[VIDEO] Automatické obchodní systémy založené na umělé inteligenci

Dnes mám pro vás velmi zajímavé téma, kterým je umělá inteligence. Článek bude trochu delší, tak jej rozdělím na více částí:

1. Úvod
2. Video s přednáškou o umělé inteligenci z Fintech konference CTIT (v češtině)
3. Co to je umělá inteligence a co si pod ní představit
4. Co naopak není umělá inteligence
5. Jak se s umělou inteligencí v tradingu pracuje
6. Umělá inteligence v ČR

Pár slov na úvod

Tento článek jsem se rozhodl napsat ze tří důvodů.

První je ten, že umělá inteligence zní v dnešní době sexy, a tak se s ní často ohání i prodejci podřadných systémů. Díky tomuto článku poznáte, co umělá inteligence vlastně je a co není.

Druhým důvodem je to, že mám na téma umělé inteligence na finančních trzích záznam skvělé přednášky od Pavla Hály, o kterou vás nechci připravit.

Třetím důvodem je přínos této technologie. Na první pohled se to může zdát složité, ale to nevadí. Úkolem lidí, kteří se v tomto oboru vyznají, je vytvářet nástroje, které jsou snadno použitelné i pro laiky. Proto není na škodu se o toto téma zajímat a mít představu, co umělá inteligence vlastně znamená a co nikoliv.

Cíl článku je tedy jasný a pojďme už k věci.

Video s přednáškou o umělé inteligenci

Před nedávnou dobou měl Pavel Hála (píšu o něm níže) přednášku o umělé inteligenci na konferenci v Brně pořádané technologickou platformou CTIT a Jihomoravským Inovačním Centrem. Pořídil jsem z ní záznam a zde jej máte. Pavel se snažil podat přednášku srozumitelnou formou, aby přínos a principy pochopil i laik.

Co to je umělá inteligence a co si pod ní představit?

Umělou inteligencí by se dal nazvat samoučící adaptabilní model. Je to systém (schválně neříkám strategie), který s každým novým obchodem vyhodnocuje stav trhu v historickém kontextu a učí se, jak obchodovat lépe.

Je tedy jako diskreční trader, který se s každým obchodem zlepšuje a obchoduje lépe a lépe. Pokud se tedy poučuje ze svých chyb a úspěchů, místo aby dělal pořád dokola to samé a splňoval Einsteinovu definici šílenství (dělání toho samého stále dokola a očekávání odlišných výsledků).

Pod umělou inteligencí si tak jednoduše představte počítačový program, který se učí a neustále zlepšuje. Má také jednu velkou výhodu oproti diskrečnímu obchodníkovi – na začátku se učí velmi rychle, protože si na historických datech projde třeba desítky let historie a během několika desítek hodin tak zvládne to, co by diskrečnímu obchodníkovi trvalo roky. Je to takový „virtuální trader“.

Navíc, stejně jako jsou odlišní reální tradeři, stejně tak se liší i modely umělé inteligence (virtuální tradeři). Existuje tedy více cest, jak s umělou inteligencí pracovat a můžete tak mít třeba 20 různých „virtuálních traderů“.

Co umělá inteligence naopak není

Tuto část pokládám za velmi důležitou. Jak jsem psal výše, mnoho lidí prezentuje jako umělou inteligenci i „obyčejné“ systémy.

Umělá inteligence určitě není to, že se strategie sama optimalizuje na základě určitých hodnot. V tradingu se používá přístup tzv. dominantní frekvence. Pro představu máme 3 hlavní frekvence – nízké, vysoké a dominantní. Nízké frekvence se používají pro indikátory jako je klouzavý průměr, jsou relativně vyhlazené. Vysoké frekvence jsou typické pro oscilátory, jako je RSI.

Dominantní frekvence je naopak frekvence, která trhu dominuje a používá se např. jako hodnota indikátorů. Klouzavý průměr tak nemusí mít nutně periodu 200, ale perioda může být definována dominantní frekvencí, a tak se měnit s každou svíčkou a neustále adaptovat na trh.

V zásadě to není žádný nový přístup, ale ani to není umělá inteligence. Přesto je mnoho lidí schopných toto (nebo podobné přístupy) za umělou inteligenci vydávat.

Umělá inteligence v pravém slova smyslu také nepoběží jako strategie v obchodní platformě, protože prakticky žádná trading platforma není uzpůsobena k tomu, abyste s umělou inteligencí mohli pracovat. Na toto se pojďme podívat nyní.

Jak se pracuje s umělou inteligencí v tradingu

Jak jsem zmínil výše, s umělou inteligencí se nepracuje v běžných obchodních platformách. A to z toho důvodu, že kvůli své extrémní výpočetní náročnosti musí být tyto algoritmy velmi těsně uzpůsobeny pro konkrétní hardware na kterém běží.

Právě k tomu slouží speciální nástroje, jako je např. knihovna TensorFlow, které váš výsledný kód zpracují pro optimální běh na daném hardwaru.

V TensorFlow se pracuje s tzv. výpočetním grafem, který shlukuje jednotlivé operace do vyšších celků a kde data tečou v přesně stanoveném pořadí. Já sám programovat neumím, tak to znám jen teoreticky od Pavla Hály. Ukázku malé části výpočetního grafu vidíte zde:

Ukázka malé části architektury umělé inteligence od Pavla Hály

Tyto nástroje ale fungují samostatně a pokud je chcete použít pro Metatrader nebo jiné platformy, musíte jít na to trochu jinak.

V zásadě jsou 3 cesty:

1. Pracujete se signály
   Strategie vám generuje signály a ty pak zadáváte ručně.  Je to použitelné hlavně pro denní timeframe, abyste vše stíhali.
2. Signály obchodujete automaticky
   Strategie generuje signály a automaticky je posílá do platformy. V takovém případě pak probíhá exekuce automaticky a není problém s časem.
3. Pravidelné generování strategií
   Postup, kde s každou změnou ve strategii vygenerujete nový soubor pro obchodní platformu. Obvykle se dělá nová strategie např. na měsíční bázi.

Pokud vám tedy bude někdo nabízet do MT4 strategii postavenou na umělé inteligenci, nevěřte mu.

Umělá inteligence na finančních trzích v ČR

ČR má v oblasti využití umělé inteligenci na finančních trzích poměrně zajímavou pověst. Osobně se znám s více odborníky, ale nejdále to z mého pohledu dotáhl Pavel Hála. Pavel je vystudovaný astrofyzik a velmi inteligentní člověk. Po tom, co ho znám mohu potvrdit, že o nasazení umělé inteligence v tradingu by se neměl snažit každý, ale zajímat se o tuto oblast určitě má smysl.

Proč?

Je to jednoduché. I když je Pavel velmi chytrý člověk, pro kterého není skoro nic složité, má co předat dál. Rád tady používám srovnání s Nikolou Teslou. Nikola Tesla byl geniální člověk, který vymyslel neskutečné věci. I když by mu skoro nikdo z nás nerozuměl a nechápal o čem mluví, tak používáme výsledky jeho práce (doporučuji si přečíst jeho životopis). Úkolem těchto lidí tak není předat vám své znalosti v surové podobě, ale předat vám je tak, abyste je dokázali využít a jejich myšlenky se tak dostaly do nástrojů, které jsou snadno použitelné.

S umělou inteligencí se tedy setkáte v místech, kde byste ji ani nečekali. Například vyhledávání na Googlu, support (někdy komunikujete s robotem, ne se skutečným člověkem) apod.

Pavel je architekt aplikace SpreadCharts, což je skvělá platforma pro analýzu futures, a navíc je kompletně zdarma. Pavel a jeho aplikace mě dokonce natolik zaujaly, že jsem do SpreadCharts vstoupil s minulém roce jako investor, můžete se tedy těšit na nové zajímavé funkce. Více se o SpreadCharts a komoditních trzích dozvíte na webináři, který jsme připravili. Má jej na starost Elena Lindišová, kterou Pavel mentoroval a dnes je Elena součástí týmu SpreadCharts. Přihlásit se můžete zde.