Каково будущее машинного обучения в области финансов?
Машинное обучение уже значительно продвинулось в решении сложных задач в области обработки естественного языка, распознавании изображений, речи и других немаловажных задач. В последнее время глубокое обучение или нейронные сети стали одним из самых популярных и мощных методов для изучения задач. Финансовый сектор также не остался в стороне, нетронутым текущей волной машинного обучения и искусственного интеллекта.
Настоящий финансовый рынок уже состоит из людей и машин. Уже сегодня проходят высокочастотные торги где специально обученные машины ворочают миллиардами долларов с частотой отклика измеряемом в микросекундах. Согласно статистике, почти 73% от ежедневной торговли выполняется машинами. Многие крупные финансовые компании вкладывают средства в алгоритмическую торговлю, поскольку уровень и объем торговли, осуществляемой машинами, находится за пределами человеческих границ. Основываясь на очень сложной модели, эти машины учитывают прошлые исторические имеющиеся финансовые данные, а также другую информацию доступную в Интернете. Эти системы принимают торговые решения в режиме реального времени.
Заполненный такими искусственными торговыми системами, рынок с каждым днем становится все более и более изощренным. Эти системы конкурируют в реальном времени, а также, в рамках этих соревнований, они наводняют рынок ложными данными, чтобы замедлить конкурентов и получить преимущество над ними. Кроме того, алгоритм может вести себя нерационально. Один из самых известных примеров Flash Crash 2010 года, когда рынок резко упал на 36 минут.
Теперь, с точки зрения машинного обучения, происходит активное исследование в области биржевой торговли, оптимизации портфеля и т.д. Исследователи постоянно пытаются узнать всё больше информации из увеличивающегося объема доступных данных. Более старые модели использовали только числовые данные, но сегодняшняя система учитывает финансовые новости, даже прежде чем они достигают людей и выводит результаты, основанные на новостях. В будущем мы можем ожидать, что машины будут иметь больший контроль над финансовыми рынками.
Вот ссылки на некоторые хорошие Tedы по алгоритмической торговле и использованию машинного обучения в области финансов:
1) Sean Gourley - Высокочастотная торговля и новые алгоритмические экосистемы
2) Yan Ohayon - Влияние алгоритмической торговли
Этот вопрос первоначально появился на Quora. Место, созданное чтобы задавать вопросы и делиться знаниями, чтобы дать возможность людям учиться у других и лучше понять мир.
Машинное обучение уже значительно продвинулось в решении сложных задач в области обработки естественного языка, распознавании изображений, речи и других немаловажных задач. В последнее время глубокое обучение или нейронные сети стали одним из самых популярных и мощных методов для изучения задач. Финансовый сектор также не остался в стороне, нетронутым текущей волной машинного обучения и искусственного интеллекта.
Настоящий финансовый рынок уже состоит из людей и машин. Уже сегодня проходят высокочастотные торги где специально обученные машины ворочают миллиардами долларов с частотой отклика измеряемом в микросекундах. Согласно статистике, почти 73% от ежедневной торговли выполняется машинами. Многие крупные финансовые компании вкладывают средства в алгоритмическую торговлю, поскольку уровень и объем торговли, осуществляемой машинами, находится за пределами человеческих границ. Основываясь на очень сложной модели, эти машины учитывают прошлые исторические имеющиеся финансовые данные, а также другую информацию доступную в Интернете. Эти системы принимают торговые решения в режиме реального времени.
Заполненный такими искусственными торговыми системами, рынок с каждым днем становится все более и более изощренным. Эти системы конкурируют в реальном времени, а также, в рамках этих соревнований, они наводняют рынок ложными данными, чтобы замедлить конкурентов и получить преимущество над ними. Кроме того, алгоритм может вести себя нерационально. Один из самых известных примеров Flash Crash 2010 года, когда рынок резко упал на 36 минут.
Теперь, с точки зрения машинного обучения, происходит активное исследование в области биржевой торговли, оптимизации портфеля и т.д. Исследователи постоянно пытаются узнать всё больше информации из увеличивающегося объема доступных данных. Более старые модели использовали только числовые данные, но сегодняшняя система учитывает финансовые новости, даже прежде чем они достигают людей и выводит результаты, основанные на новостях. В будущем мы можем ожидать, что машины будут иметь больший контроль над финансовыми рынками.
Вот ссылки на некоторые хорошие Tedы по алгоритмической торговле и использованию машинного обучения в области финансов:
1) Sean Gourley - Высокочастотная торговля и новые алгоритмические экосистемы
2) Yan Ohayon - Влияние алгоритмической торговли
Этот вопрос первоначально появился на Quora. Место, созданное чтобы задавать вопросы и делиться знаниями, чтобы дать возможность людям учиться у других и лучше понять мир.