Вперед
Описанный здесь проект был создан в ходе кропотливого путешествия исследований и открытий и включал идеи множества разных людей со всего мира. Важно понимать, что, как и в предположении этой концепции, сама причина того, что все это возможно, состоит в том, что исходная Аксиома верна, что целое больше, чем сумма его частей. Многие из величайших технологий, которые мы сегодня принимаем как должное, представляют собой слияния уже существующих технологий, которые находили практическое применение на протяжении большей части нашей взрослой жизни. С этой целью я не могу достаточно подчеркнуть, как потенциал этой технологии имеет одинаковую способность влиять на каждый сектор технологий и каждый аспект нашей повседневной жизни.
Рождение звезды
Первоначально концепция Lyra возникла как мое собственное исследование технологии алгоритмической торговли. Имейте в виду, что я младший разработчик, когда дело доходит до разработки полного стека, хотя у меня более 10 лет опыта работы с Python, в основном связанного с написанием сценариев и модификацией уже существующего кода. Я начинаю дневную торговлю через различные криптоплатформы, но быстро обнаружил, что этот процесс утомителен, поскольку криптовалюта не движется с желаемым объемом. Не желая бюрократизма брокерских платформ и учитывая тот факт, что я работаю в основном с криптовалютой, я в конце концов нашел несколько платформ, таких как One Broker и SimpleFX, которые позволили мне использовать Metatrader и торговать на Forex.
Вскоре я обнаружил, что оптимальной стратегией для торговли на Форексе является алгоритмическая торговля, и для этого существует множество уже существующих решений, с некоторыми из которых я добился большого успеха. В конце концов, хотя мой успех сводился к оптимизации, а оптимизация параметров для любой формы алгоритмической торговли требует времени и циклов ЦП, в некоторой степени машинное обучение уже встроено во многие платформы, которые предлагаются и используют их. стратегии. Однако после тестирования множества различных платформ я обнаружил, что придерживаюсь Metatrader и его встроенной системы оптимизации, поскольку он лучше всего работает для торговли криптовалютой.
Учитывая ограничения инструментов, которые у меня были, я немедленно начал искать другие ресурсы для алгоритмической торговли, чтобы понять основы торговли по системе Price Action System и то, как определять лучшие ценовые действия в любой момент времени на основе исторических событий. Естественно, это привело меня к двум формам машинного обучения: Q-обучение и MF-обучение. Используя имеющиеся у меня ресурсы, я смог создать торгового бота, который работал относительно успешно, но я хотел большего - я хотел создать систему, которая избавила бы меня от тайны алгоритмической торговли и устранила кривую обучения, на которую у меня ушло буквально больше года. чтобы построить на основе науки о данных и алгоритмической торговли, необходимо хотя бы немного продвинуться.
Созвездие сомнений
Я первый, кто признает, что я не специалист по данным. Исследования и программное обеспечение, в которые я развивался, превратились в кривую обучения, намного превышающую мое образование и подготовку, мне сразу стало очевидно, что мне нужно вызвать подмогу. Именно тогда я подхожу к своему хорошему другу Брайану Картеру. Мы с ним много лет работали вместе в игровом сообществе, и я обнаружил, что он чрезвычайно компетентный и способный человек. Я также знаю, что он был отличным разработчиком программного обеспечения и замечательным архитектором программного обеспечения. Как в профессиональном, так и в личном плане мы использовали решения и продумывали различные идеи, которые взорвали бы умы людей. Однажды я предложил ему эту идею за обедом в маленьком баре в далласском отеле под названием NYLO, и он сразу же был очарован этой идеей. Ему потребовалось некоторое время, чтобы обдумать его и проанализировать возможности, и вскоре он сделал это своим собственным, на самом деле само название проекта, Lyra и ИИ под названием Vega, было его идеей. Само название указывает на созвездие, в котором Вега (также известная как Alphae Lyrae) является самой яркой звездой в нем, что переводится в ядро нашего мозга машинного обучения в нейронной сети Lyra.
Чтобы начать строить свою команду, Брайан разыскал специалиста по данным, профессора и разработчика программного обеспечения, с которым он работал в прошлом, Райана Шрека, и они приступили к работе над исследованием и планированием структуры для этой технологии, которая начала развиваться за пределы концепции даже простая алгоритмическая торговая платформа. На моих глазах и очень быстро моя концепция чего-то столь же простого, как прогнозирование сделок, превратилась в человеческий интерактивный интеллект, который имел модульную конструкцию и мог выполнять задачи практически в любой отрасли.
Внутри мозга
Мы намерены создать что-то, что будет использовать Q-Learning с глубоким подкреплением и многие другие методы для создания оригинальных алгоритмов и оптимизации существующих, которые в настоящее время используются на рынке, для принятия наилучших возможных решений. Позвольте нам сделать это, нам нужно передать Vega AI как можно больше обучающей информации с очень высокой частотой. Это предполагает создание нейронной сети, способной обрабатывать эти данные с помощью новейших технологий. Мы можем сделать это, создав множество кластеров сбора данных с помощью вызовов служб API, которые заполняют исторические данные и получают данные в реальном времени по криптовалютам и другим мировым рынкам с достоверными полными статьями, лентами Twitter, обсуждениями форумов и тенденциями рынка, которые ИИ может обрабатывать, анализировать и обучаться созданию деревьев решений и корреляций между всеми ресурсами. Таким образом, сеть Lyra станет полностью автоматизированной сетью машинного обучения, доступной пользователям.
Взаимодействие с людьми
Обработка естественного языка (NLP) является краеугольным камнем качества для решений искусственного интеллекта. Он позволяет пользователю выполнять бесплатный текстовый поиск и анализировать документы по ключевым словам в мозгу ИИ, чтобы найти наиболее полезную информацию. Для нас важно создать превосходный пользовательский интерфейс и взаимодействие между инвесторами и Vega напрямую. Существует очень известный алгоритм НЛП под названием Gradient Descent, который очень эффективен при оптимизации нейронных сетей. Используя этот алгоритм, мы хотим дать пользователю возможность контролировать свои инвестиции и находить информацию, свободно общаясь с нашей платформой AI. Использование естественного диалога на интегрированных платформах, таких как Slack, Skype, Discord и т. Д., И нашего собственного встроенного приложения с гладким и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом. Если я хочу спросить Вегу, какое вложение для меня лучше всего, и автоматически торгую, я просто делаю это, и взамен Вега даст мне несколько параметров или вопросов в качестве ответа, чтобы помочь принять наилучшее возможное решение для моего портфеля. На это будут влиять многие факторы, такие как сумма инвестиций, которую я готов потратить, насколько агрессивно я хочу покупать и продавать, сколько различных инвестиций я хочу сделать и т. Д., Поэтому ИИ может использовать эту информацию для создания этот портфель и план сделки.
Больше одной звезды
Ни в коем случае это не конец нашего пути, применения и потенциал этой технологии поистине безграничны, и если мы достигнем целей, которые мы изложили в нашей дорожной карте, и сможем по-настоящему воплотить в жизнь судьбу, которой мы увлечены, нет сомнений в том, что будущее будет иметь совершенно иную форму, чем то, что мы представляем сегодня. Рассмотрим перспективу будущего в классическом фильме «2000: Космическая одиссея» 1960-х годов. Будущее, которое мы представляли сегодня, очень отличается от видения, которое они имели тогда, и можно утверждать, что оно более реалистично, но квантовые скачки в технологиях действительно происходят время от времени, и это один из них. представьте, что вы можете спросить у своего телевизора, кто актер на экране, представьте, что вы можете сказать своему компьютеру автоматизировать задачи в самых простых терминах, чтобы он действительно мог взять на себя эту работу и добиться удовлетворительных результатов с минимальными затратами. Никакой конфигурации, представьте, что вы попадете в мир, в котором решения по логистике и планированию решаются без особых усилий каждый день с помощью искусственного супер-интеллекта, созданного вами.
Добро пожаловать в будущее, созданное Vega.
Автор статьи:
Печально известный с www.novusphere.io
Брайан Картер с www.vegais.com
