Как работает машинное обучение в инвестициях
Мы разбираем процесс от первого анализа данных до готовой торговой стратегии — без лишней сложности
Собираем рыночные данные по крупицам
Начинается всё с данных. Мы работаем с историческими котировками за последние 15 лет — акции, облигации, валютные пары. Берём информацию из разных бирж, проверяем на ошибки, убираем аномалии.
Звучит просто, но тут кроется много подводных камней. Неполные данные за какой-то период, корректировки цен после дивидендов, разные часовые пояса торговых сессий. Приходится всё стандартизировать вручную.
Ещё добавляем макроэкономические показатели — инфляция, процентные ставки, новостной фон. Алгоритмы учатся не только на графиках цен, но и на контексте, который влияет на рынок. Без этого модель будет видеть только половину картины.
Три этапа создания стратегии
От сырых данных до работающей модели — процесс занимает несколько месяцев активной разработки
Предобработка и очистка
Удаляем выбросы, заполняем пропуски, нормализуем масштабы. Создаём признаки — технические индикаторы, скользящие средние, объёмы торгов. Делим данные на обучающую и тестовую выборки, чтобы проверить модель на новых данных.
Обучение алгоритмов
Используем нейронные сети, деревья решений, ансамбли моделей. Настраиваем гиперпараметры через кросс-валидацию — это помогает избежать переобучения. Модель учится находить паттерны, которые коррелируют с будущим движением цены.
Тестирование и доработка
Прогоняем стратегию на исторических данных за 2022-2024 годы. Смотрим на просадки, коэффициент Шарпа, максимальные убытки. Если что-то не работает — возвращаемся к предыдущим этапам. Процесс итеративный, иногда требуется переделать всё заново.
Путь от идеи до торговли
Показываем реальные сроки и задачи на каждом этапе разработки
Месяцы 1-2: Постановка гипотезы
Формулируем предположение о том, какие факторы влияют на цену. Например, в периоды высокой волатильности акции технологических компаний показывают обратную корреляцию с индексом страха VIX. Проверяем эту идею на исторических данных.
Месяцы 3-5: Разработка прототипа
Пишем код, обучаем первую версию модели. Смотрим, есть ли сигнал или это просто шум. Часто оказывается, что первая идея не работает — приходится менять подход. Добавляем новые признаки, пробуем другие алгоритмы.
Месяцы 6-8: Тестирование на реальных условиях
Запускаем стратегию на демо-счёте с реальными котировками и комиссиями. Следим за тем, как модель ведёт себя в изменчивых рыночных условиях. Бывает, что в тестах всё хорошо, а в реальности стратегия даёт сбои из-за проскальзывания или задержек данных.
Месяц 9+: Постепенный запуск
Начинаем с небольших объёмов, постепенно увеличиваем капитал. Мониторим результаты каждый день, корректируем параметры по мере необходимости. Полноценная работа стратегии начинается только после нескольких месяцев стабильных показателей.
Опыт разработки торговых моделей
Наша команда работает с алгоритмической торговлей с 2018 года. За это время мы протестировали больше 200 различных стратегий — большая часть не прошла проверку реальностью.
Сейчас в продакшене работают 8 моделей, которые показывают устойчивые результаты на европейских и американских рынках. Средний срок жизни стратегии — около 18 месяцев, после чего требуется серьёзная переработка.
Самый важный урок: машинное обучение не волшебная палочка. Это инструмент, который требует постоянного внимания, доработки и реалистичных ожиданий. Рынок меняется, модели устаревают — нужно быть готовым к постоянной работе.