Матанализ на службе у трейдинга: прогнозирование цен криптовалют при помощи сигнального бота

Но рынок мало изменился: он по-прежнему суров и даже жесток по отношению к мало что понимающим новичкам, желающим “поднять” быстрые деньги. При этом тот же рынок остается отличным инструментом постоянного заработка для опытных трейдеров.

На первый взгляд рынок, особенно криптовалютный с его волатильностью, кажется непредсказуемым и хаотичным. Поэтому с момента появления первых бирж в относительно современном виде люди искали подход к пониманию рыночных изменений при помощи разных типов анализа. Так появилось несколько разновидностей науки для прогнозирования поведения рынка:

• Технический анализ, на основе выявленных закономерностей поведения рынка в прошлом;

• Фундаментальный анализ, на основе показателей и результатов деятельности компаний;

• Анализ новостей и событий, в результате которых общественность начинает влиять на рынок, повышая или снижая спрос на актив и его стоимость.
  

Со временем появились программные инструменты и функции для прогнозирования рынка с использованием математического анализа графиков и их движения, а также множество других алгоритмов и сервисов. Итогом развития технического анализа на данный момент являются роботы, которые на основе математических формул и данных о рынке прогнозируют изменение цены.

Научное обоснование существующих математических моделей паттернов человеческого поведения

Ранее многочисленные социальные эксперименты показали, что в похожих ситуациях люди действуют практически одинаково. Они принимают решения исходя из собственных принципов, особенностей восприятия, социальных оценок и стереотипов. На выявление закономерностей и стереотипов, оказывающих прямое влияние на наше поведение во всех социальных аспектах жизни, и были направлены исследования ученых.

Изучив поведение разных групп людей в трудовых отношениях, в образовательных учреждениях и в других, невозможных без тесной коммуникации сферах, ученые США и Китая из многочисленных институтов психологии, неврологии и когнитивных наук построили универсальные модели, с помощью которых стало возможным не только объяснение, но и прогнозирование человеческого поведения. Благодаря упорному труду и скурупулезному анализу полученных в экспериментах данных, удалось обнаружить четкие закономерности поведения — структуру, которая объясняла бы причины и реакцию людей на множество явлений и процессов. Следующим этапом стало придание полученным результатам формы математических моделей.

Об уникальном сигнальном боте от Frofins и Neironix

Детально изучив результаты огромной работы, проделанной учеными, и применив к ним существующие в трейдинге успешные методы анализа, команде разработчиков Frofins UO удалось создать действительно успешный продукт. Ими были взяты за основу интеллектуальные алгоритмы, к которым была применена теория прогнозирования временных рядов (статистика о значении определенных явлений за десятки лет). Полученное таким образом решение ищет устойчивые закономерности среди множества данных и, проанализировав их, строит наиболее вероятный прогноз.

Сегодня мы хотим рассказать о новой и очень интересной разработке, которую мы представляем глобальному сообществу Neironix — речь идет о решении, предназначение которого состоит в грамотном прогнозировании цены криптовалют. Говоря простым языком, речь идет о боте, посылающем сигналы на изменение цен. Бот был разработан на основе проверенных математических моделей и уже существующих инструментов для трейдинга. Принцип его работы подкреплен результатами обширного исследования ученых из ведущих стран мира.

В чем принципиальное отличие нашего сигнального бота от большинства представленных на рынке в данный момент подобного рода решений? Дело в том, что бот от Neironix прогнозирует не просто изменение цены или движение графика, а имевшее место ранее поведение трейдеров в схожих ситуациях, что непосредственно влияет на курс. Ведь на ценность актива может повлиять что угодно — начиная от поста в твиттере и заканчивая решением регуляторов или заседанием парламента страны. Никакая система не способна предвидеть такие ситуации. А вот поведение людей, их решения и причины таких решений обычно остаются идентичными на протяжении всей истории, формируя четкие закономерности.

Технология прогнозирования

Современные методы прогнозирования биржевых показателей в основном базируются на интеллектуальных алгоритмах, таких как нейронные сети (neural networks) и случайные леса (random forest). Наряду с ними по-прежнему применяются и традиционные методы прогнозирования временных рядов — среди них можно выделить регрессионный анализ, фрактальные методы, а также прогнозы, основанные на детерминированном хаосе.

Как мы уже говорили, в подходе, использованном разработчиками Frofins UO, интеллектуальные алгоритмы были совмещены с масштабными наработками, которые предоставляет теория прогнозирования временных рядов, насчитывающая много десятков лет. Для построения прогнозов была предложена новая конструкция, которую авторы разработки назвали dependency learning.

В целом, направление dependency learning является частью более общего подхода, называемого dependency mining. Не вдаваясь в детали алгоритма, подход разработчиков Frofins можно описать как извлечение устойчивых закономерностей из данных с последующим принятием решения относительно прогноза на основе полученных сведений о наблюдаемых закономерностях. Чем больше закономерностей в данных удается обнаружить, тем больше сведений будет доступно интеллектуальным алгоритмам для принятия решения.

Побочным эффектом при работе полученного алгоритма явился феномен так называемых отказов от прогноза. Этот подход был использован умышленно — отказ срабатывает в тех случаях, когда устойчивые статистические закономерности по каким-либо причинам не могут быть извлечены и интерпретированы ботом. В таких случаях, дабы не вводить в заблуждение потребителей прогнозов, бот просто не выдает прогноз на некоторых интервалах времени. В случае большинства практических задач такой подход оказывается вполне применим. К примеру, при торговле на бирже по сигналам алгоритм не создает точку входа для стратегии, и клиент в худшем случае пропускает момент получения прибыли, однако уж точно никаких расходов, связанных с ошибочным прогнозом, не несет.

В итоге технология прогнозирования, примененная в разработке сигнального бота, оказалась в состоянии с высокой точностью отслеживать тренды в данных. При необходимости каждый прогноз может быть снабжен уверенностью в нем (это значение от 0 до 1). Под трендом подразумевается рост или же снижение прогнозируемого показателя относительно его значения на начало временного интервала.

Для биржевых показателей ботом используются прогнозы трендов на день и на час, причем оценку точности сделанного прогноза он фиксирует не по данным на конец временного интервала, а по максимуму (либо минимуму) значения, которого достигал показатель в пределах временного интервала. Такой подход кажется разумным в условиях биржевой торговли, поскольку стратегия фиксирует прибыль не по окончании временного интервала, а по достижении ценой заранее заданного значения. Чтобы учесть такие особенности торговли на бирже бот использует описанный выше адаптированный метод оценки точности сделанных трендовых прогнозов.

Основное предназначение бота

Алгоритмы, лежащие в основе сигнального бота, изначально созданы для того, чтобы облегчить трейдерам технический анализ поведения рынка. Как уже говорилось выше, в некоторых случаях, когда боту не удается найти достаточно закономерностей, система отказывается от прогноза, чтобы не давать пользователям сомнительной информации.

Стоит подчеркнуть одну существенную деталь: бот с сигналами — это не готовая торговая стратегия. Он не обозначает точки входа или значение, на которое изменится цена. Сигнальный бот — это отличный инструмент для высокоточного прогнозирования трендов в поведении рынка.

На данный момент инструмент дает прогнозы на каждый час, а точность составляет не менее 70%. Это не значит, что на каждые 10 прогнозов будет минимум 7 верных, статистику нужно рассматривать на более продолжительных временных отрезках.

Несмотря на всю простоту и явную пользу технологии, для ее применения все же нужно иметь определенный багаж знаний. Бот не будет открывать заявки, устанавливать лимиты и пополнять депозит на бирже. Он сможет прекрасно дополнить вашу стратегию или послужить основой для создания новой. Frofins и Neironix уверены, что их совместный проект в умелых руках способен помочь трейдерам в достижении серьезных результатов на криптовалютном рынке.

Как это работает?

Для того чтобы начать работу с сигнальным ботом, присоединяйтесь к телеграм-каналу NEIRONIX SIGNALS. Обращаем ваше внимание: публичный телеграм-канал представлен исключительно в информационных целях как демонстрация современных технологий математического моделирования и прогнозирования изменения стоимости криптовалюты.