Как российские айтишники создали сервис прогнозирования движения цен, который заинтересовал иностранных трейдеров. Материал был подготовлен специально для летнего номера Financial One.
Создатели: Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков
Сайт: stocksneural.net
Суть: сервис прогнозирования цен на акции, построенный на нейронных сетях и глубинном машинном обучении (Deep Learning)
Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков достаточно долго проработали в IT-индустрии, прежде чем решили найти применение своим навыкам на фондовом рынке. Дмитрий занимался разработкой программного обеспечения на заказ, используя периодически в своей работе инструменты машинного обучения. В какой-то момент у него возникла идея применить этот подход к фондовому рынку, на котором он уже некоторое время торговал. Направление оказалось перспективным: стало ясно, что при правильном анализе поступающей информации можно получать хорошие, а главное - прибыльные сигналы для входа в позиции.
Обсудив эту тему с Петром, он пришел к выводу, что имеет смысл создать сервис для индивидуальных инвесторов на основе готового метода анализа рынков. Так появился
Stocksneural - сервис сигналов, алгоритм которого анализирует поведение цены и объема, используя глубокое машинное обучение и искусственные нейронные сети. После обработки поступившей информации система на выходе выдает сигнал по типу -1 (шорт) 0 (закрытие позиции) +1 (лонг), за которым следят клиенты и совершают соответствующие операции.
Получив более или менее боеспособную модель, Луковкин и Пермяков протестировали ее на исторических данных по нескольким акциям за два года и оказались довольны результатом. Реальный же счет с января 2015-го за год, используя сигналы, вырос на 40%.
По ряду бумаг количество удачных сделок составляет 70-90%, но есть и инструменты, по которым процент попаданий недотягивает до 50%. «По ним проще получать сигнал и делать все наоборот - тогда будете зарабатывать», - шутит Дмитрий. По словам создателей, у них в процессе тестирования есть новые модели, которые могут увеличить в два раза число акций с высокой степенью попадания.
До момента старта активного продвижения Stocksneural набралось порядка 300 подписчиков, а каждый день регистрируется не меньше 10 человек.
На сайте сервиса можно увидеть пример работы системы, причем создается впечатление, что на график нанесена скользящая средняя. «Это не совсем скользящая, - поясняет Дмитрий. - Мы предсказываем сглаженное значение цен так, чтобы соотношение сигнал-шум было оптимальным. Скользящая средняя «дубовая», неадаптивная, поскольку непонятно, какое ее значение является оптимальным в конкретный промежуток времени». Сглаживание же помогает максимизировать соотношение сигнал-шум.
«У нас были опасения, что с переходом с тренда на флэт система сломается. Они не оправдались. В этом плюс моделей, построенных на нейронных сетях, - они адаптируются. В один момент система trend following, в другой - mean reversion», - говорит Дмитрий.
Алгоритм анализирует акции из индекса S&P 500 и выдает советы на вход на дневных таймфреймах. Создатели планируют расширить список инструментов с доступными по ним сигналами (клиентам интересны форекс, товары и ETF) и увеличить их частоту за счет перехода на интрадейные интервалы. Особенно перспективным кажется добавление биржевых фондов - это настоящий Клондайк, на котором огромное количество ультрапассивных инвесторов, говорит Луковкин.
На первых порах, когда велись лишь исследования гипотез, сервис не требовал вложений, однако потом создатели все-таки продали половину компании ангельскому инвестору за $100 тысяч. Деньги пошли на расширение штата и маркетинг продукта.
Основной рынок для Stocksneural - западный, причем стартаперы не скрывают, что под отечественный рынок ничего адаптировать не собираются - только если появится брокер-партнер.
Комментарии: