Навигация в динамичном и сложном мире финансов часто зависит от того, чтобы оставаться на шаг впереди. Разработка торговой стратегии может показаться сложной задачей, но появление передовых технологий значительно упростило ее. В этом руководстве мы познакомим вас с процессом построения длинной и короткой стратегии для акций Dow30, используя подробные данные баланса, различные ценовые индикаторы и мощь нашей платформы без кода, ML Studio.

Использование возможностей машинного обучения (ML)

В нашем современном, богатом данными финансовом ландшафте использование машинного обучения в торговых стратегиях дает значительное преимущество. Способность машинного обучения обрабатывать огромные объемы данных, распознавать закономерности и принимать обоснованные решения превосходит традиционные торговые модели.

Модели машинного обучения, особенно модели ранжирования, жизненно важны в этом контексте из-за их исключительных прогностических возможностей. Эти модели могут классифицировать акции на основе конкретных прогностических характеристик, позволяя трейдерам открывать длинные позиции по акциям с самым высоким рейтингом и короткие позиции по акциям с самым низким рейтингом. Этот сбалансированный подход к риску и доходности значительно улучшает вашу торговую стратегию.

Центральная роль разработки признаков

Разработка признаков — краеугольный камень эффективности машинного обучения. Это включает в себя создание новых функций или изменение существующих для повышения прогностической эффективности модели. В биржевой торговле функции могут включать широкий спектр фундаментальных и технических индикаторов.

Из данных баланса мы можем получить такие характеристики, как коэффициент текущей ликвидности (оборотные активы/текущие обязательства), коэффициент быстрой ликвидности ((оборотные активы-запасы)/текущие обязательства) и коэффициент заемных средств к собственному капиталу (общие обязательства/общий капитал). . Что касается ценовых индикаторов, мы можем использовать среди прочего скользящие средние, индекс относительной силы (RSI) и полосы Боллинджера.

Качество и актуальность используемых функций напрямую влияют на производительность модели. Надежные и продуманные функции позволяют вашей модели точно понимать рыночный сценарий, делая ее прогнозы более точными и выгодными для вашей торговой стратегии.

ML Studio: упрощение создания длинной и короткой торговой стратегии

ML Studio, наша платформа без кода, предназначена для упрощения процесса разработки торговой стратегии на основе данных. Он устраняет разрыв между сложными процессами машинного обучения и пользователями, не обладающими обширными знаниями в области кодирования. Давайте посмотрим, как ML Studio поддерживает вас на каждом этапе:

  • Подготовка данных. ML Studio упрощает прием, очистку и обработку данных. Вы можете ввести данные баланса Dow30 и различные ценовые индикаторы, а ML Studio подготовит их для анализа.
  • Разработка функций. ML Studio имеет множество встроенных функций, подходящих для финансовых рынков. Без какого-либо программирования вы можете выбирать, создавать или изменять такие функции, как коэффициенты баланса или ценовые индикаторы, чтобы адаптировать их к вашим потребностям.
  • Построение модели машинного обучения. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу ML Studio создание и тестирование различных моделей машинного обучения, включая модели ранжирования, становится простым процессом. Это помогает выбрать правильные параметры, гарантируя, что модель соответствует вашим торговым целям.
  • Развертывание. Когда вы будете довольны своей стратегией, ML Studio обеспечит беспрепятственный процесс развертывания. Планируете ли вы совершать сделки вручную на основе сигналов стратегии или автоматизировать торговый процесс, в ML Studio есть необходимые инструменты.

Построение длинной и короткой стратегии для акций Dow30 с использованием данных баланса и массива ценовых индикаторов — это не пугающий процесс с ML Studio. Это делает проектирование функций и машинное обучение доступными и управляемыми, независимо от того, являетесь ли вы опытным трейдером, желающим отладить свои стратегии, или новичком, стремящимся понять алгоритмическую торговлю. Важно помнить, что речь идет не о предложении гарантированно прибыльной стратегии, а скорее о демонстрации того, как легко создавать сложные модели машинного обучения в финансах с помощью ML Studio.

Настало время изучить, как мы можем объединить все это в ML Studio, шаг за шагом, чтобы создать эффективную стратегию торговли на длинные и короткие позиции для акций Dow30. Давайте погрузимся!

Пошаговое руководство по созданию длинной и короткой стратегии для акций Dow30 с помощью ML Studio

Шаг 1. Сбор и подготовка данных

Начните с получения необходимых данных с торговой площадки. ML Studio оптимизирует этот процесс, гарантируя, что у вас будут самые актуальные и актуальные данные для запуска вашей торговой стратегии. Вам понадобятся два типа данных — данные баланса и данные о ценах. Данные баланса предоставляют важную финансовую информацию о компаниях, а данные о ценах дадут вам представление о прошлом и текущем поведении рынка.

Рынок данных предлагает легкий доступ к внешним данным, таким как финансы и прогнозы погоды, без необходимости поддерживать дополнительные конвейеры данных.

ML Studio поставляется с более чем 130 коннекторами данных и богатым рынком

После того, как вы получили данные о балансе и ценах, следующим важным шагом будет объединение, очистка и обработка этих наборов данных для подготовки их к анализу. Подготовка данных может показаться сложной задачей, но ML Studio делает этот процесс гладким с помощью холста подготовки данных без кода. Вы можете легко объединять наборы данных, обрабатывать отсутствующие значения, создавать новые переменные и выполнять множество других преобразований данных с помощью интуитивно понятных инструментов перетаскивания.

Вот снимок экрана, показывающий, как вы можете использовать холст подготовки данных ML Studio для объединения данных баланса и цен:

Нет узлов кода для выполнения операций с данными

С ML Studio сбор и подготовка данных становятся менее сложным и более простым процессом, что позволяет вам сосредоточиться на разработке своей торговой стратегии. Эта простота является ключом к тому, чтобы сделать продвинутую торговлю доступной для более широкой аудитории.

Шаг 2. Добавление функций данных баланса

Следующий шаг включает в себя включение функций, полученных из данных баланса. Этот шаг требует знания предметной области, такого понимания, которое обычно исходит из опыта работы в сфере финансов. Именно поэтому мы создали ML Studio — чтобы люди, обладающие знаниями в предметной области, могли реализовывать свои идеи и создавать модели машинного обучения, не выполняя базовые операции.

Функции, которые вы добавите:

Текущий коэффициент (оборотные активы / текущие обязательства): этот коэффициент представляет собой коэффициент ликвидности, который измеряет способность компании оплачивать краткосрочные обязательства. Он дает представление о финансовом состоянии компании.

Коэффициент долгового капитала (общие обязательства / общий капитал): этот коэффициент используется для оценки финансового рычага компании и рассчитывается путем деления общих обязательств на акционерный капитал. Более низкий коэффициент может быть хорошим показателем, поскольку он предполагает меньший риск.

Отношение денежных средств к долгу (денежные средства / общий долг): это соотношение показывает, как долго компания могла бы выжить, если бы она использовала только свои денежные средства для погашения своего долга. Чем выше коэффициент, тем более финансово устойчива компания.

Коэффициент собственного капитала (собственный капитал / общие активы): измеряет долю общих активов, финансируемых акционерами, а не кредиторами. Это показатель финансовой стабильности; более высокие значения обычно рассматриваются как положительные.

Долгосрочный долг к капитализации (долгосрочный долг / (долгосрочный долг + собственный капитал)): это соотношение показывает, какая часть структуры капитала компании состоит из долгосрочного долга. Более низкий коэффициент может означать меньший риск для инвесторов.

Визуально отслеживайте расчеты характеристик

Шаг 3. Добавление функций, связанных с ценой и объемом

Третий шаг включает в себя добавление функций, связанных с ценой и объемом. Это ключевые технические индикаторы, которые могут дать ценную информацию о рыночных тенденциях и помочь в прогнозировании будущих движений цен. ML Studio предлагает узлы без кода для выполнения этих вычислений. Если вы предпочитаете программировать, ML Studio также поддерживает сценарии Python. В этом примере функции, которые необходимо добавить, включают:

Скользящие средние: этот индикатор сглаживает ценовые данные, чтобы создать линию, которую трейдеры могут использовать для определения ценовых тенденций. Растущая скользящая средняя обычно указывает на восходящий тренд, а падающая скользящая средняя может указывать на нисходящий тренд.

Полосы Боллинджера: Полосы Боллинджера состоят из средней полосы (простая скользящая средняя) с двумя внешними полосами, стандартными отклонениями от средней полосы. Этот индикатор помогает трейдерам определять состояния перекупленности и перепроданности. Когда цена пересекает верхнюю полосу, это может сигнализировать о состоянии перекупленности, а когда она пересекает нижнюю полосу, это может указывать на состояние перепроданности.

MACD (схождение-расхождение скользящих средних): MACD — это индикатор импульса, следующий за трендом, который показывает взаимосвязь между двумя скользящими средними цены ценной бумаги. Пересечение сигнальной линии MACD может указывать на потенциальную возможность покупки или продажи.

Скользящие средние объема: они аналогичны скользящим средним цен, но применяются к объему торговли. Его можно использовать для выявления тенденций в объеме торгов, которые часто предшествуют значительным движениям цен.

Переключайтесь на программирование, когда почувствуете это

Шаг 4. Создание модели машинного обучения

Далее мы создадим модель машинного обучения, в частности модель ранжирования. Модель ранжирования — это тип модели машинного обучения, используемой для ранжирования элементов в определенном порядке, что полезно, когда вы хотите установить приоритет одного результата над другим. В нашем случае ранжирование — отличный способ упорядочить акции на основе предсказательных функций, помогая трейдерам решить, по каким акциям открывать длинные и короткие позиции.

С ML Studio вам просто нужно выбрать входные данные и указать цель — в данном случае будет ли цена акций расти или падать в следующем месяце. Как только это будет сделано, ML Studio возьмет на себя всю тяжелую работу. Он заботится о масштабировании функций, вменении отсутствующих значений, оптимизации гиперпараметров, выборе модели и многом другом, тем самым обеспечивая оптимизацию производительности модели для ваших конкретных потребностей.

Создавайте точные модели машинного обучения одним щелчком мыши

Эта автоматизированная обработка сложных задач позволяет вам сосредоточиться на самом важном — интерпретации результатов модели и принятии обоснованных торговых решений. Кроме того, гибкость ML Studio означает, что его можно легко адаптировать к различным сценариям, если вы решите изменить свою торговую стратегию в будущем.

Понять, как ваши модели принимают решения

Шаг 5. Развертывание модели

Как только ваша модель будет готова, ML Studio упростит ее развертывание одним щелчком мыши. После развертывания пришло время подключить вашу модель к источникам данных в реальном времени, чтобы ваша стратегия всегда соответствовала последним рыночным тенденциям и разработкам.

Одним из значительных преимуществ ML Studio является возможность планировать прогнозы вашей модели. Эта функция позволяет автоматически переобучать и прогнозировать, предоставляя вам обновленные рейтинги для вашей длинной и короткой стратегии с той частотой, которую вы предпочитаете — ежедневно, ежечасно или даже каждые несколько минут. Эта функция автоматического планирования поддерживает вашу модель в актуальном состоянии и позволяет реагировать на изменения рынка.

Кроме того, функции развертывания ML Studio предназначены для полной интеграции с существующей инфраструктурой. Планируете ли вы совершать сделки вручную на основе сигналов модели или автоматизировать торговый процесс, ML Studio может взаимодействовать с вашими существующими системами, обеспечивая бесперебойный сквозной рабочий процесс.

Возможности развертывания ML Studio обеспечивают более высокую степень операционной эффективности, позволяя вам сосредоточиться на важной задаче принятия обоснованных торговых решений. Результатом является торговая стратегия, которая не только основана на данных, но и легко обновляется.

С легкостью планируйте свои прогнозы

Шаг 6. Реализация стратегии

Стратегия, которую мы разработали, заключается в том, чтобы открывать длинные позиции по трем акциям с самым высоким рейтингом и короткие позиции по трем последним. После развертывания модели и ее подключения к данным в реальном времени вы можете увидеть стратегию в действии через интерактивную панель инструментов. Этот визуальный инструмент даст вам четкое представление о том, как модель работает в режиме реального времени.

Этот план представляет собой простую дорожную карту для построения длинной и короткой стратегии для акций Dow30 с использованием данных баланса, ценовых индикаторов и ML Studio. Прелесть ML Studio заключается в его способности упрощать сложные процессы, делая машинное обучение и разработку функций доступными для всех, кто обладает знаниями в области финансов.

Свяжитесь с нами для личной демонстрации, и мы покажем вам, как ML Studio может помочь вашему бизнесу добиться успеха.