Cómo utilizar el aprendizaje automático en su comercio

Cómo utilizar el aprendizaje automático en su comercio Aprendizaje de la máquina presenta muchas ventajas únicas y convincentes para los comerciantes que buscan una ventaja en el mercado. Sólo en el último año hemos visto una gran cantidad de recursos de los principales fondos de cobertura del mundo, como Bridgewater Associates, dedicados a explorar estas técnicas. Si bien el aprendizaje mediante máquinas o la inteligencia artificial parece increíblemente complejo y difícil de implementar, todavía hay maneras de aprovechar sus capacidades sin necesidad de un doctorado en matemáticas o ciencias. En este post, vamos a pasar por 3 maneras diferentes que usted puede utilizar técnicas de aprendizaje de la máquina para mejorar su propio comercio. Selección del indicador Una de las decisiones más importantes es decidir qué indicadores utilizar para el comercio. Si usted es un comerciante técnico o fundamental, o simplemente utiliza la acción de precios para el comercio, su éxito va a depender en gran medida de los indicadores que utiliza y cómo se interpretan. Por suerte, hay muchos métodos diferentes para seleccionar sus indicadores y esto se conoce como "selección de características" en el mundo de la máquina-aprendizaje. Uso de un árbol de decisión para seleccionar sus indicadores Los árboles de decisión son algoritmos muy versátiles que tienen el beneficio de ser fácilmente interpretables. Dado un amplio conjunto de datos de indicadores y el movimiento de precios del activo, un árbol de decisión encontrará los indicadores y los valores de los indicadores que mejor dividen los datos entre aumentos de precios y disminuciones de precios. Los indicadores más cercanos a la parte superior del árbol se ven como mejores predictores que los más cercanos a la parte inferior del árbol, y siguiendo una rama particular le permitirá encontrar fácilmente interdependencias y relaciones entre los indicadores. El árbol de decisiones también le dará un conjunto de reglas que puede utilizar para el comercio basado en esos indicadores, pero usted debe estar seguro de podar correctamente el árbol y la prueba de overfitting. El árbol de decisiones es una poderosa herramienta visual que puede ayudarle a decidir qué combinaciones de indicadores para negociar y qué valores negociar con ellos. Usted puede encontrar un tutorial sobre cómo construir una estrategia con un árbol de decisión aquí o para una guía más general, en R aquí es un buen recurso. Mejoramiento Una vez que usted tiene la base para su estrategia, el siguiente paso es la optimización, o la elección de los valores de los parámetros correctos para maximizar sus posibilidades de éxito. Muchas estrategias tienen una gran variedad de parámetros, como la configuración de indicadores, las condiciones de entrada y salida, los niveles de pérdida y toma de beneficios y el dimensionamiento de la posición, que hacen que los métodos de "fuerza bruta" de probar cada combinación sean extremadamente difíciles y largos, En absoluto posible. Resolver este tipo de problemas es otra área donde el aprendizaje de la máquina sobresale. Optimización de una estrategia utilizando algoritmos genéticos Los algoritmos genéticos imitan el proceso de selección natural creando un conjunto único de estrategias "infantiles" que contiene una mezcla de las mejores estrategias de "padres", con una posibilidad de mutación aleatoria. El proceso comienza por la codificación de su estrategia en una matriz. Por ejemplo podría leerse como algo como: