Искусственный интеллект постепенно проникает во все сферы, включая алгоритмическую торговлю. Мы планируем выпускать различные функции на базе ИИ, так как этот тренд невозможно игнорировать. Но в этой статье речь пойдет о том, как ИИ развивается в области алготрейдинга и какие изменения он приносит.
Влияние ИИ на алгоритмическую торговлю
1. Снижение потребности в разработчиках коннекторов
С развитием ИИ необходимость в разработчиках коннекторов снижается. Базовые коннекторы, такие как для криптобирж, проще и быстрее создавать через ИИ при должном финетюнинге модели. Если ИИ научится обучаться в реальном времени, он сможет автоматически отслеживать ошибки и обновления протоколов, своевременно корректируя код.
Скрин процесса, как идет адаптация коннектора под изменившийся протокол крипто-биржи:
Одним из ключевых преимуществ ИИ является значительное ускорение разработки. В нашей компании мы используем ИИ для создания коннекторов, что позволяет сократить время их разработки в десятки раз. Ранее на написание и тестирование нового коннектора могло уйти несколько недель, а теперь это занимает лишь пару дней. Это демонстрирует, насколько ИИ может трансформировать процессы, повышая их эффективность и снижая затраты. Мы отдельно напишем статью о нашем подходе в разработке коннекторов через ИИ.
2. Написание стратегий
Почти все разработчики, занимающиеся написанием стратегий на заказ, могут исчезнуть как класс. ИИ способен генерировать индивидуальные стратегии быстрее и точнее, чем человек. Область алгоритмической торговли такова, что создатели стратегий не являются профессиональными программистами (и мы это понимаем, предлагая решение на базе
Дизайнер). А значит замена этого направления с помощью ИИ возможна уже сейчас. Пользователи смогут получать персонализированные решения, адаптированные под их стиль торговли и предпочтения.
3. Исчезновение популярных open-source проектов
С развитием ИИ необходимость в популярных open-source проектах, основанных на готовых роботах или стратегиях, будет снижаться. Людям будет проще запросить ИИ создать подходящее решение под их нужды и знакомую им программу, чем искать готовое и адаптировать его.
4. Сервисы аренды стратегий и покупка готовых роботов
Создание собственных стратегий через ИИ станет проще, чем покупка готовых решений или аренда стратегий. Пользователи смогут генерировать свои стратегии с учетом личных предпочтений и специфики рынка.
5. Уровень знаний программирования и его необходимость
Вопрос о необходимости изучения программирования становится всё более актуальным. ИИ уже сейчас способен генерировать код лучше, чем многие средние программисты. Это ставит под сомнение, зачем тратить годы на обучение, если машина способна выполнять те же задачи быстрее и качественнее.
6. Исчезновение джунов в алготрейдинге
С развитием ИИ джуны (младшие разработчики) в алгоритмической торговле могут исчезнуть. Простые задачи, которые раньше давались новичкам для обучения, теперь выполняются ИИ. Это приводит к тому, что вход в профессию усложняется, а задачи для синьоров становятся всё более сложными.
Будущее ИИ в алгоритмической торговле
В будущем можно ожидать, что ИИ будет всё больше интегрироваться в алгоритмическую торговлю, предлагая всё более совершенные и адаптированные решения для каждого пользователя. Отслеживание изменений протоколов, написание уникальных стратегий и создание новых коннекторов — всё это станет обыденностью. Роль человека в этом процессе будет заключаться в контроле и адаптации ИИ под специфические нужды, а также в решении сложных задач, которые пока остаются за пределами возможностей машин.
Заключение
В заключение хочется отметить, что использование ИИ в программировании открывает множество возможностей, но также требует адаптации и новых подходов к управлению человеческими ресурсами. Мы находимся на пороге новой эры, и наше будущее зависит от того, как мы сможем интегрировать эти технологии в нашу повседневную работу.