Бинарные опционы: Искусственный интеллект против случая

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что алгоритмы машинного обучения не способны предсказывать движения цен на бинарные опционы лучше, чем случайность.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Наблюдаемое расхождение между растущей точностью обучения (синий цвет) и снижающейся точностью валидации (оранжевый цвет) указывает на переобучение модели, что подтверждается соответствием конечной точности на независимом тестовом наборе (красная точка) базовому уровню ZeroR, демонстрируя неспособность выученных закономерностей к обобщению.
Наблюдаемое расхождение между растущей точностью обучения (синий цвет) и снижающейся точностью валидации (оранжевый цвет) указывает на переобучение модели, что подтверждается соответствием конечной точности на независимом тестовом наборе (красная точка) базовому уровню ZeroR, демонстрируя неспособность выученных закономерностей к обобщению.

Анализ эффективности моделей машинного обучения в прогнозировании бинарных опционов, демонстрирующий превосходство базового алгоритма ZeroR.

Несмотря на распространенное мнение о возможности получения стабильной прибыли на рынке бинарных опционов с помощью предиктивных моделей, их эффективность остается под вопросом. Данное исследование, озаглавленное ‘Machine Learning vs. Randomness: Challenges in Predicting Binary Options Movements’, посвящено анализу возможностей и ограничений машинного обучения в прогнозировании движения цен бинарных опционов. Полученные результаты демонстрируют, что различные алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети, систематически не превосходят простую случайную стратегию. Подтверждает ли это фундаментальную случайность данного рынка и необходимость пересмотра подходов к его анализу?

Элегантность Прогнозирования: Установление Базового Уровня

Прогнозирование валютных курсов, в частности на рынке Forex, представляет собой сложную задачу из-за присущей ему высокой волатильности и множества взаимосвязанных факторов. Рынок характеризуется быстрым изменением цен, обусловленным глобальными экономическими событиями, политическими решениями и даже настроениями инвесторов. Эти факторы взаимодействуют нелинейным образом, создавая сложные паттерны, которые трудно предсказать с высокой точностью. Любые попытки моделирования требуют учета не только исторических данных, но и способности адаптироваться к постоянно меняющейся динамике рынка, что делает задачу прогнозирования крайне нетривиальной и требующей применения передовых методов анализа и машинного обучения.

В качестве отправной точки для оценки эффективности более сложных моделей прогнозирования валютного курса был разработан простейший алгоритм, получивший название “ZeroR Model”. Данный алгоритм, не учитывающий никаких факторов, кроме частоты встречаемости каждого класса (роста или падения курса), всегда предсказывает наиболее вероятный исход. Результаты тестирования на исторических данных валютной пары EUR/USD, представленных в наборе данных HistData, показали, что точность такого базового подхода составляет 0.5389, или 53.89%. Эта величина служит ключевым ориентиром, позволяющим оценить, насколько значительно более сложные модели превосходят простейшее предсказание большинства, и демонстрирует минимальный уровень точности, который необходимо достигнуть для подтверждения эффективности новых подходов к прогнозированию.

В основе проведенного анализа лежит исторический набор данных, обозначенный как ‘HistData’, с акцентом на валютную пару ‘EUR/USD’. Этот набор представляет собой хронологическую последовательность котировок, отражающих динамику изменения курса евро к доллару США за определенный период. Именно эти исторические данные служат отправной точкой для оценки эффективности разработанных прогностических моделей, позволяя выявить закономерности и тенденции, влияющие на колебания валютных курсов. Детальное изучение ‘HistData’ обеспечивает необходимую базу для калибровки и тестирования алгоритмов прогнозирования, а также для определения их способности к адаптации к изменяющимся рыночным условиям. Точность и полнота данных ‘HistData’ напрямую влияют на достоверность полученных результатов и надежность прогнозов.

Сравнение конечной точности основных моделей показывает их превосходство над базовым алгоритмом ZeroR.
Сравнение конечной точности основных моделей показывает их превосходство над базовым алгоритмом ZeroR.

Улучшение Моделей: Масштабирование Признаков и Оптимизация

Для подготовки данных к использованию в продвинутых моделях машинного обучения применяется метод нормализации признаков с использованием класса ‘StandardScaler’. Этот метод преобразует признаки, вычитая среднее значение и деля на стандартное отклонение, что приводит к тому, что все признаки имеют нулевое среднее и единичное стандартное отклонение. Это позволяет избежать доминирования признаков с большими значениями и ускоряет процесс обучения, особенно для алгоритмов, чувствительных к масштабу признаков, таких как метод опорных векторов (SVM) и нейронные сети. Нормализация признаков также улучшает стабильность и сходимость алгоритмов оптимизации, используемых в процессе обучения моделей.

Эффективное машинное обучение требует тщательной оптимизации гиперпараметров для настройки параметров модели. Гиперпараметры — это параметры, которые не изучаются в процессе обучения, а задаются заранее и влияют на процесс обучения и производительность модели. Оптимизация гиперпараметров включает в себя поиск оптимальных значений этих параметров, что часто выполняется с использованием методов перебора, случайного поиска или более продвинутых алгоритмов, таких как Bayesian optimization или Hyperband. Неправильно подобранные гиперпараметры могут привести к недообучению ($underfitting$) или переобучению ($overfitting$) модели, снижая ее обобщающую способность и точность на новых данных.

Для ускорения процесса поиска оптимальных гиперпараметров модели используется алгоритм Hyperband. В отличие от традиционных методов, таких как grid search или random search, Hyperband динамически распределяет вычислительные ресурсы между различными конфигурациями гиперпараметров. Алгоритм итеративно выделяет небольшое количество ресурсов для большого числа конфигураций, отбрасывая наименее перспективные и выделяя больше ресурсов оставшимся. Этот процесс повторяется, постепенно уменьшая количество конфигураций и увеличивая выделяемые ресурсы, что позволяет быстрее найти оптимальные параметры модели по сравнению с полным перебором или случайным поиском, особенно в задачах с большим количеством гиперпараметров и высокой вычислительной стоимостью каждой оценки.

Оценка Модели: Надежность и Точность

Для оценки способности моделей к обобщению и предотвращения переобучения используется метод $k$-кратной перекрестной проверки (k-fold Cross-Validation). В рамках данного подхода, обучающая выборка разделяется на $k$ взаимоисключающих подмножеств (фолдов). Модель последовательно обучается на $k-1$ фолдах, а затем тестируется на оставшемся фолде. Этот процесс повторяется $k$ раз, каждый раз используя другой фолд для тестирования. Итоговая оценка производительности модели является средним значением результатов, полученных на каждом из $k$ фолдов, что обеспечивает более надежную оценку способности модели к обобщению на новые, ранее не виданные данные.

В процессе оценки производительности были протестированы различные алгоритмы машинного обучения, включая ‘Random Forest’ (случайный лес), ‘Logistic Regression’ (логистическая регрессия), ‘Gradient Boosting’ (градиентный бустинг) и ‘k-Nearest Neighbors (kNN)’ (метод k ближайших соседей). Выбор данных алгоритмов обусловлен их широким применением в задачах классификации и способностью обрабатывать различные типы данных. Целью тестирования являлось определение наиболее подходящего алгоритма для данной задачи и сравнение его производительности с базовым уровнем, заданным моделью ‘ZeroR’.

Для количественной оценки производительности моделей использовалась метрика “Точность” (Accuracy). Результаты тестирования всех рассмотренных алгоритмов машинного обучения — “Случайный лес”, “Логистическая регрессия”, “Градиентный бустинг” и “k-ближайших соседей” (kNN) — показали стабильное значение точности, равное 0.5389. Данный показатель соответствует точности базовой модели “ZeroR”, что указывает на отсутствие значимого улучшения предсказательной силы по сравнению с наивным подходом.

Уточнение Прогнозов: Роль Отбора Признаков

Алгоритм «Случайный лес» оказался эффективным инструментом не только для прогнозирования, но и для отбора признаков — процесса, позволяющего выявить наиболее значимые переменные, влияющие на прогнозируемый результат. Этот метод автоматически оценивает важность каждого признака, определяя, насколько сильно его изменение влияет на точность модели. В результате, алгоритм способен выделить небольшое подмножество наиболее релевантных факторов, отбрасывая шум и избыточную информацию. Использование подобного отбора признаков позволяет упростить модель, снизить вычислительную сложность и потенциально повысить её обобщающую способность, сосредотачиваясь на наиболее важных аспектах данных.

В процессе разработки прогностических моделей для финансового рынка, особое внимание уделяется отбору наиболее значимых признаков. Целью данного подхода является не только повышение точности прогнозов, но и существенное снижение вычислительной сложности. Отбрасывая избыточные и нерелевантные переменные, исследователи стремятся создать более эффективные и быстрые модели, способные оперативно анализировать большие объемы данных. Уменьшение размерности данных позволяет оптимизировать процесс обучения модели и снизить риск переобучения, что в конечном итоге способствует более надежным и стабильным результатам прогнозирования, несмотря на присущую рынку неопределенность.

Несмотря на применение методов отбора признаков для повышения точности прогнозов, ни одна из протестированных моделей не смогла превзойти результат $0.5389$, достигнутый моделью “ZeroR”. Данный факт подчеркивает выраженный уровень случайности, присущий рынку Форекс, и указывает на ограниченность возможностей предсказания даже при использовании сложных алгоритмов и тщательного отбора наиболее релевантных переменных. Полученные результаты свидетельствуют о том, что колебания валютных курсов в значительной степени определяются непредсказуемыми факторами, что затрудняет создание эффективных прогностических моделей.

Исследование демонстрирует, что применение сложных алгоритмов машинного обучения в предсказании бинарных опционов часто не дает результатов, превосходящих случайный выбор. Эта закономерность подчеркивает фундаментальную сложность прогнозирования в условиях высокой волатильности и, по сути, подтверждает идею о том, что не всегда увеличение сложности ведет к улучшению результата. Как однажды заметил Исаак Ньютон: «Я не знаю, как меня видят другие, но мне кажусь я лишь мальчиком, играющим с камешками на берегу моря, находящим более гладкие, чем другие». Подобно тому, как Ньютон искал совершенство в простоте, данная работа указывает на то, что в некоторых случаях простейшие модели могут оказаться более эффективными, чем сложные системы, стремящиеся к предсказанию непредсказуемого.

Куда Далее?

Представленное исследование, констатировавшее превосходство случайности над сложными алгоритмами машинного обучения в прогнозировании бинарных опционов, оставляет ощущение не столько разочарования, сколько… элегантной простоты. Если даже тщательно подобранные модели, включая нейронные сети, не способны обойти базовый уровень случайного выбора, возникает вопрос: не является ли сама постановка задачи иллюзией контроля над по сути хаотичным процессом? Необходим пересмотр подходов, смещение фокуса с попыток преодолеть случайность на её понимание и, возможно, даже гармоничное сосуществование с ней.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется углублённый анализ самой природы случайности в данном контексте. Возможно, кажущаяся непредсказуемость рынка бинарных опционов — это не абсолютная энтропия, а результат взаимодействия множества слабо связанных факторов, которые, будучи выявленными, откроют возможности для более тонкого моделирования. Однако, даже в этом случае, красота системы, как и её предсказуемость, будет зависеть от её способности масштабироваться, а не от сложности её архитектуры.

Вместо погони за недостижимой точностью прогнозирования, стоит рассмотреть альтернативные подходы, например, разработку систем управления рисками, адаптирующихся к высокой степени неопределённости. Попытки обуздать хаос, как правило, приводят к ещё большему беспорядку. Гораздо продуктивнее — научиться танцевать в его ритме.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15960.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-21 15:02