Почему AI не работает в трейдинге?

Большинство провалов происходит не из-за слабости моделей, а из-за того, что их пытаются применить к задаче, для которой они физически не подходят. Рынок — нестационарная среда. AI не генерирует истину из ниоткуда — он лишь обновляет ваши предположения на основе новых данных. Если фундаментальной идеи под моделью нет, вы получите красивый оверфиттинг.

Что такое Reinforcement Learning и почему это «красивый тупик»?

Это метод обучения агента на основе наград и штрафов. В стационарных средах (шахматы, вождение) он работает. В трейдинге — нет, потому что правила игры постоянно меняются. Можно попытаться переучивать модель прямо во время торговли, но тогда вы рискуете живыми деньгами, пока модель учится. Стоимость таких экспериментов становится непозволительной.

Где AI всё-таки может сработать в трейдинге?

В двух местах. Первое — execution: как разбить крупный ордер на части, чтобы минимизировать проскальзывание. Это корректная, узкая задача. Второе — определение режима рынка (тренд, флэт, высокая волатильность). Нейросети могут быть чуть лучше эконометрических моделей в этом. Но не ждите, что они будут торговать за вас.

Что такое ошибка нормализации и почему она убивает модели?

Это когда вы делаете нормализацию (масштабирование) данных до того, как разделили их на обучающую и тестовую выборки. В этом случае статистика для нормализации вычисляется с учётом будущих данных. Модель на истории показывает идеальные результаты, но в продакшене валится. Это самая частая техническая ошибка у новичков в ML.

Почему Reinforcement Learning не помогает даже в execution?

Потому что даже в этой задаче сложность в том, как построить обучение, не подвергая риску живые деньги. Некоторые кванты пробовали — и даже эту задачу не удалось решить нормально. Хотя концептуально она корректна, реализация упирается в те же проблемы: нестабильность рынка и риск переобучения.

А истории про «нейросеть, которая зарабатывает миллионы» — это правда?

Чаще всего это работает на рынках прогнозов (например, Polymarket), а не на бирже. Там события дискретны (например, «выиграет ли Трамп выборы»), и AI действительно может давать точные прогнозы. Но это совсем другая задача, чем предсказание движения цены на бирже. Не путайте и не дайте себя обмануть.

Есть ли перспективы у AI в трейдинге в ближайшие годы?

Да, но не в виде «автопилота». Перспектива — в улучшении инфраструктуры (сбор и очистка данных, мониторинг аномалий), в определении рыночных режимов и в задачах оптимального исполнения. А вот попытки заменить трейдера нейросетью будут продолжаться и дальше проваливаться. Это не вопрос «когда технология созреет» — это вопрос фундаментальной нестационарности рынка.

статья 5

БИРЖЕВОЙ АЛГОРИТМ

статья 5.
ждите анонсы в ТГ-канале.

ИП Яковлева Т.Г.
ИНН: 143519978927

Биржевой алгоритм

sa@algoclub.pro

политика использования файлов cookie
политика в отношении обработки персональных данных
пользовательское соглашение