Команда ученых Южно-Уральского государственного университета разработала алгоритм гибридного интеллекта, позволяющий зарабатывать на финансовых рынках. Данный проект победил во всероссийском конкурсе молодёжных инновационных проектов УМНИК по развитию IT-экосистемы, которую создает Сбербанк в рамках проектов, соответствующих перспективным «сквозным» технологиям национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Что такое гибридный интеллект?
Давайте представим, что мы отберем десять самых успешных трейдеров и проанализируем их прогнозы о том куда пойдет цена на евро доллар в ближайшие часы, наверняка девять из десяти «скажут» что она пойдет вверх, это и есть коллективный интеллект, интеллект, основанный на коллективном мышлении, пусть даже эти люди не знают друг друга. А что если их мнения проанализировать еще раз, но использовать при этом машинное обучение, тогда это уже гибридный интеллект, который выдаст один совокупный и взвешенный сигнал на покупку или продажу.
Гибридный интеллект — это смесь искусственного интеллекта с коллективным человеческим. Если представить, что каждый человеческий мозг есть процессор, то чем больше мощность процессора, и чем больше таких процессоров будут работать над одной и той же задачей, тем лучше и быстрее они найдут решение.
Кто уже использует разработки в сфере коллективного разума?
Коллективный интеллект уже применяют крупнейшие мировые хедж-фонды. В то же время многие фонды уже применяют машинное управление техническими аспектами как собственно трейдинга, так и риск-менеджмента.
Как родилась идея?
Рассказывает студент 1 курса заочной формы обучения высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ Александр Долгов: «С недавнего времени я начал увлекаться финансовыми рынками, но с точки зрения программиста, думал, как можно автоматизировать торги, и не тратить много времени на анализ. Я подключил Алексея Смирнова, руководителя IT отдела Института спорта, туризма и сервиса ЮУрГУ к работе, у него уже был успешный опыт создания коллективного интеллекта в прогнозах на спорт. Он мне подсказал идею, что можно делать прогнозы о том, куда пойдет цена, основываясь не на фундаментальном и техническом анализе, а на мнениях людей в Интернете в социальных сетях.
И мы начали сканировать Интернет. Сразу стало понятно, одним сервером не обойтись. Очень скоро мы купили еще сервер, потом еще. На данный момент у нас 5 высокопроизводительных серверов, которые ежедневно сканируют около 400 тысяч активных трейдеров. Создаются автоматические метрики, ведётся отбор кандидатов на различные финансовые инструменты, и всё это в автоматическом режиме. В итоге в месяц наша система потребляет более 150 гигабайт трафика. А мы тратим на поддержку этой системы всего около 2 часов нашего времени в день.
Первые результаты система начала показывать уже через 2 месяца после старта. В среднем, по каждой валютной паре прибыль составляла более 200 процентов в месяц. Мы отдали полученные данные на проверку доценту кафедры ЮУрГУ «экономическая безопасность» Илье Тетину, и он подтвердил результаты. Теперь мы совместно с ним разрабатываем более сложный алгоритм, учитывающий также и новостные финансовые заголовки, которые также влияют на изменение цены финансового актива. На данный момент максимальный моделируемый совокупный коллективный профит системы составляет более 18 тысяч процентов за год».
.png)
К каждому победителю конкурса «УМНИК- СБЕРБАНК» прикреплен наставник от Сбербанка. Участники проекта из ЮУрГУ уже связались со своим куратором и обсудили возможные пути сотрудничества. В ближайшее время ученые планируют создать интернет-ресурс на базе хостинга ЮУрГУ по бесплатному тестированию алгоритма для всех заинтересованных лиц.
СМИ о нас
Ученые РФ усовершенствуют алгоритм для анализа финансового рынка в рамках нацпроекта