Глава 2. Теоретические основы создания бота
2.1. Алгоритмы машинного обучения
В предыдущей главе мы познакомились с основными понятиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Теперь давайте погрузимся глубже в мир алгоритмов обучения, которые являются основой для создания успешного бота торговли на бирже.
Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В контексте торговли бирже машинное может быть использовано для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей принятия решений о покупке продаже акций.
Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, которые могут быть использованы для торговли на бирже. Некоторые из наиболее популярных включают:
Линейная регрессия: этот алгоритм используется для прогнозирования непрерывных значений, таких как цена акции. Он основан на линейной зависимости между переменными и может быть использован будущих цен основе исторических данных.
Деревья решений: этот алгоритм используется для классификации данных и может быть использован определения, покупать или продавать акцию на основе различных факторов, таких как цена, объем технические индикаторы.
Нейронные сети: этот алгоритм используется для решения сложных задач, таких как прогнозирование цен на акции. сети могут учиться больших объемах данных и выявлять сложные закономерности, которые не видны простым глазом.
Кластеризация: этот алгоритм используется для группировки подобных данных вместе. В контексте торговли на бирже кластеризация может быть использована выявления групп акций, которые имеют схожие характеристики и поведение.
Одним из наиболее перспективных алгоритмов машинного обучения для торговли на бирже является Глубокое обучение. обучение – это подмножество обучения, которое использует нейронные сети решения сложных задач. Глубокие могут учиться больших объемах данных и выявлять сложные закономерности, которые не видны простым глазом.
Глубокое обучение может быть использовано для решения различных задач в торговле на бирже, таких как:
Прогнозирование цен: глубокие нейронные сети могут быть использованы для прогнозирования будущих цен на акции основе исторических данных.
Обнаружение аномалий: глубокие нейронные сети могут быть использованы для обнаружения аномалий в данных, таких как необычные изменения цен или объемов.