Como usar a aprendizagem da máquina em sua negociação

Como usar a aprendizagem da máquina em sua negociação

Máquina de aprendizagem apresenta muitas vantagens únicas e atraentes para os comerciantes à procura de uma vantagem no mercado. Apenas no último ano, vimos uma enorme quantidade de recursos dos principais fundos de hedge do mundo, como a Bridgewater Associates, dedicada a explorar essas técnicas.

Embora usando a aprendizagem de máquina ou inteligência artificial parece incrivelmente complexa e difícil de implementar, ainda existem maneiras de alavancar suas capacidades sem precisar de um doutorado em matemática ou ciências.

Neste post, vamos passar por 3 maneiras diferentes que você pode usar técnicas de aprendizagem de máquina para melhorar sua própria negociação.

Seleção de indicadores

Uma das decisões mais importantes é decidir quais indicadores usar para o comércio. Se você é um comerciante técnico ou fundamental, ou você apenas usar ação de preço para o comércio, o seu sucesso vai ser em grande parte dependente dos indicadores que você usa e como você interpretá-los.

Felizmente, existem muitos métodos diferentes para a seleção de seus indicadores e isso é conhecido como "seleção de recursos" no mundo máquina-aprendizagem.

Usando uma árvore de decisão para selecionar seus indicadores

Árvores de decisão são algoritmos muito versáteis que têm o benefício de ser facilmente interpretável. Dado um grande conjunto de dados de indicadores e o movimento de preços do ativo, uma árvore de decisão encontrará os indicadores e os valores dos indicadores, que melhor dividem os dados entre aumentos de preços e diminuições de preços. Indicadores mais próximos da parte superior da árvore são vistos como melhores preditores do que aqueles mais próximos ao fundo da árvore, e seguindo um ramo específico permitirá que você facilmente encontrar interdependências e relações entre os indicadores.

A árvore de decisão também lhe dará um conjunto de regras que você pode usar para negociar com base nesses indicadores, mas você deve ter certeza de podar corretamente a árvore e testar para overfitting.

A árvore de decisão é uma poderosa ferramenta visual que pode ajudá-lo a decidir quais combinações de indicadores para o comércio e quais os valores para negociá-los. Você pode encontrar um tutorial sobre como construir uma estratégia com uma árvore de decisão aqui ou para um guia mais geral, em R aqui é um bom recurso.

Otimização

Depois de ter a base para a sua estratégia, o próximo passo é a otimização, ou escolher os valores dos parâmetros corretos para maximizar suas chances de sucesso. Muitas estratégias têm uma grande variedade de parâmetros, tais como configurações de indicadores, as condições de entrada e saída, stop loss e tomar os níveis de lucro, e posição de dimensionamento, que fazem "força bruta" métodos de tentar cada combinação única extremamente difícil e demorado, se Até mesmo possível.

Resolver esses tipos de problemas é outra área onde a aprendizagem de máquinas se destaca.

Otimizando uma Estratégia Usando Algoritmos Genéticos

Os algoritmos genéticos imitam o processo de seleção natural criando um conjunto único de estratégias "infantis" que contém uma mistura das melhores estratégias de "pai", com uma chance de mutação aleatória.

O processo começa codificando sua estratégia em uma matriz. Por exemplo, poderia ler-se como algo como: