Наш сайт EN
1

Как машинное обучение захватывает криптотрейдинг

Благодаря анализу данных, трейдинг меняется на наших глазах. В этой статье мы расскажем, почему криптотрейдерам стоит быть в курсе новых тенденций.

Значение анализа данных для криптоиндустрии

Анализ данных вместе с индустрией цифровых активов растет по экспоненте. Все больше криптотрейдеров признают эффективность методов машинного обучения для повышения точности прогнозов о состоянии рынка. Сейчас в криптосообществе широко обсуждаются перспективы машинного обучения и Algalon активно выступает за внедрение этих методов в качестве эффективного инструмента прогностического трейдинга и выявления паттернов. Какие же возможности предлагает анализ данных для выявления паттернов и какие его методы наиболее подходят для криптоиндустрии?

Краткое введение в машинное обучение

Машинное обучение — это, по сути, совокупность математических методов использующихся для выявления закономерностей (паттернов) в исторических данных, на основании которых дается прогноз о наиболее вероятных результатах. Изначально в модель загружается обучающая выборка данных, на которой алгоритм тренируется находить события, соответствующие желаемым критериям.

У каждой современной системы есть множество параметров, описывающих ее состояние. Например, у автомобиля есть набор датчиков, которые контролируют его внутреннее состояние, а также условия на дороге. Все эти данные можно собрать в одном месте, а затем, обработав их с помощью сложных математических методов, оптимизировать работу системы. Такой подход применяется в самых разнообразных сферах деятельности: от розничной торговли до космических технологий. На основании закономерностей и тенденций, выявленных по массивах накопленных данных, теперь можно буквально предсказывать будущее.

Например, мы собираем данные о температуре, атмосферном давлении, влажности для каждого времени года. А еще мы знаем, в какой день дождь шел, а в какой — нет. Исходя из этих данных, алгоритм итеративно подбирает набор определяющих правил, которые позволяют максимально точно предсказать вероятность наступления дождя. В итоге в конце обучения мы получаем алгоритм, который с определенной точностью предсказывает, пойдет дождь или нет.

В последние годы машинное обучение активно обсуждается на самых разных уровнях. Иногда в качестве переломного момента в истории машинного обучения называют одно конкретное событие. Всего каких-то десять лет назад никто и представить не мог, что машина сможет обыграть человека в китайскую игру го. Считалось, что игра попросту слишком сложная, а машина не способна развить такое же абстрактное и стратегическое мышление, как у человека. А четыре года назад алгоритм AlphaGo от DeepMind, одной из компаний группы Google, победил сильнейшего в мире игрока в го со счетом 5:0.

Анализ данных для операций с традиционными активами

Существует множество вариантов применения приемов анализа данных в традиционном трейдинге: поиск корреляций между активами и классами активов, прогностическое моделирование, а также определение оптимального состава портфеля. На настоящий момент биржи предоставляют трейдерам доступ к значительным объемам данных об ордерах, глубине стакана, сделках и т.д., и все эти данные можно анализировать.

Мозг человека не в состоянии одновременно провести анализ столь огромного массива входящих данных и одновременно применять статистические методы. Благодаря прорыву в машинном обучении и экспоненциальному росту общих вычислительных мощностей теперь можно написать автоматизированную программу или скрипт и обрабатывать данные гигабайтами в очень короткие сроки. Инновации помогают трейдерам выявлять новые паттерны, принимать более взвешенные решения и увеличивать прибыль.

Анализ данных в криптовалютном трейдинге

Зачастую паттерны на криптовалютном рынке кажутся нестабильными и непредсказуемыми, а сами рынки — чересчур волатильными. Тем не менее, какие-то паттерны и индикаторы можно выявить всегда, если собрать нужное количество правильных данных и взглянуть на них под определенным углом. Современное машинное обучение позволяет собирать огромные объемы данные о произвольных, казалось бы, изменениях курсов криптовалют, а затем приводить их к более сжатому и наглядному формату паттернов.

Таким образом, взяв на вооружение непрерывно совершенствующиеся алгоритмы, мозг человека может анализировать вроде бы неподъемные объемы данных и обнаруживать паттерны, даже самые малозаметные. С этим знанием трейдер затем может принять более обоснованное решение, ведь теперь он лучше понимает, как собрать целостную картинку из отдельных кусочков пазла.

Для современного трейдера, и в особенности, для криптотрейдера важно использовать достижения машинного обучения и технического анализа в связке друг с другом, чтобы идти в ногу с технологическим прогрессом. Огромную значимость на крипторынке приобретают предварительно обученные алгоритмы, а те, кто не пользуется ими, обречены на безнадежное отставание.

Algalon: алгоритмический подход к трейдингу

Каждую секунду команда Algalon собирает данные о последних транзакциях, глубине стакана, текущих котировках на криптобиржах. Далее специальный алгоритм конструирует из 10-15 численных показателей более 100 синтетических показателей которые отражают различные текущие характеристики рынка. Некоторые из этих параметров относятся к техническому анализу, и по ним определяются тенденции и волатильность, другие параметры связаны с временными характеристиками.

Наш алгоритм (предварительно обученный на исторических данных) затем принимает статистическое решение которое имеет наибольшее математическое ожидание. В процессе этого выполняются миллионы вычислительных операций в секунду, которые невозможно выполнить вручную.

Кроме того, модель можно обучить выявлять события любого типа: предсказывать рост, падения или период высокой волатильности. Наличие в арсенале таких инструментов позволяет криптотрейдерам принимать более компетентные и правильные с математической точки зрения решения, вместо того, чтобы полагаться только на интуицию и ручной ввод операций.

Машинное обучение в будущем

Методы машинного обучения можно с пользой применять в любой сфере жизни — от финансов до науки и социального обеспечения. Криптоиндустрия — не исключение. Источников данных в отрасли — великое множество, от статистических отчетов бирж и текущей динамики рынка до аналитики в соцсетях. Главный вопрос заключается не в том, будут ли криптотрейдеры пользоваться методами машинного обучения как основным инструментом анализа для прогнозирования состояния рынка и принятия решения, а, скорее, в том, как они будут писать и обучать свои алгоритмы.