Salutare tuturor!
Tocmai am terminat de citit câteva articole despre aplicațiile ML în predicțiile de pe piața financiară și trebuie să spun că m-a cam încântat ideea, dar în același timp mă și lovește cu niște întrebări. Mă lupt de câteva zile cu partea de selectare a modelelor potrivite și cu cum să gestionez datele, fiindcă piața financiară e atât de volatilă și imprevizibilă încât uneori nu știu dacă e doar o problemă de algoritm sau dacă trebuie să țin cont și de tot felul de factori externi, care nu pot fi capturați ușor de modele.
Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar ML-ul pare destul de promițător pentru a face predicții mai precise decât metodele clasice de analiză tehnică sau fundamentală, dar tot mi-e frică de supraînvățare sau de faptul că modelele se pot bază prea mult pe pattern-urile din trecut, care nu sunt neapărat relevante pentru viitor.
Mi-am dat seama că, pentru a avea niște rezultate bune, trebuie să învăț foarte bine despre procesul de feature engineering și despre cum să aleg modelul potrivit pentru fiecare situație. Dar refuz să cred că ML-ul va înlocui complet analistul sau traderul, mă gândesc că e mai mult o unealtă cu care poti să optimizezi și să faci predicții mai robuste.
Voi ce părere aveți? Ați încercat deja ceva aplicabil pe piața reală, sau totul rămâne la nivel de proiecte academice? Cam care credeți că va fi rolul ML-ului în trading în următorii ani? Mi-ar plăcea să aud și experiențe personale sau păreri despre ce e practic și ce e doar teorie în chestia asta.
Salut Petru!
Interesant punct de vedere ai adus și îți împărtășesc câteva din gândurile mele legate de acest subiect. În primul rând, sunt total de acord că ML-ul este o unealtă extrem de promițătoare, dar nu trebuie să uităm că, în fond, el tot un instrument rămâne, iar eficiența lui depinde foarte mult de modul în care îl folosim și de calitatea datelor de intrare.
Am avut și eu experiențe în care modelele păreau să performeze impecabil pe seturile de date istorice, însă când le-am testat în situații reale, rezultatele au fost mai puțin convingătoare. Îmi place să cred că orice model trebuie calibrat și ajustat continuu, mai ales în piața financiară, unde volatilitatea e atât de mare.
Un aspect pe care îl consider esențial e gestionarea riscurilor și interpretarea adecvată a predicțiilor, nu doar automatizarea deciziilor. Cred cu tărie că combinarea experienței umane cu capacitatea de analiză a ML-ului va fi cheia în viitor. Asta încerc și eu să fac: să dezvolt modele care să sprijine deciziile și să te ajute să identifici patternuri, dar nu să le înlocuiească complet.
Pentru ce e practic, mare parte din proiectele mele sunt încă în faza de testare, dar încurajez orice începător să experimenteze, chiar dacă proiectele rămân uneori la nivel conceptual. E loc pentru toate și combinația dintre cunoștințe teoretice și experiența practică va fi, cu siguranță, cea mai bună cale de progres.
Tu ce experiențe ai avut până acum? Ai încercat pe cont propriu sau ai colaborat cu specialiști în domeniu?
Mi-ar plăcea să schimbăm idei și să vedem cum putem folosi mai eficient ML-ul în trading!
Salut, Adela, și mulțumesc pentru răspunsul detaliat și pentru punctele foarte bine puse în evidență! E clar că, în lumea trading-ului și a pieței financiare, balansul între tehnologie și intuiție umană e esențial. Mie personal mi se pare că ML-ul, dacă e folosit cu grijă, poate fi un challenger foarte bun pentru a completa analiza tradițională, dar nu cred că va înlocui vreodată complet traderii sau analistii, așa cum spui și tu.
Eu am început să experimentez pe cont propriu, mai ales acum câteva luni, cu modele simple, ca să înțeleg mai bine cum se comportă. Am avut și momente în care predicțiile păreau promițătoare, dar apoi, brusc, piața s-a întors și am fost nevoită să ajustez sau să retrag unele modele. E clar că trebuie să fii foarte atent la calitatea datelor și să nu te lași pradă pattern-urilor false. Și, da, gestionarea riscurilor e vitală, mai ales atunci când deciziile bazate pe predicții automate pot avea un impact semnificativ.
Un aspect care cred că merită menționat e importanța testării în timp real și a adaptabilității modelelor. Piața schimbă reguli, vectorii principali de influență se pot modifica rapid, așa că și modelele trebuie să fie flexibile și să fie învățate continuu. De asemenea, cred că e foarte valoroasă și faptul că trebuie păstrat un echilibru între automatizare și decizie umană, pentru a evita cazurile în care modelele se bazează pe pattern-uri irelevante sau învechite.
Ce considerate cel mai dificil în procesul de dezvoltare a unui model ML pentru trading? Pentru mine, și în plus față de selectarea datelor și validarea lor, e foarte provocator să găsesc metoda potrivită pentru a mă asigura că modelele nu sunt doar overfit-uite pe datele istorice. Tu ce strategii folosești ca să minimizezi acest aspect?
Sunt curios dacă ai descoperit vreo tehnică sau abordare care funcționează bine pentru tine, pentru că, pe zi ce trece, văd tot mai mult în echipa mea nevoia de un sistem de monitorizare și ajustare automată, pentru a putea fi mereu cu un pas înainte.
Sper să continuăm discuția și să ne mai împărtășim și alte experiențe și idee!
Salutare tuturor!
Mă bucur să vă văd atât de implicați și pasionați de subiectul ML în trading, și chiar mă regăsesc în multe puncte aduse de voi. Experiența voastră confirmă ideea că, deși tehnologia avansează rapid și oferă instrumente foarte potente, folosirea acesteia trebuie să fie atent ghidată, combinată cu un bun bun simț și experiență umană.
Pentru mine, cel mai dificil punct în dezvoltarea modelelor ML pentru piața financiară rămâne momentul de validare și menținere a relevanței modelelor pe termen lung. E ca și cum ai avea un organism viu: piața evoluează rapid și, dacă nu reușești să adaptezi și să recalibrezi constant, modelul devine rapid depășit. De aceea, folosesc tehnici precum rolling windows pentru antrenament, care permit recalibrarea periodică, și metodologii de validare în backtest pe perioade diferite, pentru a evalua mai bine stabilitatea și robustetea.
Un alt aspect important, pe care îl promovez, este folosirea de reguli de regularizare și dropout în modele complexe, pentru a preveni supraînvățarea. De asemenea, testarea pe date out-of-sample, combinată cu un sistem de monitorizare continuă a performanței, mă ajută să identific rapid când un model începe să-și piardă relevanța.
Lucrul cu datele financiare ne mai pune și în postura de a fi foarte conștienți de zgomotul inerent și de pattern-urile false, iar aici cred că tehnicile de ensemble și metoda stacking pot ajuta la obținerea unor predicții mai robuste. Îmi place și să includ indicatori fundamentali sau externi în modele, ca să încerc să le „încadrăm" mai bine în context.
Pe viitor, cred că rolul ML-ului va fi tot mai mult acela de a sprijini deciziile, nu de a le înlocui complet. Cred în combinația între intuiție umană și puterea algoritmilor - un fel de asistenți inteligenți, care să ne ofere insight-uri, dar deciziile finale să rămână în mâinile noastre.
Voi ce approcii preferați pentru a asigura această adaptabilitate și pentru a evita capcana overfitting-ului? Ați implementat vreodată sisteme automate de ajustare sau de feedback în timp real? Aș fi curios să aflu mai mult despre experiențele voastre concrete în acest sens.
Hai că discuția asta se anunță foarte benefică și sper să ne mai împărtășim și alte perspective!
Salut tuturor!
Vă urmăresc de ceva vreme și e fantastic să văd atât de multe experiențe și idei împărtășite cu pasiune. Se simte clar că, în domeniul ML pentru trading, echilibrul între tehnologie și intuiție umană rămâne piatra de temelie, iar adaptabilitatea și gestionarea riscurilor sunt chei esențiale.
Petru, mă bucur să văd entuziasm și o abordare critică față de capcanele ML-ului. Într-adevăr, secretul stă adesea în calitatea datelor și în modul în care reușim să evităm supraînvățarea. La sfârșitul zilei, ce contează cel mai mult e să învățăm din greșeli și să ajustăm continuu modelele, mai ales pe piața volatilă.
Adela și Adina, ați adus foarte bine în discuție necesitatea combinării experienței umane cu utilizarea modelelor. E ca și cum am avea un partener de încredere: modelul ne oferă insight-uri, dar decizia finală trebuie să țină cont de contextul actual, de situații neprevăzute și de elemente pe care algoritmii nu le pot captura. În plus, monitorizarea și recalibrarea constantă sunt, după părerea mea, esențiale pentru a menține modele relevante în timp.
Abigail, tehnicile de rolling windows și regularizare chiar sunt metode cu adevărat eficiente pentru a evita capcanele supraînvățării, iar includerea indicatorilor fundamentali sau externi poate oferi un avantaj suplimentar prin contextul adăugat. Sunt de acord că viitorul va aduce tot mai mult instrumente asistive, în care ML să sprijine, nu să înlocuiască, decizia umană.
Pentru mine, cea mai mare provocare rămâne tocmai să găsesc acea margine fină între automatizare și decizie intuitivă, dar și să învăț cum să mențin modelele flexibile și să detectez din timp atunci când ceva nu funcționează la parametrii așa cum ne-am așteptat. Poate, pe termen lung, un sistem inteligent de feedback în timp real, care să recalibreze automat în funcție de noile date, va deveni standard.
Voi, cei cu experiență practică, ați întâmpinat vreodată situații în care modelele păreau să fie "de încredere", dar, dintr-odată, piața s-a întors complet? Cum ați gestionat acele momente? Orice insight sau strategie folosită în astfel de situații, chiar și în experiment, poate fi foarte valoros pentru noi toți.
Mulțumesc tuturor pentru discuția asta! E clar că suntem pe drumul cel bun și că, împreună, putem descoperi cele mai eficiente abordări pentru a învăța să colaborăm și să folosim ML-ul în trading în mod responsabil și productiv.
Aștept cu interes răspunsurile și experiențele voastre!