机器学习：交易的潜力有多大？：凯特·莱曼（Kate Leaman）

贸易世界是一个非常复杂的地方，投资者部署了一系列不同的策略来尝试并最大化其利润。在这个数字时代，技术只扩大了交易的复杂性 – 例如，可用的大量在线平台使个人开始交易变得更加容易。鉴于人工智能（AI）不断增加的改编，这只是该技术进入交易界的时间问题。最好的例子之一是机器学习（ML）。

ML是AI分支的名称，该名称专注于允许计算机和机器模仿人类学习的方式。它不仅可以自主执行任务，而且还使用庞大的数据集来提高性能和准确性。这种自动化的ML正在彻底改变金融市场，为贸易商提供许多有助于增强其战略的工具。

实施自动化的主要方法是通过算法交易，该算法交易使用计算机程序来自动化活动。自动化的这种使用已从传统的基于规则的系统演变为这种新形式的ML。如今，高级算法不仅是自动交易的，而且还可以利用庞大的数据集来自我学习并随着时间的推移提高其性能。

一个很好的例子是使用技术指标和历史价格数据的ML模型，并结合了媒体来源的基本和情感分析，以预测市场上的运动，并最终做出交易决策。另一个流行的应用是使用强化学习来制定交易策略。这些算法通过与交易环境的互动来学习，根据其行动的成功获得奖励或处罚。

机器学习的好处

提高速度

ML模型可以比人类可以更快地处理和分析数据，从而可以更快地决策和交易执行。在高频交易中，速度的要素尤为重要，因为毫秒可以产生重大不同。 ML自动化分析和执行过程，确保在最佳时间执行交易以最大化利润。

提高了准确性

如果ML模型精确，它们还提高了交易策略的准确性。随着模型从数据集学习并随着时间的推移而改善，它们可以产生更可靠和准确的预测。一个很好的例子是集合学习技术，它利用多个模型来提高预测的准确性，并广泛用于交易中。这种能力有助于制定与市场条件紧密一致的策略。

情绪偏见减少

通常，受到恐惧和贪婪等情绪影响的问题会影响人类商人，这导致了不合理的决定。 ML算法纯粹基于数据及其预定义的规则做出决策，这意味着没有源于他们选择做的事情的情感偏见。这种客观性允许在最佳级别实施交易计划。

机器学习的挑战

数据的质量和数量

ML模型的有效性在很大程度上取决于可用数据的质量和数量。对于准确的培训模型，具有高质量和全面的数据集至关重要。获得这一水平的数据可能具有挑战性且耗时。 更重要的是，如果投资者数据的质量很差，它可能会导致预测和次优贸易策略。

过度拟合

过度拟合是当ML模型对历史数据的量身定制过于仔细时，这会发生这种情况，这意味着它在过去的数据上表现良好，但在新的和看不见的数据方面挣扎。这样做的问题是，它通常会导致预测不正确和交易决策不良。 诸如交叉验证，样本外测试，正则化和辍学等技术用于识别和帮助减轻过度拟合 – 但在开发ML模型中仍然是一个重要的问题。

复杂性和成本

建立和维护有效的ML模型需要大量投资，而过程也非常复杂。技术成本和专业水平需要作为小型贸易商和公司的障碍。除此之外，这些模型的复杂性可以使投资者难以信任和解释它们。

机器学习的最佳实践

适应和持续学习

为了确保ML模型有效，重要的是，他们会定期使用新数据更新。持续学习使模型可以适应不断变化的市场状况，从而提高了其预测的准确性。改进这一点的一种方法是实施自动模型重新培训流程，以帮助维持模型的性能和相关性。

风险管理

在交易中实施ML时，纳入强大的风险管理策略至关重要。 ML模型对市场动态提供了更准确的了解，从而可以对市场风险进行更明智的评估。这种风险管理可以根据市场条件的响应来适应投资组合，并提供最佳的资产分配以创建稳定的投资组合。诸如价值（VAR）和应力测试之类的工具应集成到ML模型中，以增加和增强风险管理。此外，添加自然语言处理（NLP）可以帮助检测可能由情感因素引起的潜在风险。

至关重要的是，在部署ML模型时，所有法规标准和道德交易惯例都将遵循法律信。这些法规旨在优先考虑算法交易实践中的透明度，问责制和公平性。 这是确保所有参与交易的人的公平待遇，以及防止任何歧视性实践的兴起的关键。

成功使用ML进行交易

最终，ML在交易中的潜力是巨大的。它具有通过速度，准确性和效率完全改变行业的能力。但是，交易者可以正确理解和应用高级技术来实现这一目标的唯一方法。 还面临许多挑战，例如数据质量，过度拟合和复杂性，这些挑战很容易使ML模型的潜力脱轨。

随着技术的发展，持续的教育和遵守道德标准将仍然是利用ML进行成功交易的基础。