Co opravdu znamená AI obchodování

Co jsi pravděpodobně hledal

Pokud jsi hledal "ai trading strategies", pravděpodobně jsi čekal něco jako učící se model, který studuje trh a předpovídá, kam se ceny posunou dál. To je rozumné očekávání, protože slovo "AI" se používá pro mnoho různých věcí.

Co se za tímto termínem ve StrategyQuant X skutečně skrývá, není jedna věc, ale dvě, a fungují odlišně. Jedna je vyhledávací procedura, která sestavuje a filtruje velké množství kombinací pravidel proti historickým datům. Druhá je asistent založený na promptech, který převádí psaný popis na sadu obchodních pravidel. Ani jeden z nich nestuduje trh a neříká ti, co se stane zítra. Oba stále potřebují být následně otestovány. Zbytek tohoto článku oba odděluje, abys věděl, na co se skutečně díváš, když na obchodní platformě čteš "AI".

Vyhledávací engine: testování kombinací pravidel, ne učení se tržnímu zákonu

Dokumentace platformy vede jasnou hranici mezi dvěma způsoby sestavování strategie. Klasický způsob je sestavování strategie od nuly ručně, bez jakékoli techniky data-miningu, což odpovídá ručnímu sestavování v nástroji AlgoWizard. Druhý způsob je přístup data-miningu: vygeneruje se a otestuje velké množství kandidátských pravidel a ponechá se strategie s nejvyšším pozorovaným výkonem na historických datech.

Tento druhý přístup je to, co lidé obvykle míní, když mluví o "AI" v sestavovači strategií. Jednoduše řečeno, software vyzkouší mnoho kombinací vstupních pravidel, výstupních pravidel a filtrů, každou zkontroluje proti minulým cenovým datům a ponechá kombinace, které si vedly nejlépe na tomto konkrétním úseku historie. To je proces hledání a filtrování. Není to totéž jako model, který se naučil obecné pravidlo o tom, jak se trhy chovají. Strategie, která z toho vzejde, byla vybrána proto, že dobře seděla na testovanou historii, což je něco jiného než strategie, která bude i nadále sedět na to, co trh udělá příště.

AI Assistant: přeměna věty na sadu pravidel

Odděleně od vyhledávacího enginu existuje rodina funkcí popsaných v dokumentaci jako "AI Assistant" nebo podobně. Pracují na základě promptů v přirozeném jazyce místo vyhledávání metodou generuj a filtruj.

Jedna funkce, oznámená jako "AI Assistant", je popisována tak, že dokáže sestavit obchodní strategii z promptu pro MetaTrader 4, MetaTrader 5, TradeStation nebo MultiCharts, přičemž cílová platforma se volí v okamžiku vytvoření strategie. V době, kdy byla tato funkce oznámena, byla v beta verzi.

Samostatný, vestavěný AI Assistant je popisován jako založený na jazykových modelech ChatGPT a Claude. Dokáže vygenerovat obchodní strategii z popisu v přirozeném jazyce a lze ho také použít krok za krokem ke zlepšení existující strategie. V době, kdy byl zdokumentován, byl dostupný pouze pro engine na výběr akcií.

Další modul, nazvaný SQ AI Wizard, je popisován tak, že uživatelům umožňuje vytvářet obchodní strategie zadáním jednoduchých textových promptů.

Co mají všechny tři společné, je základní myšlenka: popíšeš slovy, co chceš, a asistent přeloží tento popis na strategii založenou na pravidlech. Nevytváří z tvých slov model trhu. Vytváří stejný druh strategie založené na pravidlech, jaký vytváří vyhledávací engine, jen prostřednictvím jiného vstupního bodu. Tato strategie stále potřebuje kontroly popsané níže v tomto článku.

Proč o sobě společnost mluví jako o firmě zabývající se strojovým učením

Společnost stojící za StrategyQuant X o sobě mluví jako o fintech softwarové vývojářské společnosti specializující se na algo trading a strojové učení. To je sebecharakteristika z vlastních materiálů společnosti, nikoli nezávisle ověřené technické tvrzení o konkrétní metodě použité uvnitř softwaru.

Samostatná série článků ze stejného zdroje uvádí, že její obsah vychází ze studie provedené v letech 2019 a 2020 o metodice hodnocení a výběru strategií generovaných tímto softwarem. Tato studie je v tuto chvíli několik let stará a metodika nebo samotný produkt se od té doby mohly změnit. Je to užitečné pozadí pro to, odkud některý slovník pochází, ale nemělo by se to číst jako popis současného chování, aniž bys ověřil, zda stále platí.

Kontrola toho, co vzniklo: analýza optimalizace a Monte Carlo

Ať už strategie vzešla z vyhledávacího enginu nebo z AI Assistant, platforma dokumentuje další kroky, které ji mají zkontrolovat, nikoli dále sestavovat.

Dva z nich jsou Optimization Profile a System Parameter Permutation. Oba vyžadují, aby parametry strategie již byly optimalizovány. Metody se pak aplikují na výsledky všech optimalizačních běhů, nikoli na jeden běh izolovaně. Jinými slovy, dívají se na to, jak si vedla celá sada variací parametrů, místo na jednu šťastnou kombinaci.

Další dokumentovaná metoda je analýza Monte Carlo. Funguje tak, že mnohokrát opakuje stejnou simulaci, pokaždé s malými náhodnými změnami. Podle dokumentace vyšší počet opakování zvyšuje statistickou významnost, neboli spolehlivost, výsledků. To je tvrzení o tom, jak se metoda chová, nikoli slib, že více opakování udělá strategii správnou. Velké množství opakovaných simulací může stále opakovat stejnou základní slabinu.

Riziko, které oba mechanismy sdílejí: přizpůsobení minulosti

Dokumentace označuje curve fitting, tedy nadměrné přizpůsobení strategie konkrétním historickým datům použitým k jejímu sestavení, za největší riziko pro strategie vytvořené prostřednictvím vyhledávání ve stylu strojového učení nebo data-miningu. To platí před provedením jakéhokoli dalšího testování robustnosti, ať už strategie vzešla z genetického vyhledávání nebo z AI Assistant, protože obě jsou přizpůsobeny zvolenému úseku historických dat.

Kvůli tomuto přizpůsobení jakýkoli backtest nebo výsledek optimalizace zobrazený pro strategii sestavenou prostřednictvím automatizovaného vyhledávání nebo AI generátoru popisuje minulé chování strategie pouze na těchto konkrétních datech. Sám o sobě tento výsledek neukazuje, jak si strategie povede v budoucích, neviděných tržních podmínkách. Silně vypadající backtest v této fázi ti říká, že strategie seděla na testovanou historii, neříká ti, co se stane příště.

Co ti tato metoda může říct a co ne

Postav oba mechanismy vedle sebe a obrázek se stane jednodušším, než naznačoval vyhledávaný termín. Vyhledávání metodou data-miningu testuje mnoho kombinací pravidel a ponechává ty s nejlepším pozorovaným historickým výkonem; neobjevuje skrytý zákon o tom, jak se trh pohybuje, nachází dobré přizpůsobení v rámci historie, proti níž bylo testováno. AI Assistant překládá psaný popis na stejný druh strategie založené na pravidlech; také nevytváří předpovědní model. V obou případech číslo, které vidíš po sestavení nebo po optimalizaci, popisuje, co se stalo na minulých datech, nikoli co se stane dál.

To je omezení samotné metody, nikoli mezera v tom, co ti o ní bylo řečeno. Strategie založená na pravidlech, ať už vznikla jakkoli, stále potřebuje druh kontroly popsaný výše, včetně testování na datech, která nebyla použita k jejímu sestavení, než vyvodíš jakýkoli závěr o tom, jak by se mohla chovat v podmínkách, které neviděla.

Tento článek slouží ke vzdělávání a není investičním poradenstvím. Minulé výsledky, včetně výsledků backtestů, nezaručují budoucí výsledky. Obchodování s finančními instrumenty je spojeno s riziky a můžeš přijít o peníze.