Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в трейдинг – один из трендов биржевой торговли. В теории, нейросети могут “перевернуть” подход трейдеров к рынку, автоматизировать многие процессы торговли и анализа. В этой статье мы рассмотрим основные пути развития нейросетей в трейдинге https://polygant.net/ru/ai/iskusstvennyj-intellekt-dlya-trejdinga/. Также поговорим об обратной стороне медали – разберем актуальные негативные моменты применения ИИ в торговле.
Как можно использовать нейросети в трейдинге
Продвинутый анализ настроений
Искусственный интеллект может проводить продвинутый анализ рыночных настроений с помощью обработки естественного языка (NLP) и алгоритмов машинного обучения. Трейдер может задавать аспекты для классификации данных по конкретным криптовалютам или проектам. Это позволит лучше понимать рыночные настроения и подстраивать под них торговые стратегии. С помощью алгоритмического анализа настроений также можно обнаружить изменения в настроениях до того, как они станут массовыми.
Борьба с мошенничеством
Системы на основе нейросетей могут постоянно отслеживать транзакции и активность в блокчейне, обнаруживать аномалии и мошеннические действия. Алгоритмы могут вовремя сообщать о двойных тратах или подозрительных паттернах транзакций.
Мониторинг социальных сетей
ИИ может сканировать огромные объемы данных социальных сетей, определять популярные темы, обсуждения и настроения, связанные с криптовалютами. На основе этой информации, нейросеть способна предсказывать потенциальные изменения рынка, оценивать перспективность новых проектов и возможности для инвестиций.
Индивидуальные торговые боты
Искусственный интеллект способен создавать персонализированных торговых ботов. Их можно подстраивать под цели, предпочтения и профиль риска трейдеров. Боты могут анализировать рынок и принимать торговые решения, основываясь на профиле каждого пользователя. К алгоритму можно давать фидбек, делая его использование более гибким.
Оптимизация портфеля
Системы на основе ИИ могут ребалансировать криптовалютный портфель. В качестве критериев учитываются рыночные условия, факторы риска и индивидуальные предпочтения пользователя. Это может сделать диверсификацию активов максимально эффективной. Нейросеть также может моделировать различные рыночные сценарии, создавая на их основе рекомендации по корректировке портфеля.
Интеграция с устройствами IoT (Internet of Things)
Торговые платформы на основе ИИ можно интегрировать с устройствами IoT. Это откроет новые “горизонты” нейросетей в трейдинге. Например, пользователи смогут принимать торговые решения и проводить операции с помощью голосовых команд или других интерфейсов. Это может создать более гибкий “юзер-экспириенс”, сделав трейдинг доступнее широкому кругу пользователей.
Обучение и образование
В зависимости от прогресса и стиля обучения пользователя, платформы на основе ИИ могут ускорить процесс обучения трейдеров. Образовательный контент может быть “на ходу” подстроен под личные особенности, цели и стиль обучения трейдера.
Автоматизированный маркетмейкинг
Торговые алгоритмы уже давно стоят “на вооружении” у маркет-мейкеров и поставщиков ликвидности. Искусственный интеллект может улучшить процесс маркет-мейкинга, обеспечив большую ликвидность и стабильность на рынке криптовалют. Например, в силах ИИ анализировать данные из биржевого стакана и корректировать бид-аск спред. В теории, это может обеспечить узкие спреды, быстрое исполнение заявок и повышение общей эффективности рынка.
Слабые стороны нейросетей в трейдинге
Ограниченное понимание рыночных нюансов
Алгоритмы ИИ могут не “улавливать” сложные детали и нюансы, влияющие на рынок криптовалют. Особенно это касается эмоций и других человеческих факторов. Алгоритмам может быть трудно адаптироваться к внезапным изменениям на фоне непредвиденных событий или манипуляций.
Зависимость от ИИ
Алгоритмы, думающие “за тебя”, могут привести к деградации личного опыта. Если в принятии решений полагаться на торговых ботов, можно потерять связь с рынком (или со здравым смыслом). Как минимум, можно пропустить важные рыночные сигналы, которые не улавливает алгоритм. Или можно не уследить за тем, как ИИ принимает ошибочное решение на основе ложного анализа.
Высокие затраты
Многие розничные инвесторы и трейдеры однозначно захотят использовать ИИ для торговли. Однако есть риск, что затраты на содержание и использование таких ботов будут “неподъемными”. Плюс, есть риск монополизации наиболее эффективных алгоритмов. Если крупная корпорация сделает бота, торгующего со 100% точностью, ей вряд ли захочется делиться такой разработкой со всем миром.
Угрозы безопасности
Инструменты на базе ИИ подвержены взломам и атакам. Хакеры могут взломать торговую платформу с искусственным интеллектом и получить контроль над торговыми ботами и счетами пользователей. В таком случае, последствия могут оказаться тяжелее, чем взлом сервиса без управления ИИ.
Этические соображения
В вопросах нейросетей в трейдинге есть свои этические соображения. Если на рынке будет преобладать ИИ, его действия могут вызвать значительные и непредсказуемые колебания цен. Это поставит в невыгодное положение “живых” трейдеров – они просто не будут успевать за ИИ. Торговля на таком рынке будет “несправедливой”. Это может касаться крупных компаний и монополистов рынка. Розничные трейдеры не смогут подтвердить или оспорить эффективность n-ного алгоритма, так как у них нет доступа к его бэкенду. В теории, это позволит “подтасовывать” результаты и манипулировать поведением алгоритмов против интересов розничных участников рынка.
Потеря рабочих мест
В среде энтузиастов ИИ есть опасения, что широкое внедрение ИИ в индустрию торговли может привести к потере рабочих мест. Автоматизация может “отобрать” рабочие места у аналитиков и менеджеров. Эта проблема активно обсуждалась и в эпоху индустриализации, и в период цифровизации. Реальность такова, что прогресс замещает только объективно устаревшие профессии. При этом, сами технологические новшества привносят еще больше новых возможностей для работы. Например, обслуживание, ремонт или управление машинами и автоматизированными системами. То же касается и ИИ в трейдинге – он безусловно “отправит в утиль” многие актуальные сейчас рабочие места, но в то же время откроет новые.
Чрезмерная оптимизация
Алгоритмы ИИ могут быть хорошо “заточены” под одни рыночные условия, но оказаться непригодными в других.
Ограниченная ответственность
Алгоритмы ИИ принимают сложные решения, которые трудно понять и проверить. Отсутствие прозрачности может создать проблемы с привлечением владельцев систем ИИ к ответственности. Например, торговый бот с искусственным интеллектом принимает ряд неверных решений, что приводит к потерям для его пользователей. Из-за сложности алгоритма трудно определить точную причину сбоя, и никто не понимает, кто и как в итоге должен нести ответственность за произошедшее.
Заключение
Интеграция ИИ в сферу торговли создает новые возможности и новые проблемы. Безусловно, у нейросетей в трейдинге есть будущее. Однако некоторые его аспекты применения ИИ вызывают сомнения. Приоритетом в развитии ИИ должен стать поиск равновесия между возможностями и рисками. В трейдинге бытует “мудрость”, что задача трейдера – не заработать, а не потерять. То же касается нейросетей в трейдинге. Приоритетом для владельцев ИИ должны стать не возможности заработка, а обеспечение пользователей от внезапных и несправедливых потерь. Главное испытание для трейдеров – не перекладывать ответственность за свои действия на ИИ. Для многих это будет соблазнительно. Особенно для новичков и тех, кто гонится за быстрым заработком. Стоит помнить, что любые технические нововведения – это лишь инструменты. Если молотком разбить себе палец, вряд ли можно винить в этом сам молоток. Как использовать инструмент, каждый решает сам.
