Штучний інтелект у технічному аналізі акцій

Хочете дізнатися, як застосовується штучний інтелект у технічному аналізі акцій? Давайте розглянемо це в цій статті!

Технічний аналіз – це вивчення історичних даних про ціну та обсяг для виявлення закономірностей і прогнозування майбутніх рухів цін. Аналітики використовують графічні формації (наприклад, «голова і плечі», трикутники), трендові лінії, ковзні середні та осцилятори (як RSI або MACD), щоб знаходити повторювані сигнали. Іншими словами, вони припускають, що минула поведінка цін може підказати майбутні тренди.

За останні роки штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) почали доповнювати або автоматизувати ці класичні інструменти. Сучасні системи ШІ можуть сканувати тисячі графіків, розпізнавати складні патерни та навіть адаптувати торгові стратегії в режимі реального часу.

Замість того, щоб замінювати людське розуміння, ШІ часто виступає як «суперіндикатор» – виявляючи сигнали та обробляючи дані швидше за будь-яку людину, а потім передаючи ці висновки трейдеру.

Зростання ШІ та алгоритмічної торгівлі

Сьогодні фондові ринки домінуються комп’ютерною торгівлею. Насправді близько 70% обсягу торгів на американському фондовому ринку здійснюється алгоритмічними системами. Традиційні алгоритми дотримувалися фіксованих правил (наприклад, «купити, якщо акція падає три дні поспіль»). Торгівля на основі ШІ – це наступний крок: замість жорстко закодованих правил методи на базі ШІ вивчають патерни з даних.

Алгоритми машинного навчання та глибокого навчання можуть обробляти величезні масиви даних – включно з історією цін, обсягом торгів, економічними новинами, соціальними настроями тощо – і шукати тонкі сигнали, які люди або прості боти могли б пропустити. Наприклад, модель ШІ може аналізувати заголовки новин або соціальні мережі за допомогою обробки природної мови (NLP), одночасно обробляючи індикатори графіків, поєднуючи «фундаментальний» контекст із технічними даними.

Завдяки інструментам Big Data система ШІ може оперативно оновлювати свої прогнози та стратегії у міру надходження нової інформації.

Не дивно, що ШІ починає з’являтися у провідних фінансових продуктах. Деякі ETF тепер працюють на основі ШІ – наприклад, ETF акцій AIEQ (керований ETF Managers за підтримки IBM Watson)  «постійно перевершує індекс S&P 500», за словами його менеджерів.

Навіть лідери галузі, як BlackRock, рухаються в цьому напрямку: компанія впровадила повністю автоматизовані, самонавчальні алгоритми, які замінюють людських аналітиків у деяких фондах. Як зазначає одне дослідження, «великі дані, ШІ, фактори та моделі» дедалі більше визначають інвестиційні рішення, замінюючи «старий спосіб» інтуїтивного вибору акцій людьми.

Отже, ШІ поступово інтегрується як у технічний аналіз, так і в ширші портфельні стратегії.

Як ШІ покращує технічний аналіз

ШІ може значно посилити традиційний аналіз графіків кількома способами:

• Автоматичне розпізнавання патернів: Сучасні інструменти ШІ можуть автоматично сканувати цінові графіки на наявність класичних патернів. Вони «шукають» складні формації (наприклад, подвійне дно, прапори, рівні Фібоначчі тощо) одночасно серед сотень або тисяч акцій.
  
  Наприклад, торгові платформи зараз включають ШІ-двигуни («Holly», «Money Machine» тощо), які генерують щоденні торгові сигнали, виявляючи сигнали на графіках і адаптуючи стратегії в режимі реального часу. Ці системи ефективно замінюють нудну людську роботу з перегляду графіків – економлячи час і виявляючи патерни, які людина могла б пропустити.

• Аналіз індикаторів і генерація сигналів: Моделі ШІ можуть обробляти стандартні технічні індикатори (ковзні середні, смуги Боллінджера, RSI, MACD тощо) і навчатися виявляти комбінації, що передбачають рух цін. Вони навіть можуть доповнювати індикатори – наприклад, поєднуючи метод найближчих сусідів (KNN) з смугами Боллінджера для прогнозування проривів (як це роблять деякі торгові скрипти спільноти).
  
  Практично це означає, що ШІ може видавати сигнали купівлі/продажу, коли кілька індикаторів збігаються, або коли модель прогнозує ймовірність повернення до середнього або зміну імпульсу. З часом машинне навчання може налаштовувати пороги або параметри індикаторів відповідно до поточних ринкових умов.

• Автоматизація стратегій і тестування на історичних даних: ШІ допомагає трейдерам створювати або вдосконалювати торгові стратегії. Деякі платформи дозволяють описувати стратегію простою мовою (наприклад, «купити, коли 50-дневна ковзна середня перетинає 200-дневну з великим обсягом»), а ШІ кодує та тестує її на історичних даних.
  
  Навіть ChatGPT та подібні чат-боти можуть допомогти початківцям, генеруючи приклади коду торгових ботів або вдосконалюючи логіку стратегії, роблячи алгоритмічну торгівлю більш доступною. Отже, ШІ не лише виявляє сигнали, а й автоматизує виконання правил і швидко тестує їх на історичних даних.

• Сканування портфеля та ринку: ШІ відмінно справляється з моніторингом багатьох ринків одночасно. Спеціалізовані сканери можуть повідомляти трейдерам про умови, як-от 52-тижневі максимуми, раптові зміни імпульсу або прориви обсягів по цілих індексах.
  
  Замість ручного перегляду кожної акції ШІ виділяє кілька, що відповідають складним технічним критеріям. Такий постійний моніторинг (24/7) гарантує, що жоден сигнал не буде пропущений – угоди можуть виконуватися навіть поза звичайними торговими годинами.

Підсумовуючи, інструменти ШІ працюють як надшвидкі, неупереджені помічники для технічного аналізу. Вони переглядають величезні масиви даних (графіки, новини, соцмережі тощо), виділяють складні патерни і повідомляють трейдерам про високопотенційні торгові можливості.

Одне нещодавнє гібридне дослідження показало, що чисто машинно-навчальна технічна стратегія (без людського втручання) забезпечила винятково високі результати на NASDAQ-100 – демонструючи потенціал ШІ. Дослідники підкреслюють, що ШІ додає «вищу точність, гнучкість і чутливість до контексту» аналізу, посилюючи традиційні моделі.

Переваги ШІ для трейдерів

Вплив ШІ на технічний аналіз може бути значним:

• Швидкість і масштаб: Алгоритми ШІ обробляють дані за мілісекунди. Вони можуть аналізувати роки історії цін по тисячах символів за час, який людині знадобився б на перегляд одного графіка.
  
  Це призводить до більш точних прогнозів і швидшого прийняття рішень. Як зазначає одна фінансова стаття, моделі МН можуть знаходити «патерни, невидимі для людських трейдерів», забезпечуючи більш точні сигнали в режимі реального часу.

• Працюють 24/7: На відміну від людей, системи ШІ ніколи не сплять. Вони можуть безперервно моніторити світові ринки і виконувати стратегії цілодобово.
  
  Ця цілодобова здатність мінімізує пропущені можливості – ШІ може автоматично входити або виходити з позицій навіть поза звичайними торговими годинами.

• Послідовність і об’єктивність: ШІ керується логікою без емоцій чи втоми. Він не піддається страху чи жадібності, які часто впливають на людських трейдерів.
  
  Наприклад, моделі глибокого навчання здійснюють угоди виключно на основі навчених патернів – це усуває багато емоційних помилок. ШІ надійно дотримується запрограмованої стратегії, що покращує управління ризиками та дотримання правил.

• Адаптивне навчання: Сучасний ШІ (особливо глибокі нейронні мережі) може адаптуватися до змін ринкових умов. Він постійно навчається на нових даних.
  
  Наприклад, інструменти наступного покоління (на кшталт наступників Holly) регулярно оновлюють свої моделі, щоб їхні сигнали розвивалися разом із ринком. Ця гнучкість – «навчання на минулих даних і адаптація до змін ринку» – дає ШІ перевагу в динамічних умовах.

• Інтеграція різноманітних даних: ШІ може поєднувати технічні індикатори з іншою інформацією. ШІ з обробки природної мови може сканувати новинні стрічки, твіти та аналітичні звіти для оцінки настроїв, а потім поєднувати це з аналізом графіків.
  
  Практично це означає, що ШІ може послаблювати технічні сигнали продажу у дні з хорошими новинами або посилювати їх у дні з поганими. Поєднання «зверху вниз» (новини) і «знизу вгору» (графіки) сигналів підвищує загальну точність.

Виклики та обмеження

ШІ потужний, але він не є чарівним кришталевим шаром. Трейдерам слід знати про його недоліки:

• Переобучення та хибні сигнали: Моделі ШІ, особливо складні (LSTM, DNN), можуть переобучуватися на шумних даних акцій. Недавнє дослідження показало, що багато опублікованих моделей МН (наприклад, базові LSTM) фактично дають «хибнопозитивні» результати – вони працюють у тестах, але провалюються на реальних ринках.
  
  Інакше кажучи, модель може знаходити патерни, які були випадковими особливостями історичних даних. Без ретельної валідації (наприклад, тестування поза вибіркою, крос-валідації) такі моделі можуть вводити трейдерів в оману.

• «Сміття на вході – сміття на виході»: Якість ШІ повністю залежить від вхідних даних. Якщо історичні дані про ціни або настрої новин погані, неповні або упереджені, вихід моделі буде страждати.
  
  Алгоритми ШІ можуть навчатися лише на тих патернах, які бачать; вони не виправлять погані дані магічним чином.

• Непередбачувані ринкові шоки: Ринки впливають рідкісні події (як геополітичні кризи чи пандемії), які фактично непередбачувані. ШІ, навчений на минулих даних, може важко справлятися з раптовими змінами режимів.
  
  Наприклад, обвал 2020 року через COVID вийшов за межі досвіду більшості моделей і збив з пантелику багато алгоритмів. Моделі глибокого навчання можуть погано узагальнювати, коли виникає принципово нова ситуація.

• «Галюцинації» та помилки: Особливо з просунутим ШІ (як великі мовні моделі) існує ризик галюцинацій – коли система впевнено генерує патерни або зв’язки, яких насправді немає. ШІ може сплутати шум із сигналом.
  
  Якщо це не контролювати, такі помилки можуть призвести до невдалих угод. Як попереджає один галузевий посібник, помилки ШІ у торгівлі «можуть спричинити дорогі помилки», тому важливо використовувати ШІ як допоміжний інструмент, а не сліпо йому довіряти.

• Регуляторні та етичні питання: Використання ШІ на ринках пов’язане з юридичними аспектами. Компанії мають дотримуватися законів про захист даних, а регулятори пильно стежать за алгоритмічною торгівлею, щоб запобігти маніпуляціям.
  
  Трейдерам, які використовують ШІ, потрібно гарантувати, що їхні інструменти відповідають правилам біржі (наприклад, не здійснюють спуфінг) і безпечно обробляють дані. Складність просунутого ШІ також може створювати «чорні ящики», які важко аудіювати, що викликає занепокоєння щодо відповідності.

Отже, інструменти ШІ надійні настільки, наскільки якісно вони спроектовані і які дані лежать в їх основі. Вони чудово знаходять патерни у великих масивах даних, але не замінять людське судження повністю.

Приклади та інструменти

Зростає кількість платформ, які пропонують функції технічного аналізу з підтримкою ШІ. Ось кілька прикладів:

• Trade Ideas: Популярна торгова платформа, чий ШІ-двигун (названий Holly) генерує щоденні сигнали купівлі/продажу і постійно адаптує стратегію. Trade Ideas описує Holly як «систему на основі ШІ», яка щодня сканує тисячі графіків і надає «стратегії в реальному часі» на основі МН.
  (Також у них є преміальний інструмент «Money Machine» для сканування наприкінці дня.)

• TrendSpider: Платформа для побудови графіків і аналізу, що пропонує автоматизовані сканери та конструктори стратегій. Трейдери можуть використовувати сканери TrendSpider для автоматичного пошуку проривів, змін імпульсу, екстремумів RSI та інших налаштувань серед будь-якого набору акцій.
  
  Також платформа дозволяє писати стратегії простою мовою (або через візуальний інтерфейс) і миттєво тестувати їх, знижуючи бар’єр для кодування.

• ChatGPT та кодувальні боти: Навіть універсальний ШІ, як ChatGPT від OpenAI, входить у гру. Початківець може попросити ChatGPT згенерувати приклад коду торгового бота або пояснити технічний індикатор – що значно спрощує навчання.
  
  Як зазначає один огляд, «якщо ви новачок у кодуванні, чат-бот на базі ШІ, як ChatGPT, може допомогти створити торгового бота, роблячи процес більш доступним». Така співпраця людини і ШІ демократизує технічний аналіз: тепер не лише дата-сайентисти, а й непрофесіонали можуть експериментувати з автоматизованими стратегіями.

• Хедж-фонди та квантові моделі: У професійному середовищі багато квантових компаній використовують технічні моделі на основі ШІ. Наприклад, краудсорсинговий хедж-фонд Numerai застосовує тисячі зовнішніх моделей МН (багато з яких експлуатують технічні патерни) для управління торгівлею і демонструє сильні результати з 2019 року.
  
  Подібним чином навіть сервіси робо-адвайзерів і великі менеджери поєднують технічні сигнали у своїх портфелях на базі ШІ (один фінтех-звіт відзначає, що портфелі eToro на основі МН поєднують технічні, фундаментальні та сентиментальні фактори).

Ці приклади демонструють широту застосування ШІ у технічному аналізі: від роздрібних додатків для побудови графіків до професійних квантових фондів. У кожному випадку ШІ не замінює аналіз, а доповнює його – чи то шляхом попереднього відбору можливостей, автоматизації рутинних завдань, чи надання нових прогнозних інсайтів.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше: Штучний інтелект аналізує потенційні акції

ШІ змінює технічний аналіз акцій. Використовуючи машинне навчання, нейронні мережі та аналітику великих даних, трейдери можуть обробляти більше інформації, ніж будь-коли раніше, і знаходити складні патерни з блискавичною швидкістю.

Офіційні дослідження та огляди підтверджують цю тенденцію: одне літературне дослідження виявило, що технічні індикатори домінують у дослідженнях торгівлі на основі ШІ (більшість моделей ШІ зосереджені на технічному аналізі, використовуючи методи глибокого навчання).

Результати можуть бути вражаючими – наприклад, чисто машинно-навчальна технічна стратегія в одному дослідженні принесла майже 20-кратний прибуток (хоча такі тестування слід сприймати з обережністю).

Водночас експерти наголошують на балансі. Найкращий підхід – це гібрид людина–ШІ. Як зазначає одне порівняльне дослідження, поєднання обчислювальної потужності ШІ з людською інтуїцією створює «потужний гібрид» – поєднуючи точність і швидкість машини з реальним судженням трейдера.

Жоден алгоритм не є досконалим, тому трейдерам слід використовувати ШІ як складний інструмент, а не як «чорний ящик». На практиці ШІ може виступати як потужний помічник: вказуючи на можливості, тестуючи ідеї та аналізуючи дані 24/7, тоді як людина забезпечує нагляд і контекст.

При розумному використанні ШІ покращує технічний аналіз, але не замінює його.

Підсумовуючи, застосування ШІ у технічному аналізі стрімко зростає. Сучасні інструменти МН і NLP вже лежать в основі багатьох платформ для побудови графіків і торгівлі, допомагаючи виявляти тренди, генерувати сигнали та автоматизувати стратегії.

З розвитком технологій можна очікувати ще більш інтелектуальної інтеграції – але завжди як доповнення до надійних торгових принципів. ШІ може не бути кришталевим шаром, але це потужна лінза для аналізу ринкових даних.