения и выявления закономерностей. 

Поэтому сегодня уже существуют компании, которые используют возможности искусственного интеллекта для торговли ценными бумагами.

Как можно применить ИИ на биржах?

Анализ данных. На фондовом рынке ИИ можно использовать через алгоритмы машинного обучения, которые могут анализировать большие объемы финансовых данных для выявления тенденций. Эти алгоритмы обучаются на исторических данных для прогнозирования будущих цен на акции.

Анализ новостей. Другой способ использования искусственного интеллекта на фондовом рынке – это технологии обработки естественного языка (NLP). Его можно применять для анализа новостных статей, сообщений в социальных сетях и других источников информации, чтобы оценить общее отношение к определенной акции или компании. Эту информацию можно использовать для принятия более обоснованных торговых решений с учётом настроений аудитории.

Торговые «роботы». Существуют также автоматические торговые алгоритмы. Они могут анализировать рыночные данные в реальном времени и принимать решения на основе этого анализа. Некоторые торговые системы могут даже совершать сделки автономно без вмешательства человека. Однако разобрать эти модели обычному инвестору довольно сложно. 

Тем не менее, изучение акций имеет решающее значение для инвестора. Вы должны изучить финансовые отчеты, коэффициенты, прибыль, убытки, денежные потоки и т. д. Это занимает много времени. А искусственный интеллект решает эту проблему. ИИ может обрабатывать все виды данных за считанные секунды, что упрощает выбор наиболее перспективных акций.

Алгоритмы прогнозирования цены акций

В документе Британского института физики «Подходы машинного обучения к прогнозированию цен на акции» от 2022 года рассмотрено несколько видом прогнозирования цен акций.

Традиционный метод

«Традиционный» относится ко всем технологиям, не подразумевающим глубокое обучение. Такие алгоритмы более точные, особенно при использовании с большими наборами данных и объединении в смешанные модели. Некоторые системы машинного обучения лучше работают с прошлыми данными, а другие – с данными о настроении рынков. Их сочетание может повысить качество прогнозирования. Однако, такие системы могут быть чувствительны к крайностям и при этом неспособны обнаружить странности и необычные факторы, влияющие на цену акций.

В традиционном методе разработано несколько стратегий машинного обучения:

1. Random Forest — это эффективный алгоритм для получения высокой точности с большими наборами данных на основе нейронных сетей. Эта модель обучена на акциях китайского фондового рынка и используется для прогнозирования ценового тренда в долгосрочной и краткосрочной перспективе. 

2. Наивный байесовский классификатор — довольно забавное название, но между тем это простой и эффективный метод анализа небольших наборов финансовых данных. Он определяет вероятность того, что одно событие повлияет на другое.

3. Метод опорных векторов — это алгоритм, использующий обучение с «учителем». То есть, он обучается на реальных входных и выходных данных. Метод обладает высокой точностью при работе с большими наборами данных, но может потребоваться помощь в динамических и сложных сценариях.

4. ARIMA — это метод временных рядов, который отлично подходит для прогнозирования краткосрочных колебаний цен на акции на основе исторических тенденций, таких как сезонность. Однако требуется его улучшение с помощью нелинейных данных и точного долгосрочного прогнозирования.

Примечательно: даже несмотря на то, что эти методы могут быть эффективными инструментами для прогнозирования фондового рынка, ни одна модель или алгоритм не могут точно предсказать будущие результаты, ведь, как мы уже упоминали, фондовый рынок по своей природе непредсказуем.

Глубокое обучение

Глубокое обучение (ГО) – это продвинутая форма машинного обучения, в которой используются искусственные нейронные сети (ИНС) для имитации человеческого мозга, что позволяет анализировать и понимать больше, чем традиционные системы машинного обучения. ИНС представляют собой сложные сети обмена информацией из искусственных нейронов. 

Глубокие нейронные сети, обрабатывающие огромные объемы данных, имеют сотни скрытых уровней. Каждый уровень определяет тенденции и добавляет больше информации по мере анализа данных.

Самая эффективная система глубокого обучения - долгая краткосрочная память (LSTM). Она предназначена для прогноза цен акций. 

Существуют также, графические нейронные сети (GNN): эти программы анализируют графики точек данных, таких как пиксели или слова. Этот процесс изменения сложен и снижает точность обработки данных, но помогает финансовым экспертам визуализировать связи между событиями.

Преимущества ИИ в прогнозировании фондового рынка

Если говорить в целом, то искусственный интеллект заметно улучшает прогнозирование фондового рынка за счет более быстрого и точного анализа массивных наборов данных. Некоторые преимущества использования ИИ для прогнозирования фондового рынка:

Точность

Искусственный интеллект может точно оценивать огромные объемы данных. Он обеспечивает более подробные и надежные результаты, чем традиционные подходы. С помощью ИИ можно делать более точные прогнозы, потому что эти программы способны выявлять тенденции в данных, которые люди могут просто не заметить.

Быстрый анализ

ИИ может оценивать большие базы данных быстрее, чем люди, что позволяет в реальном времени анализировать рыночные модели и колебания цен. Основываясь на этих данных, трейдеры теперь могут делать более правильный и своевременный выбор, повышая свои шансы на успешные инвестиции.

Управление рисками

ИИ может также определять возможные риски и готовиться к ним. Он может отслеживать рынок и рекомендовать корректировку финансовых стратегий на основе возникающей волатильности.

Персональные рекомендации

Кроме того, системы ИИ могут учиться на действиях и предпочтениях отдельных инвесторов, а затем предлагать индивидуальные рекомендации. 

Экономия затрат

Искусственный интеллект может сэкономить деньги, автоматизировав многие функции.

Как это использовать инвестору? 

Инвесторы могут использовать возможности ИИ для личных инвестиций через различные обученные торговые площадки и платформы. 

Такие платформы предлагают автоматический анализ ценных бумаг, который формируется на основе алгоритмов машинного обучения. 

Как это происходит? Система сканирует исторические рыночные данные, чтобы найти тенденции на фондовых рынках. После чего инвесторы получают информацию для совершения сделок.

Кто уже использует ИИ на биржах

Модели прогнозирования фондового рынка уже создала компания IBM.  Ее платформа анализирует новостные статьи, финансовые отчеты и другие данные для прогнозирования цен на акции. Модель использует обработку естественного языка (NLP) и алгоритмы машинного обучения для определения тональности новостных статей и постов в социальных сетях.

Кроме этого, Google разработала систему искусственного интеллекта AlphaGo, которая использует алгоритмы глубокого обучения для анализа огромных объемов финансовых данных и принятия торговых решений. Сочетая контролируемое и неконтролируемое обучение, система выявляет закономерности в данных и прогнозирует будущие движения рынка. Система предназначена для самообучения, что позволяет ей постоянно адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и со временем повышать свою производительность.

В заключении отметим, что несмотря на все возможности, которые предлагает ИИ, инвестору следует делать свой собственный выбор при оценке ценных бумаг и не полагаться лишь на обученные нейронные сети. Использование ИИ связано с высоким риском. Но при этом, он может стать хорошим помощником.