NordenBladet – Masinõpe on kiiresti kasvav valdkond ning tehisintellekti kasutatakse tänaseks juba peaaegu igas tööstusharus. Tehnoloogia on leidnud tee meie igapäevaellu nii loomulikult, et paljud inimesed ei saa arugi, et nad sellega regulaarselt suhtlevad. Ka börsikauplemises on tehisintellekt tähtsal kohal.
Kuna kiirus ja tõhusus on igasuguse kauplemise puhul võtmetähtsusega, on erinevad protsesse kiirendavad tehnoloogiad igati mainimist väärt.
Robo-nõustajad on digitaalsed platvormid, mis kasutavad investeerimisprotsesside automatiseerimiseks ja optimeerimiseks tehisintellekti ja masinõppe algoritme.
MIS on robo-nõustaja? Mida investorid robo-nõustajatest teadma peaksid (plussid, miinused)?
10 SUURIMAT JA TUNTUIMAT robo-nõustajat maailmas + kuidas otsustada, milline teile parim on
Algoritmilised kauplemisstrateegiad on kasutusele võtnud paljud institutsionaalsed investorid ja ka üksikisikud. Need strateegiad põhinevad matemaatilistel mudelitel ja automatiseeritud tehingutel, mis suudavad turusündmustele reageerida kiiremini kui inimesed. Investorite jaoks tähendab see paremaid ja nutikamaid kauplemisvõimalusi.
Olete institutsionaalne või üksikinvestor ja soovite avaliku ja tasulise robo-investori asemel isiklikku automaatset kauplemisrobotit
Kui soovite ise ehitada robo-nõustaja, tasub kõigepealt mõelda, milliseid tehnoloogiaid ja meetodeid selleks kasutada. Siin on mõned peamised komponendid ja lähenemised, mida võiksite kaaluda:
1. Andmete kogumine ja analüüs:
Koguge finants- ja turuandmed, mida soovite analüüsida. See hõlmab aktsiate, võlakirjade, ETF-ide ja muude varaklasside hindu ning muud olulist majanduslikku ja finantsinfot. Kasutage andmete töötlemiseks ja analüüsiks Pythoni populaarseid raamistikke, näiteks pandas ja NumPy.
Kõrge tootluse saavutamiseks on oluline tasakaalustada riski ja tasu ning jälgida mitmesuguseid tegureid. Kui olete automatiseeritud kauplemise strateegia loomisel ja treidimiskoodi kirjutamisel ning otsite tehnilisi indikaatoreid, siis on mõistlik valida mitu indikaatorit, mis aitavad teil teha informeeritud ostu ja müügi otsuseid. Järgnevalt on mõned tehnilised indikaatorid, mida võiksite kaaluda:
MACD (Moving Average Convergence Divergence):
MACD on populaarne trendi jälgimise indikaator, mis aitab tuvastada trendi tugevust ja muutusi. See põhineb liikuvatel keskmistel ja võib anda signaale kas osta või müüa.
RSI (Relative Strength Index):
RSI on momentumi indikaator, mis mõõdab varade üleostetust või ülemüümist. See aitab tuvastada võimalikke trendipöördeid..
Bollinger Bands:
Bollinger Bands aitab mõõta volatiilsust ja võib anda signaale turu üleostetusest või ülemüügist. Põhineb hinna liikumisel standardhälbe alusel.
SMA (Simple Moving Average) ja EMA (Exponential Moving Average):
Lihtsad (SMA) ja eksponentsiaalsed (EMA) liikuvad keskmised aitavad jälgida varade hinnaliikumist aja jooksul. Need võivad olla kasulikud trendide tuvastamisel ja kauplemissignaalide genereerimisel.
Stochastics Oscillator:
Stochastics Oscillator aitab tuvastada võimalikke trendipöördeid ja üleostetust või ülemüüdust. See põhineb suhtelise sulgemishinna ja hindade vaheliste erinevuste hindamisel.
Fibonacci Retracement:
Fibonacci retracement aitab mõõta võimalikke tugitasemeid ja vastupanutasemeid.
Volume Indicators:
Maht võib olla oluline indikaator, mis näitab, kui suur on konkreetse varaga seotud kauplemisaktiivsus. Suur maht võib kinnitada turu liikumisi.
ADX (Average Directional Index):
ADX mõõdab trendi tugevust. See võib olla kasulik eriti siis, kui proovite tuvastada tugevaid trende.
CCI (Commodity Channel Index):
CCI mõõdab hinna suhet selle liikumise keskmisele tasemele. See võib aidata tuvastada üleostetust või ülemüüdust.
Ichimoku Cloud:
Ichimoku Cloud on Jaapani analüüsimeetod, mis annab mitmeid näitajaid, sealhulgas trendi, toetus- ja vastupanutasemed ning kauplemissignaalid.
Ühe-kahe indikaatori kasutamine ei pruugi olla piisav. Sageli kombineeritakse mitmeid indikaatoreid, et saavutada täpsemad ja usaldusväärsemad tulemused.
2. Algoritmide loomine ja modelleerimine:
a) Disainige algoritmid, mis aitavad määratleda investeerimisportfelli struktuuri ja otsuste tegemist.
b) Kasutage masinõpet, et luua mudeleid, mis suudavad prognoosida turuarenguid ja optimeerida portfelli vastavalt investorite eesmärkidele ja riskitaluvusele.
c) Rakendage matemaatilisi mudeleid, statistikat ja teisi kvantitatiivseid meetodeid.
Populaarsed, tasuta ning avatud lähtekoodiga masinõppe raamistikud on näiteks TensorFlow ja PyTorch. Need raamistikud pakuvad komplekti eelehitatud tööriistu ja teeke, mida saate kasutada masinõppemudelite koolitamiseks.
* TensorFlow on tasuta avatud lähtekoodiga tarkvarateek masinõppe ja tehisintellekti jaoks. Seda saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, kuid see keskendub eriti sügavate närvivõrkude treenimisele ja järeldustele.
* PyTorch on Torchi teegil põhinev masinõpperaamistik, mida kasutatakse peamiselt arvutinägude ja loomuliku keele töötlemise rakenduste jaoks. See on tasuta ja avatud lähtekoodiga tarkvara, mis on välja antud muudetud BSD litsentsi alusel.
3. Automatiseeritud kauplemise strateegiad:
Kui soovite lisada automatiseeritud kauplemise, mõtelge välja strateegiad, mis suudavad reageerida kiiresti turuoludele ja teha tehinguid vastavalt eelnevalt kindlaksmääratud reeglitele. Kasutage tehisintellekti (TI), et õppida ja kohanduda muutuvatele turgudele.
Siin on mõned soovitused, kuidas kasutada tehisintellekti kohandumiseks muutuvatele turgudele:
1. Andmeanalüüs ja Mustrituvastus:
Kasutage tehisintellekti andmeanalüüsi ja mustrituvastuse funktsioone, et tuvastada turul toimuvaid muutusi. Masinõpe võib aidata ära tunda uusi arenguid ja suundumusi.
2. Proaktiivne Riskijuhtimine:
Rakendage TI süsteeme, mis suudavad tuvastada potentsiaalseid riske enne nende realiseerumist. See võimaldab teil võtta proaktiivseid meetmeid ja vastavalt sellele kohandada portfelli.
3. Automaatne Otsuste Tegemine:
Kasutage tehisintellekti automatiseeritud otsuste tegemiseks, et reageerida turu muutustele kiiresti ja efektiivselt. Algoritmid võivad analüüsida suurt hulka andmeid ning teha investeerimisotsuseid vastavalt seatud parameetritele.
4. Sentimendi Analüüs:
Rakendage sentimentide analüüsi TI abil, et mõista turuosaliste meeleolusid ja ootusi. See võib anda teile parema arusaama turu psühholoogiast ja võimaldada kohandusi vastavalt.
5. Masinõpe Portfelli Optimeerimisel:
Kasutage masinõpet portfelli optimeerimiseks vastavalt turutingimustele. Algoritmid võivad analüüsida erinevate varaklasside omavahelisi seoseid ja optimeerida portfelli vastavalt riskitaluvusele ja tootlusootustele.
6. Hübriidmudelid:
Kombineerige traditsioonilised meetodid ja tehisintellekt, luues hübriidmudeleid. Näiteks võib kogenud investeerija subjektiivseid otsuseid täiendada masinõppe analüüsiga.
7. Tagasiside Mõõtmine ja Optimeerimine:
Integreerige tagasiside süsteemid, mis hindavad tehisintellekti otsuste efektiivsust. Pidev mõõtmine võimaldab süsteemi pidevalt optimeerida.
8. Koostöö Inimese ja Tehisintellekti Vahel:
Loo sünergia inimlike otsuste ja tehisintellekti vahel. Inimene saab tuvastada konteksti ja tegureid, mida masinad ei pruugi mõista, samal ajal kui tehisintellekt saab analüüsida suuri andmemahte ja kiiresti reageerida.
9. Turuanalüüsi Kiirendamine:
Tehke turuanalüüsi kiiremaks ja tõhusamaks, kasutades tehisintellekti tööriistu, mis suudavad töödelda suuri andmemahte palju kiiremini kui traditsioonilised meetodid.
10. Regulaarne Koolitus ja Uuendamine:
Regulaarselt koolitage tehisintellekti mudeleid, et need püsiksid ajakohased ja suudaksid arvestada pidevalt muutuvate turutingimustega.
Edu võti on pidev uuendamine, pidev jälgimine ja koostöö inimese oskuste ja masinõppe võimaluste vahel.
Algoritmide disainimine investeerimisportfelli struktuuri ja otsuste tegemise jaoks nõuab sügavat arusaamist finantsturgudest, investeerimisstrateegiatest ja riskijuhtimisest. Siin on mõned konkreetsemad spikrid ja soovitused algoritmide loomiseks:
a) Algoritmide disain investeerimisportfelli struktuuri ja otsuste tegemiseks:
Portfelliteooria e. Modernse Portfellihalduse Teooria (MPT):
MPT (ingl modern portfolio theory) põhimõtete kasutamine aitab hinnata varade riski ja tootlust ning optimeerida portfelli, saavutamaks parim riski-tootluse suhe.
Markovi Modelleerimine:
Markovi modelleerimine (tuntud ka kui Markovi ahel ja Markovi mudel) võimaldab prognoosida finantsturgude arenguid, võttes arvesse eelnevaid sündmusi ja nende mõju.
Monte Carlo simulatsioonid e. Monte Carlo analüüs:
Simuleerimine võimaldab hinnata erinevaid stsenaariume ja nende mõju investeerimisportfellile. See kvantitatiivne riskianalüüs aitab paremini mõista võimalikke riskisündmusi ja tulemite tõenäosust.
Sharpe’i suhtarvu optimeerimine:
Optimeerige portfelli Sharpe’i suhtarvu (ingl Sharpe ratio) abil, mis mõõdab riski-tootluse suhet. Algoritm peaks suunama portfelli suunas, mis maksimeerib Sharpe’i suhtarvu.
b) Masinõppe mudelite loomine:
Lineaarne Regressioon:
Lineaarne regressioon võimaldab hinnata varade omadusi ja nende omavahelisi seoseid, et ennustada nende tulevast käitumist.
Dünaamilised ajaseeriad:
Kasutage dünaamilisi ajaseeria mudeleid, nagu ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), prognoosimaks turuarenguid ja hindu tulevikus.
Decision trees ja random forests on head meetodid otsuste tegemiseks turutingimuste põhjal ning aitavad mõista, millised faktorid mõjutavad portfelli.
Neuraalvõrgud:
Sügavad tehisnärvivõrgud suudavad tuvastada keerulisi seoseid turuandmetes ning ennustada keerulisi mustreid.
c) Matemaatilised Mudelid ja Statistika:
Variaablite (varieeruvate nähtuste) korrelatsioon ja Kovariatsioon:
Mõõtke varadevahelist korrelatsiooni ja kovariatsiooni, et mõista, kuidas need muutused mõjutavad portfelli riski.
Stohhastiline Modelleerimine:
Stohhastilised ehk juhuslikud protsessid ja Browni liikumine aitavad modelleerida turu dünaamikat ja võimaldavad teha tulevikuprognoose.
Optimeerimine:
Rakendage matemaatilist optimeerimist, nagu kvantitatiivne optimeerimine või stohhastiline optimeerimine, et leida optimaalne portfell kooskõlas eesmärkide ja riskitaluvusega.
Algoritmide loomisel on oluline neid pidevalt testida ja kohandada vastavalt turu muutustele. Investeerimisturgude dünaamika võib aja jooksul muutuda, ja seega peaksid algoritmid olema paindlikud ja kohanduma ka uutele tingimustele.
4. Portfelli haldamine ja diversifikatsioon:
Looge süsteem, mis aitab hallata ja diversifitseerida portfelli vastavalt teie kui investori või päevakaupleja (spekulant) eelistustele. Rakendage reeglitepõhiseid strateegiaid, et hajutada investeeringuid ja vähendada riske.
MIDA tähendab investeerimisel reeglitepõhine strateegia + näited mõningatest levinud strateegiatest
5. Riskijuhtimise ja tagasiside mehhanismid:
a) Lisage funktsioonid, mis jälgivad pidevalt portfelli riskitaset ja võimaldavad dünaamilist riskijuhtimist.
b) Lisa mehhanismid, mis annavad teile tagasisidet investeeringute oleku ja tulemuste kohta.
Riskijuhtimise mehhanismid on olulised, et tagada investeeringute turvalisus ja vastavus investori riskitaluvusele. Siin on mõned soovitused, kuidas lisada oma robo-nõustajale riskijuhtimise ja tagasiside mehhanisme:
a) Portfelli Riskitaset Jälgivad Funktsioonid:
Volatiilsuse Seire:
Lisage funktsioon, mis jälgib portfelli volatiilsust. Kõrge volatiilsus võib viidata suuremale riskile, seega võib olla vajalik kohandada portfelli koosseisu.
Riski-Mõõdikud:
Rakendage riski-mõõdikuid, nagu beeta, sharpe’i suhtarv ja muud, et hinnata portfelli riski-tootluse suhet.
Korrelatsiooni Analüüs:
Lisage funktsioon, mis jälgib varadevahelist korrelatsiooni. Korrelatsiooni vähendamine erinevate varaklasside vahel aitab hajutada riske.
Maksimaalne Kõrvalolek:
Seadistage maksimaalse kõrvaloleku piirang, mis aitab tagada, et ükski vara ei ole liiga suurel määral esindatud portfellis.
Stressitestid:
Käivitage stressitestid, mis simuleerivad erinevaid turutingimusi ja hindavad portfelli käitumist erinevates stsenaariumites.
b) Tagasiside Mõõtmise Mehhanismid:
Regulaarne Portfelli Jälgimine:
Lisage mehhanism, mis jälgib portfelli jõudlust ja kohandab vajadusel varade kaalutust vastavalt eesmärkidele.
Kasumlikkuse Analüüs:
Loo ligipääs analüüsivahenditele, mis võimaldavad jälgida investeeringute kasumlikkust erinevatel ajahetkedel.
Riskitaluvuse Uuendamine:
Lisage funktsioon, mis võimaldab regulaarselt uuendada oma riskitaluvust vastavalt muutuvatele finantssituatsioonidele või isiklikele eelistustele.
6. Turuandmete reaalajas jälgimine:
Kui soovite, et teie robo-nõustaja töötab reaalajas, integreerige oma platvorm turuandmete reaalajas jälgimiseks ja kiirete otsuste tegemiseks.
Turundusalase platvormi jaoks on mitmeid kolmandate osapoolte teenuseid, mida saate integreerida, et reaalajas turuandmeid jälgida:
Yahoo Finance API:
Yahoo Finance pakub avalikku API-d (https://developer.yahoo.com/api/), mis võimaldab juurdepääsu erinevatele finantsturuandmetele, sealhulgas aktsiahinnad, valuutakursid ja palju muud.
Interactive Brokers API:
Interactive Brokers pakub API-d (https://www.interactivebrokers.com/en/index.php?f=api), mis võimaldab juurdepääsu nende kauplemisplatvormi turuandmetele. See võimaldab ka automaatset kauplemist.
Tradier API:
Tradier (https://documentation.tradier.com/) pakub kauplemisega seotud API-d, mis võimaldab juurdepääsu turuandmetele ja kauplemise funktsionaalsusele.
Alpha Vantage:
Alpha Vantage (https://www.alphavantage.co/documentation/) pakub mitmeid finantsturgude andmeid, sealhulgas aktsiahinnad, valuutakursid ja krüptovaluutade hinnad. Neilt saate reaalajas turuandmeid ja ajaloolisi andmeid.
IEX Cloud:
IEX Cloud (https://iexcloud.io/docs/api/) pakub laia valikut finantsturgude andmeid, sealhulgas aktsiahinnad, valuutavahetuskursid ja majandusnäitajad. Neil on lihtne kasutajaliides ja hästi dokumenteeritud API.
Polygon.io:
Polygon.io (https://polygon.io/) pakub reaalajas aktsiaturuandmeid, krüptovaluutade hindu ja muid finantsturge kajastavaid andmeid. Nende API võimaldab integreerida mitmesuguseid turuandmeid oma platvormile.
Bloomberg Professional:
Bloomberg Professional (https://www.bloomberg.com/professional/) on professionaalne finantsturuandmete platvorm, mis pakub laia valikut andmeid, uudiseid ja analüüse. See on kõrgtasemel teenus, mis nõuab vastavat litsentsi.
7. Turvalisus ja andmekaitsenõuded:
Veenduge, et platvorm järgib kõiki vajalikke andmekaitsenõudeid ja turvameetmeid.
8. Kasutajaliides ja klienditugi:
Kui te soovite oma koodi (robo-nõustajat) jagada või müüa edasi, siis tuleb luua ka kasutajasõbralik ja efektiivne kasutajaliides, mis võimaldab investeerijatel jälgida oma portfelli ja saada vajalikku teavet.
Lisage klienditoele mehhanismid, et kasutajad saaksid vajadusel abi ja selgitusi.
Pythonis saate kasutajaliidese loomiseks ja serveripoole funktsionaalsuse haldamiseks kasutada näiteks raamistikke Flask või Django.
Enne kui käivitate oma robo-nõustaja, veenduge, et olete teadlik finantsteenuste pakkumise regulatsioonidest ja järgite kõiki vajalikke õigusakte.
Avafoto: Unsplash
