机器学习在交易中的应用

科技和投资是全球人民最感兴趣的领域。每个人都希望在技术领域有所建树，找到工作，并赚取额外的收入。交易是即使不投入太多时间和金钱也能赚大钱的最佳方式之一。如今，交易是最具竞争力的领域之一，而机器学习算法的出现，使其成为全球一切事物的全新奇迹武器。机器学习在交易中起着至关重要的作用，因为它能从金融数据和替代数据中提取信号，以设计和回测系统性策略。在本主题中，我们将讨论与交易相关的各种关键方面，以及如何使用机器学习进行交易，以及使用机器学习进行交易的优势。

让我们先从机器学习和交易的介绍开始。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集，它允许机器通过过去的经验进行学习和预测，并在无需大量人工干预的情况下给出准确的结果。它已被广泛应用于包括医疗保健、国防、教育、金融等几乎所有领域。

机器学习如何处理数据？

机器学习应用了一个过程来检测来自各种数据源的数据集中的隐藏模式。此外，它有助于通过过去的经验训练模型，并使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习。经验就是算法所需的训练数据。早期用于解决问题的机器与今天的机器学习系统之间的主要区别在于，早期机器是由人类编程来解决特定问题的，而现在，机器使用算法通过从数据中学习来做出决策。

机器学习类型

机器学习主要分为以下三种类型

1. 监督机器学习

监督学习使用标记数据集来训练模型，并在训练的基础上，模型进行预测。在这里，标记的数据集意味着输入已与正确的输出进行标记，这有助于模型通过测试/新数据集准确地进行预测。它之所以被称为监督学习，是因为它基于监督，监督学习模型。

这种学习技术将输入变量 (x) 与输出变量 (y) 映射起来。目前，它被广泛用于多种应用，其中一些包括风险评估、欺诈检测、垃圾邮件过滤等。

监督学习可用于解决以下两种类型的问题

• 分类
• 回归

2. 无监督机器学习

无监督学习的技术与监督学习技术相反，因为它将未标记的数据集作为输入，并旨在找到输入值之间的关联。它在输入数据集中查找隐藏的见解和模式，并在此基础上进行预测。尽管它发现了数据集中的潜在模式，但它需要人工干预来验证预测的输出，并且与监督学习方法相比，它的准确性较低。它可以广泛用于复杂的现实世界应用，例如异常检测、推荐引擎等。

无监督学习可用于解决以下两种类型的问题

• 聚类
• 关联 (Association)

3. 强化学习

强化学习技术与监督学习和无监督学习技术不同，因为它不接受任何标记或未标记的数据集；相反，RL 的代理（智能计算机程序）会探索环境，执行操作，接收反馈，并从中学习。由于没有标记数据，所以代理只能通过自己的经验来学习。在执行操作时，RL 代理会以奖励（正面或负面）的形式接收反馈，代理的主要目标是最大化正面奖励。

强化学习主要用于解决顺序决策制定和长期目标问题。例如，国际象棋、机器人学等。

交易介绍

交易被定义为在一个国家或国家之间交换商品或服务的行为或过程。它是一个主要的经济术语，涉及商品和服务的买卖，以及买方支付给卖方的报酬。

交易策略类型

交易策略主要分为 4 种类型，具有不同的时间框架和交易持续时间。它们如下

交易中的机器学习

识别模式是成功交易的关键因素，而机器学习是全球交易者的关键参与者。最初，交易者观察趋势或前一天的市场数据模式，并在此基础上开始交易，以与其他交易者相比获得最大回报。这些被称为交易策略，可以表示为一组规则，当满足某些条件时触发买卖。

交易者通过技术交易指标的有意义的数据模式进行交易：基于价格、波动性等信息的数学计算。然而，交易也可以在不使用机器学习的情况下进行，即手动交易，但我们知道人类与机器相比速度慢且不一致。另一方面，机器在批量处理数据方面速度更快、准确性更高，因此机器学习比手动交易更具优势。此外，ML 算法可以发现海量数据中的模式。

算法交易的机器学习模型

算法交易基于计算机程序，这些程序执行算法来自动化交易的一些或所有元素。机器学习使用各种算法，这些算法从数据中学习，构建模型，并以最小的预测错误实现目标。监督和无监督机器学习模型对交易非常有帮助。交易中常用的一些重要机器学习模型如下

• 线性模型：这些模型用于横截面、时间序列和面板数据的回归和分类。
• 广义可加模型：这些模型通常包括非线性基于树的模型，例如决策树。
• 集成模型：这些模型包括随机森林和梯度提升机。
• 无监督模型：用于线性模型和非线性模型的无监督方法对于降维和聚类很有用。
• 神经网络模型：这些模型对于理解循环和卷积架构很有用。
• 强化模型：它借助马尔可夫决策过程和 Q-learning 帮助解决交易中的各种复杂、部分可观察的问题。

在交易中使用机器学习的方法

以下是一些重要的方法，让我们确切地了解 ML 在交易中的应用方式

• 模式形成

机器学习是一项出色的技术，可以在几秒钟内分析海量数据。同样，它也可以快速检测交易模式，这些模式是历史性的，并用于智能交易。

• 预测性交易（基于情绪）

根据包括新闻头条、媒体评论和其他平台在内的不同分析，ML 模型可以通过情绪分析来预测其他交易者的动向以及股票的方向。

• 提高交易速度

借助机器学习和人工智能，交易已变得尽可能快，例如可以在毫秒级内完成。此外，这种高速交易是自动化的，不需要任何人工干预。

机器学习在交易中的优势

虽然可以通过手动方式观察市场并根据策略进行交易，但在当今竞争激烈的技术世界中，我们不能遵循经典方法。机器学习有能力解决交易领域的大规模问题，如优化、分析和预测，并已用算法交易取代了所有传统的交易方式。相比之下，机器学习与传统方法相比具有多项优势，例如

• 检测模式：机器学习的定义围绕着在数据中查找有意义的模式而演变。ML 算法有助于在海量数据中检测模式。如果数据量更大，那么检测到的模式也会更多，这对于快速识别历史性的、可用于智能交易的交易模式可能更有意义。而人类无法以如此快的速度识别和构建模式。
• 股票价格预测

机器学习算法将训练数据输入系统，以便它们可以预测未来的准确结果。同样，机器学习在预测股票价格方面也很重要，这有助于交易者投资股票。这被称为目标变量，样本数据称为预测变量。因此，机器学习算法学会应用预测变量来预测目标变量。

• 加速有效算法交易策略的搜索

ML 在搜索有效的算法交易策略方面也很重要。由于 ML 是一种自动化技术，因此它比其他传统方法更有益。这些交易策略通过优化利润并最大限度地降低风险来帮助营销人员。此外，有各种交易策略可以作为 ML 的优化算法，例如线性回归、深度学习、神经网络等。

• 增加要监控的市场数量

机器学习用于增加要监控的营销商数量，这有助于增加交易者的利润机会。此外，机器学习被各种交易组织用于投资决策。

结论

与其他行业类似，机器学习在交易和股票市场中也非常有用。在本文中，从交易的角度，我们首先了解了机器学习的基本概念、ML 类型、ML 中使用的算法、ML 应用以及机器学习在交易中的优势，以及如何将机器学习应用于交易。