Przygotowanie danych w tradingu
Choć przygotowanie danych w tradingu rzadko budzi wielkie emocje, to pełni kluczową rolę w procesie uczenia maszynowego. Jeśli chcesz stworzyć dobre narzędzie, to musisz się postarać. Znane powiedzenie mówi „shit in – shit out” 🙂 Mówiąc delikatnie: jeśli wrzucisz byle jakie dane, to wynik też będzie byle jaki. Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego może pomóc inwestorom w podejmowaniu lepszych decyzji inwestycyjnych i przewidywaniu ruchów rynkowych. W tym artykule omówię istotny proces, jakim jest przetwarzanie oraz przygotowanie danych w tradingu dla modeli uczenia maszynowego. Dodatkowo zostaną poruszone również podstawowe koncepcje związane z tym zagadnieniem.
Przetwarzanie danych i analiza danych
Pierwszym krokiem w procesie wykorzystania uczenia maszynowego w tradingu jest zebranie danych historycznych. Zbiory danych mogą obejmować informacje o cenach, wolumenach handlu, wskaźnikach makroekonomicznych oraz innych zmiennych, które mogą wpłynąć na rynki finansowe. Możesz je pobrać ze znanych serwisów jak np. Stooq, czy Yahoo. Chyba, że chcesz je pobrać bezpośrednio z platformy – też jest taka opcja. Handlując na MT4, czy MT5, wystarczy że użyjesz skrótu klawiszowego ctrl+s. Wówczas zapiszesz dane z aktualnie otwartego instrumentu w formie pliku csv.
Po zebraniu danych, konieczne jest przetworzenie ich na użyteczną formę. Czyszczenie danych obejmuje usunięcie niekompletnych, nieaktualnych lub nieistotnych informacji, a także rozwiązanie problemów związanych z brakującymi danymi. W tym etapie ważne jest również sprawdzenie spójności danych oraz ich poprawności.
Inżynieria cech i selekcja zmiennych
Inżynieria cech odnosi się do procesu tworzenia nowych cech na podstawie istniejących danych, które mogą ułatwić modelom uczenia maszynowego identyfikację wzorców i zależności między zmiennymi. Przykładami takich cech mogą być średnie kroczące, wskaźniki techniczne, wskaźniki ekonomiczne czy wartości znormalizowane.
Selekcja zmiennych ma na celu wybór najbardziej istotnych cech, które będą wprowadzone do modelu. Redukcja liczby cech może przyczynić się do zwiększenia wydajności modelu oraz ułatwić interpretację wyników.
Normalizacja a przygotowanie danych w tradingu
Normalizacja danych jest równie ważnym elementem przygotowania danych wejściowych dla modeli uczenia maszynowego, gdyż pozwala na uniknięcie problemów związanych z różną skalą danych. Dzięki normalizacji, wszystkie zmienne są przeskalowane do tego samego zakresu wartości (np. 0 – 1), co ułatwia porównywanie ich wpływu na model. Następnie, dane są dzielone na próbki treningowe i testowe, aby umożliwić ocenę wydajności modelu na danych, których nie widział podczas uczenia. Zazwyczaj stosuje się podział na 70-80% danych treningowych i 20-30% danych testowych, chociaż proporcje te mogą się różnić w zależności od konkretnego przypadku.
Po co tworzyć taki podział? Można odpowiedzieć na to pytanie zadając kolejne: Jaki jest sens testowania strategii, na tych samych danych, na których się model wytrenowało? Przypomina to sytuację, w której trader zauważył określony schemat, który występował przez np. ostatni miesiąc, po czym stworzył EA. Następnie zdecydował się go przetestować na instrumencie, dokładnie w tym samym czasie, na którym zaobserwował jego występowanie. Tak…właśnie tak powstają, te wszystkie cudowne strategie, które możesz kupić w sieci za jedyne 100 USD 🙂 Także w dużym skrócie – podział danych na grupę treningową oraz testową ma na celu zmniejszenie overfiitingu.
Algorytmy uczenia maszynowego i optymalizacja hiperparametrów
Wybór odpowiedniego algorytmu uczenia maszynowego jest istotny dla skutecznego modelowania w tradingu. Istnieje wiele algorytmów, takich jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych (SVM) czy XGBoost, które można dostosować do potrzeb tradingu.
Optymalizacja hiperparametrów odnosi się do procesu strojenia parametrów modelu, takich jak współczynnik uczenia, głębokość drzewa czy liczba neuronów w warstwie ukrytej. Dobór optymalnych wartości tych parametrów może znacząco wpłynąć na wydajność modelu. W celu znalezienia najlepszych parametrów, często stosuje się metodę grid search lub optymalizację bayesowską.
Walidacja krzyżowa a przygotowanie danych w tradingu
Walidacja krzyżowa to technika oceny wydajności modeli uczenia maszynowego, która pozwala na uzyskanie bardziej wiarygodnych oszacowań błędu. W walidacji krzyżowej, dane dzielimy na kilka podzbiorów. Z kolei sam model trenujemy i testujemy na tych podzbiorach wielokrotnie, co pozwala na ocenę stabilności modelu.
Ocena wydajności modelu może obejmować różne metryki. Niektórymi z nich są np. błąd średniokwadratowy (MSE), współczynnik determinacji (R^2) czy precyzja, czułość i F1-score w przypadku klasyfikacji. Wybór odpowiednich metryk pozwala na monitorowanie jakości modelu i porównanie różnych algorytmów uczenia maszynowego.
Automatyzacja handlu, backtesting i optymalizacja strategii
Po zbudowaniu i ocenie modelu uczenia maszynowego, można go zintegrować z systemem automatyzacji handlu. Automatyzacja handlu pozwala na szybkie i efektywne wykonywanie zleceń na podstawie sygnałów generowanych przez model. Z kolei to zmniejsza wpływ emocji na decyzje inwestycyjne.
Backtesting to proces testowania strategii handlowej na danych historycznych, co pozwala ocenić, jak strategia działała w przeszłości. Jest to ważne narzędzie do oceny ryzyka, identyfikacji potencjalnych problemów i optymalizacji strategii handlowej.
Przygotowanie danych w tradingu – wnioski
Przetwarzanie i przygotowanie danych wejściowych są kluczowe dla skutecznego stosowania modeli uczenia maszynowego w tradingu. Wykorzystanie odpowiednich technik analizy danych, inżynierii cech, selekcji zmiennych oraz optymalizacji hiperparametrów pozwala na stworzenie wydajnych modeli, które mogą generować wartościowe sygnały handlowe.
Wdrażanie modeli uczenia maszynowego w tradingu wymaga również monitorowania ich wydajności i ciągłego ulepszania. Backtesting oraz walidacja krzyżowa są niezbędne w ocenie efektywności modelu. Zaś integracja z systemami automatyzacji handlu umożliwia wykorzystanie modeli w praktyce.
Ostatecznie, wykorzystanie uczenia maszynowego w tradingu może przyczynić się do lepszej alokacji kapitału. Jak również do optymalizacji strategii handlowych oraz zwiększenia ogólnej rentowności inwestycji. Warto jednak pamiętać, że żadne modele nie są doskonałe. Zawsze istnieje pewien stopień ryzyka związany z inwestycjami na rynkach finansowych. Dlatego ważne jest, aby zachować ostrożność i rozwagę podczas stosowania tych technik.
