FAQ

Какие данные используются в стратегии EASY Trading AI?

ЛЕГКАЯ Торговля AI использует комплексный и сложный подход к сбору и подготовке данных, необходимый для успешной реализации своих торговых стратегий в различных финансовые рынки. Краеугольным камнем этой стратегии, основанной на данных, является использование тиковых данных высокого разрешения. Ниже мы подробно описываем виды используемых данных, как они подготавливаются и впоследствии используются в модельное обучение.

Отметить данные

Определение и важность: Тиковые данные представляют собой наиболее детальный уровень информации в мире трейдинга, фиксируя каждое изменение цены, каким бы незначительным оно ни было. Каждый «тик» включает цену, по которой произошла транзакция, и точную временную метку транзакции. Эти данные имеют первостепенное значение на таких рынках, как Forex и криптовалюты где движения цен могут быть быстрыми и внезапными, что требует высокого уровня точности для эффективная торговля стратегиями.

Сбор данных

Тиковые данные собираются в режиме реального времени с торговых платформ и включают в себя:

Изменения цен: Каждое изменение цены фиксируется в момент его возникновения.
Данные об объеме: Информация об объеме торгов на каждом тике, дающая представление о весе каждого изменения цены.
Цены бид/аск: Цены, по которым покупатели готовы покупать (бид), а продавцы готовы продавать (аск), дают представление о спрос и предложение динамика.

Подготовка и очистка данных

Прежде чем эти подробные данные можно будет ввести в машина Для изучения моделей его необходимо тщательно подготовить и очистить. Этот процесс включает несколько важных этапов:

1. Очистка данных:

Удаление выбросов: Иногда ошибочные точки данных возникают из-за сбоев в передаче или обработке данных. Эти выбросы, которые не отражают фактические движения рынка, идентифицируются и удаляются.
Обработка пропущенных значений: Пробелы в тиковых данных могут возникать по разным причинам, например из-за проблем с подключением. В зависимости от сценария для оценки отсутствующих тиков на основе близлежащих точек данных могут использоваться такие методы, как интерполяция.

2. Преобразование данных:

Нормализация: Тиковые данные, особенно цена и объем, нормализуются, чтобы гарантировать, что модель не подвержена влиянию абсолютных значений, которые могут значительно различаться в зависимости от инструментов и рынков.
Особенности проектирования: Из необработанных тиковых данных, дополнительных характеристик, таких как скользящие средние, скорость изменения цены и волатильность показатели рассчитываются, чтобы предоставить моделям больше контекста о рыночных условиях.

Модельное обучение

После подготовки данных для обучения моделей EASY Trading AI обычно применяются следующие методологии:

1. Выбор функции:

Используя статистические тесты и обучение с помощью машины алгоритмы для выбора наиболее прогнозируемых признаков, уменьшения размерности данных и повышения производительности модели.

2. Обучение алгоритму:

Обучение с учителем: Прогнозные модели обучаются с использованием исторических тиковых данных, результаты которых известны (например, рост цен или падение цен), что позволяет моделям изучать закономерности, связанные с конкретными движениями рынка.
Обучение с подкреплением: Модели дополнительно обучаются в моделируемой среде, где они могут учиться на своих действиях на основе механизмов вознаграждения, адаптируя свои стратегии в ответ на динамичные рыночные условия.

3. Валидация и Backtesting:

После обучения модели проходят тщательное тестирование на исторических данных с использованием отдельных наборов исторических тиковых данных, чтобы гарантировать их хорошую работу в разные периоды времени и в различных рыночных условиях.

ЛЕГКИЙ торговый ИИ не прекращает обучение после развертывания. Модели постоянно получают новые тиковые данные, что позволяет им уточнять и корректировать свои прогнозы и стратегии на основе свежих данных. понимание рынка. Этот непрерывный цикл обучения имеет решающее значение для поддержания эффективности торговых стратегий на крайне нестабильных и постоянно развивающихся финансовых рынках.

В целом, сочетание тиковых данных с высоким разрешением, тщательных процессов подготовки и очистки, а также надежных методологий обучения моделей гарантирует, что EASY Trading AI остается точным, адаптивным и эффективным во всех сферах. ВСЕ поддерживаемые торговые платформы и инструменты.

Больше на эту тему

Другие категории