Как ИИ "учится" торговому паттерну

Модели машинного обучения не просто видят линию на графике; они видят математическую последовательность. Процесс обычно следует этому потоку:

Инженерия признаков: Сырые данные о ценах преобразуются в "признаки", такие как RSI (Индекс относительной силы) и пересечения скользящих средних, или даже "Оценки настроений", полученные из заголовков новостей.

Распознавание паттернов:

Обучение с учителем: Модели показывают тысячи прошлых паттернов "Бычий флаг" и говорят: "Это привело к приросту в 2%." Она учится сопоставлять эти конкретные входные данные с этим результатом.

Обучение без учителя: Модель смотрит на сырые данные без меток, чтобы найти "кластеры" поведения, которые люди еще не назвали, выявляя скрытые режимы в волатильности рынка.

Тестирование и оптимизация: ИИ "торгует" на исторических данных, которые он еще не видел, чтобы доказать, что паттерн статистически значим и не является просто случайностью (переобучением).