МОГУТ ЛИ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ТОРГОВАТЬ НА БИРЖЕ
РБК сообщает о российских программистах, запустивших в США онлайн-сервис StocksNeural, который предсказывает изменение цен на акции с помощью нейронных сетей и машинного обучения. Ситуацию комментирует Анатолий Орлов, руководитель лаборатории больших данных ФРИИ:
"1. Нейронные сети мало чем отличаются от старого доброго «машинного обучения». А идея их использовать в финансовом секторе очевидна и далеко не нова. Если стандартная предсказательная модель делает прогноз на основе тех факторов, которые внесли в нее программисты, то нейронная сеть - это модель, которая способна создавать факторы из сырых данных. Основная особенность машинного обучения проста: магии нет - и если дать мусор на входе, на выходе тоже будет мусор. В сумме, машина все равно обычно не может сделать ничего принципиального и такого, что не мог бы сделать человек, просто делает это быстрее и лучше, в том числе потому, что человек комфортно себя чувствует в модели с несколькими переменными, а в тысячемерном пространстве теряется.
2. Нейронная сеть - это, как ни крути, все равно система предсказания, созданная человеком, а значит, она решает те задачи, которые для нее спроектировали. Например, в высокочастотном трейдинге по сути идет битва роботов, которые отнимают деньги друг у друга, потому что кто-то лучше научил их, как отбирать деньги у другого робота. Причем, счет времени в таком трейдинге - это милисекунды, внутри которых роботы продают и покупают друг другу те или иные бумаги, ориентируясь в своих алгоритмах на валютные колебания или другие волатильности. В длинную же идея предсказывать котировки, ориентируясь на анализ данных из прошлого, принципиально не работает, каким бы глубоким этот анализ ни был. Это все равно что пытаться систематически предсказывать «черных лебедей», думаю, лучше отдать деньги профессиональному игроку в казино. Обсуждаемый проект, похоже, сам даже не торгует акциями, они лишь дают рекомендации buy/sell. То есть, они сами ни за что не отвечают - и, кажется, на этом тезисе можно было бы остановиться еще в начале".
РБК сообщает о российских программистах, запустивших в США онлайн-сервис StocksNeural, который предсказывает изменение цен на акции с помощью нейронных сетей и машинного обучения. Ситуацию комментирует Анатолий Орлов, руководитель лаборатории больших данных ФРИИ:
"1. Нейронные сети мало чем отличаются от старого доброго «машинного обучения». А идея их использовать в финансовом секторе очевидна и далеко не нова. Если стандартная предсказательная модель делает прогноз на основе тех факторов, которые внесли в нее программисты, то нейронная сеть - это модель, которая способна создавать факторы из сырых данных. Основная особенность машинного обучения проста: магии нет - и если дать мусор на входе, на выходе тоже будет мусор. В сумме, машина все равно обычно не может сделать ничего принципиального и такого, что не мог бы сделать человек, просто делает это быстрее и лучше, в том числе потому, что человек комфортно себя чувствует в модели с несколькими переменными, а в тысячемерном пространстве теряется.
2. Нейронная сеть - это, как ни крути, все равно система предсказания, созданная человеком, а значит, она решает те задачи, которые для нее спроектировали. Например, в высокочастотном трейдинге по сути идет битва роботов, которые отнимают деньги друг у друга, потому что кто-то лучше научил их, как отбирать деньги у другого робота. Причем, счет времени в таком трейдинге - это милисекунды, внутри которых роботы продают и покупают друг другу те или иные бумаги, ориентируясь в своих алгоритмах на валютные колебания или другие волатильности. В длинную же идея предсказывать котировки, ориентируясь на анализ данных из прошлого, принципиально не работает, каким бы глубоким этот анализ ни был. Это все равно что пытаться систематически предсказывать «черных лебедей», думаю, лучше отдать деньги профессиональному игроку в казино. Обсуждаемый проект, похоже, сам даже не торгует акциями, они лишь дают рекомендации buy/sell. То есть, они сами ни за что не отвечают - и, кажется, на этом тезисе можно было бы остановиться еще в начале".