Migliorare le strategie di trading con l'AI

Il mondo della finanza è complesso e sempre in movimento. Investitori e trader hanno bisogno di strumenti migliori per capire i dati e prendere decisioni intelligenti. Questo articolo parla di un nuovo approccio che usa un tipo di intelligenza artificiale chiamato rete neurale convoluzionale (CNN) insieme all'apprendimento profondo per rinforzo (DRL) per analizzare i dati finanziari e migliorare le strategie di trading.

#Contesto

Negli ultimi anni, la quantità di dati finanziari disponibili è aumentata in modo significativo. Questo include i prezzi delle azioni, i volumi di trading e vari indicatori economici. Con così tante informazioni, usare metodi tradizionali per analizzare i dati può essere difficile e inefficiente. L'apprendimento automatico, specialmente le CNN, è diventato più popolare per analizzare questi dati perché possono identificare modelli che gli esseri umani potrebbero perdere.

#La Sfida

I dati finanziari presentano sfide uniche. I prezzi possono cambiare rapidamente, rendendo difficile prevedere i movimenti futuri basandosi sulle performance passate. Inoltre, diversi indicatori finanziari possono avere scale e comportamenti molto diversi. Per esempio, il prezzo di un'azione potrebbe essere nell'ordine delle centinaia, mentre il volume di trading potrebbe essere nell'ordine dei milioni di azioni. Queste differenze possono fuorviare i modelli e rendere difficile per loro apprendere in modo efficace.

#Il Nostro Approccio

Per affrontare queste sfide, proponiamo due importanti miglioramenti nel modo in cui le CNN lavorano con i dati finanziari: normalizzare i dati in input e ristrutturare l'architettura della CNN. Questi cambiamenti puntano a rendere il modello più robusto e migliore nell'individuare modelli complessi nei dati.

#Normalizzazione dei Dati in Input

Il primo miglioramento è aggiungere uno strato di normalizzazione all'inizio del modello. La normalizzazione significa regolare i dati in modo che ogni caratteristica (come prezzo o volume) abbia una scala simile. Questo aiuta il modello ad apprendere in modo più efficace perché riduce il rischio che alcune caratteristiche sovrastino altre. Trasformando i dati per avere una media di zero e una deviazione standard di uno, possiamo fornire un input bilanciato che aiuta a stabilizzare il processo di apprendimento.

#Ristrutturazione dell'Architettura della CNN

Il secondo miglioramento riguarda la modifica della struttura della CNN stessa. Il nostro nuovo design presenta un'architettura di riduzione del gradiente. Questo significa che i primi strati della CNN sono più ampi, permettendo loro di catturare un'ampia gamma di caratteristiche. Man mano che i dati passano attraverso gli strati, questi diventano più stretti. Questo permette al modello di distillare informazioni complesse in rappresentazioni raffinate che sono cruciali per fare previsioni accurate.

#Ambiente del Mercato Finanziario

Per usare il nostro modello, abbiamo impostato un mercato finanziario simulato basato su un framework chiamato FinRL-Meta. Questo ambiente simula le condizioni di trading del mondo reale, permettendoci di testare quanto bene il nostro modello funziona in diversi scenari. Gestisce varie sfide come bassi rapporti segnale-rumore, che possono confondere i modelli, e bias di sopravvivenza, che potrebbero falsare le performance storiche.

#Processo Decisionale di Markov

La simulazione del mercato finanziario utilizza un concetto noto come Processo Decisionali di Markov (MDP). Questo framework definisce diversi stati (le condizioni di mercato attuali), azioni (cosa può fare il modello, come comprare o vendere) e ricompense (quanto sono riuscite quelle azioni). Strutturando l'ambiente in questo modo, possiamo modellare il processo decisionale in un modo che rifletta il trading reale.

#Spazio degli Stati e Rappresentazione delle Caratteristiche

Nell'ambiente finanziario, rappresentiamo le condizioni di mercato e gli asset come un vettore di stato, che è un array di fattori importanti. Questi includono:

• Prezzo di apertura dell'asset
• Prezzo più alto durante la giornata di trading
• Prezzo più basso durante la giornata di trading
• Prezzo di chiusura
• Totale delle azioni scambiate
• Giorno della settimana
• Vari indicatori tecnici che aiutano a valutare le tendenze di mercato.

Organizzando queste informazioni in un formato strutturato, aiutiamo la CNN ad apprendere a riconoscere i modelli nel tempo.

#Spazio delle Azioni

Insieme allo spazio degli stati, abbiamo uno spazio delle azioni che definisce quali azioni di trading il modello può intraprendere. Questo include comprare, vendere o mantenere azioni. Ogni azione può comportare varie posizioni su diversi asset. Questa flessibilità consente al modello di adattare la sua strategia in base alle attuali condizioni di mercato.

#Funzione di Ricompensa

La funzione di ricompensa è una parte cruciale del nostro modello. Aiuta il modello a capire quanto sta funzionando misurando le variazioni nel valore del suo portafoglio in base alle azioni intraprese. Idealmente, il modello dovrebbe imparare a prendere decisioni che portano a ritorni più elevati.

#Addestramento del Modello

Una volta impostato l'ambiente, alleniamo il modello usando una strategia chiamata Ottimizzazione della Politica Prossimale (PPO). Questo metodo ci aiuta a migliorare le strategie di trading del modello attraverso l'apprendimento e la valutazione ripetuti.

#Ottimizzazione della Politica

Nella PPO, definiamo una politica, che è la strategia che il modello segue per prendere decisioni. L'obiettivo principale è quello di regolare questa politica nel tempo in modo che il modello possa massimizzare i suoi ritorni dall'investimento. Usando una combinazione di tecniche, la PPO assicura che il modello impari in modo efficiente evitando cambiamenti drastici che potrebbero destabilizzare la sua strategia di trading.

#Valutazione delle Prestazioni

Dopo aver addestrato il modello, valutiamo le sue prestazioni rispetto a diversi modelli di riferimento, compresi quelli più semplici come i percettroni a più strati. Vogliamo misurare i miglioramenti nei ritorni cumulativi per determinare quanto bene il modello possa prendere decisioni redditizie in un ambiente simulato.

#Risultati Sperimentali

I risultati iniziali mostrano che la CNN migliorata funziona significativamente meglio rispetto ai modelli precedenti. Confrontando i ritorni cumulativi, possiamo vedere quanto bene il modello si adatti a diverse condizioni di mercato. Durante i periodi di volatilità del mercato, la nuova CNN continua a mostrare maggiore stabilità e migliori ritorni rispetto ai modelli più vecchi.

#Conclusione

Questo lavoro presenta miglioramenti preziosi su come le CNN possono essere utilizzate nell'apprendimento profondo per rinforzo finanziario. Normalizzando i dati in input e ristrutturando l'architettura della CNN, possiamo migliorare la capacità del modello di catturare modelli complessi nei dati finanziari. Questi avanzamenti possono portare a strategie decisionali migliori che possono adattarsi ai cambiamenti continui nei mercati finanziari.

Con l'aumentare della complessità e della ricchezza di dati dei sistemi finanziari, l'integrazione di tecniche di AI e apprendimento automatico giocherà un ruolo essenziale nell'aiutare i trader e gli investitori a navigare in questi ambienti con successo. L'approccio discusso qui offre una solida base per sviluppare futuri modelli finanziari che possono analizzare efficacemente i dati e massimizzare i ritorni.