Торговые стратегии на основе ИИ используют модели, управляемые данными, для выявления возможностей, которые трудно обнаружить невооруженным глазом. Эти системы могут обрабатывать поток ордеров, настроения, макро-данные и технические сигналы одновременно, а затем выводить простое решение: покупать, продавать или стоять в стороне.
Построение такой стратегии начинается с чистых, хорошо структурированных данных. Инженерия признаков—преобразование сырых цен и объемов в значимые входы—часто более важна, чем выбор самой модели. Простые модели с хорошими признаками часто превосходят сложные архитектуры, питаемые шумными сигналами.
Надежная валидация критична. Разделения обучения-тестирования, прогнозный анализ и оценка вне выборки помогают вам различать подлинное преимущество и переобучение. Всегда предполагайте, что модель слишком оптимистична, пока она не доказала себя в условиях живой или бумажной торговли.
В производстве инструменты ИИ должны дополнять, а не заменять ваше суждение. Используйте их для выявления идей, количественной оценки риска и мониторинга условий, сохраняя при этом человеческий надзор за сдвигами режимов и редкими событиями, которые лежат вне исторических обучающих данных.