Машинное обучение в биржевой торговле

Аннотация. На сегодняшний день информационные технологии являются лидирующим направлением в сфере жизнедеятельности человека. Повсеместно внедряются и разрабатываются совершенно-новые и ранее неизученные технологии. В мире происходит интенсивное распространение с совместным совершенствование цифровых и информационных технологий. Данное направление в течение длительного времени определяет основные траектории развития экономики и общества, а также уже не один раз приводило к колоссальным изменениям, касающихся жизни людей. Становление и совершенствование цифровой экономики является одним из самых приоритетных направлений большинства развитых стран, включая Японию, Соединенные Штаты Америки, Германию и другие. Понятие «Цифровая экономика» включает в себя автономную некоммерческую организацию, созданную с целью обеспечения эффективного диалога бизнеса и государства. Именно о применении машинного обучения в биржевой торговле и толкуется в данной статье.
Ключевые слова. Машинное обучение, эффективность, экономика, биржевая торговля, развитие, информационные технологии.
MACHINE TRAINING IN EXCHANGE TRADE
ФИО (английский)
Должность (английский)
Учебное заведение (английский)
Annotation. Today, information technology is a leading area in the field of human life. Absolutely new and previously unexplored technologies are being introduced and developed everywhere. In the world there is an intensive spread with the joint improvement of digital and information technologies. This direction has for a long time determined the main trajectories of the development of the economy and society, and has already led to colossal changes in people's lives more than once. The formation and improvement of the digital economy is one of the highest priorities of most developed countries, including Japan, the United States of America, Germany and others. The concept of "Digital Economy" includes an autonomous non-profit organization created with the aim of ensuring an effective dialogue between business and the state. It is about the use of machine learning in exchange trading that is interpreted in this article.
Keywords. Machine learning, efficiency, economics, stock trading, development, information technology.
Финансовые рынки в современном мире начинают быть все более сложными и эффективными, что затрудняет работу на них с использованием традиционных методов анализа

. И хотя мы еще находится на заре развития новейших технологий, некоторые специалисты уже используют множество доступных данных для применения сложных количественных технологий, таких как машинное обучение (machine learning, ML).
Данные технологии не решат все проблемы, но вполне помогут финансовым управляющим получать наиболее близкую к безрисковой доходность в условиях высокой конкуренции [1].
На сегодняшний день объемы данных растут в геометрической прогрессии. По оценкам IBM, за последние два года было создано 90% всех мировых данных, которые появляются из трех основных источников: частных лиц, компаний и сенсорных датчиков.
Люди увеличивают потоки информации при каждом посте в Instagram или поездке в Uber, компании генерируют сегодня больше транзакций, чем когда-либо, а датчики уже фиксируют данные почти со всех окружающих нас предметов – от стиральных машин до ветровых турбин. По данным Seagate, в 2017 году объем сгенерированных данных оценивается примерно в 21 ЗеттаБайт (ЗБ, единица измерения информации, 1 ЗБ = 1021 байт), а к 2025 году он может превысит 160 ЗБ [2].
Финансовый мир также полон информации: финансовые рынки, экономические показатели и новости обеспечивают ее практически безграничную генерацию. Большинство инвесторов имеют доступ к одним и тем же данным в одно и то же время, что затрудняет успешную игру на рынке при использовании традиционных методов.
Тем не менее в секторе финансов все еще наблюдается относительная отсталость или консервативность по сравнению с другими отраслями. Основная причина тому заключается в дефиците специалистов, которые одинаково хороши как в финансах, так и программировании. При этом активно растет число приложений, использующих машинное обучение, появляются различные виды алгоритмов, которые можно использовать для реализации инвестиционных стратегий [1].
Торговля на криптовалютных и большинстве финансовых рынков происходит посредством непрерывного двойного аукциона (double auction) с так называемым открытым биржевым стаканом котировок (order book). Простыми словами, есть покупатели и продавцы, соответствующие другу другу так, что они могут торговаться