私たちのブログでは、アルゴリズム取引の問題に大きな注意を払い、その実装のための多くの技術的ソリューションを提供しています（例えば、 取引所への直接アクセス ）。
数か月前、金融サービスIKnowFirst Lipa Roitman の創設者とプロジェクトマネージャーYaron Golgherによって、アルゴリズム取引の動向と動向に関するプレゼンテーションが公開されました 。 このドキュメントからの主な考えに注目してください。
ニュース分析
現在、多くのアルゴリズムトレーダーは、ニュースを分析および解釈して、取引ロボットが取引を行うことができる情報を強調するシステムの開発に取り組んでいます。 （ この記事では、ニュースが市場に与える影響について書きました）。
ニュースを受信するには、さまざまなサービスが使用されます。たとえば、特定の検索クエリの人気を示すGoogleトレンドなどです。 アルゴリズムは、ニュースフィードも分析します（たとえば、トムソンロイター、ブルームバーグなど）。
さらに、プレゼンテーションの作成者は、そのようなフィードから自動的にニュース記事を作成するシステムを開発する可能性を指摘します。これにより、ネットワーク上でのその後の公開が可能になります。少し遅れて。
機械学習
市場の分析には、数学、統計、論理ツールが使用されます。 彼らの助けを借りて、検証可能な仮説を作成することが可能です（たとえば、履歴データで）。
機械学習プロセスは、数学ツールとソフトウェアツールの選択、入力データのポタリング、予測の作成、精度の最適化まで、いくつかのステップで構成されています。
このツールのみを使用して真に効果的な戦略を作成することはほとんど不可能ですが、 先ほどブログで書いた実験で示したように、機械学習と履歴データを使用すると、特定の収入をもたらす戦略を作成できます。
遺伝的アルゴリズム
多くの検索アルゴリズムがあり、そのうちの1つは遺伝的です。 関連する要素間の正確な関係が不明で、原則として存在しない場合に、複雑な問題を解決するために使用されます。
問題は形式化されているため、その解決策は遺伝子のベクトル（「遺伝子型」）の形式でエンコードでき、各遺伝子はビット、数、またはその他のオブジェクトを表すことができます。 次に、初期の「集団」の多くの遺伝子型がランダムに作成され、特別なフィットネス関数を使用して評価されます。
その結果、各遺伝子型には「適合性」の値が割り当てられます。問題をどの程度うまく解決できるかが決定されます。
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