Новейший алгоритм для прибыльных сделок основан на ИИ, - но он только учится
"Обучения с подкреплением (RL)". RL - это тип машинного обучения, при котором агент (торговый алгоритм) учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой (рынок). Алгоритмы RL могут учиться на их опыте и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям.
![](data:image/svg+xml;utf-8,<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1024" height="574" />)
Обучение основано по принципу "кнута и пряника": он получает вознаграждение, когда он совершает прибыльную сделку, и штраф, когда он совершает убыток. Со временем алгоритм учится принимать более эффективные торговые решения.
Другим современным алгоритмом криптоторговли является алгоритм "Искусственная нейронная сеть (ANN)". ANN - это тип машинного обучения, который имитирует структуру и функции человеческого мозга. АNN анализирует огромные объемы данных и выявляют закономерности, которые не сразу бросаются в глаза человеку: -движение цен,
-объем торгов
- настроения на рынке, - т.е. включено сразу несколько алгоритмов, которые используются человеком. ANN извлекает уроки из исторических данных и адаптируется к изменяющимся рыночным условиям.
Если на появление (изобретение) нового алгоритма в прошлом уходили годы и был необходим гений, а на обучение и практику требовались годы напряженной работы, то сегодня ИИ использует их всех одновременно и работать с ним сможет даже новичок.
Только вот при таком подходе, если все со временем (скором) перейдет в лапы ИИ, что вообще ценного от самой биржи останется для людей.
1 comment