Как российские айтишники создали сервис прогнозирования движения цен, который заинтересовал иностранных трейдеров. Материал был подготовлен специально для летнего номера Financial One.
Дмитрий Луковкин и Петр Пермяков достаточно долго проработали в IT-индустрии, прежде чем решили найти применение своим навыкам на фондовом рынке. Дмитрий занимался разработкой программного обеспечения на заказ, используя периодически в своей работе инструменты машинного обучения. В какой‑то момент у него возникла идея применить этот подход к фондовому рынку, на котором он уже некоторое время торговал. Направление оказалось перспективным: стало ясно, что при правильном анализе поступающей информации можно получать хорошие, а главное — прибыльные сигналы для входа в позиции.
Обсудив эту тему с Петром, он пришел к выводу, что имеет смысл создать сервис для индивидуальных инвесторов на основе готового метода анализа рынков. Так появился
Stocksneural — сервис сигналов, алгоритм которого анализирует поведение цены и объема, используя глубокое машинное обучение и искусственные нейронные сети. После обработки поступившей информации система на выходе выдает сигнал по типу –1 (шорт) 0 (закрытие позиции) +1 (лонг), за которым следят клиенты и совершают соответствующие операции.
Получив более или менее боеспособную модель, Луковкин и Пермяков протестировали ее на исторических данных по нескольким акциям за два года и оказались довольны результатом. Реальный же счет с января 2015‑го за год, используя сигналы, вырос на 40%.
По ряду бумаг количество удачных сделок составляет 70–90%, но есть и инструменты, по которым процент попаданий недотягивает до 50%. «По ним проще получать сигнал и делать все наоборот — тогда будете зарабатывать», — шутит Дмитрий. По словам создателей, у них в процессе тестирования есть новые модели, которые могут увеличить в два раза число акций с высокой степенью попадания.
До момента старта активного продвижения Stocksneural набралось порядка 300 подписчиков, а каждый день регистрируется не меньше 10 человек.
На сайте сервиса можно увидеть пример работы системы, причем создается впечатление, что на график нанесена скользящая средняя. «Это не совсем скользящая, — поясняет Дмитрий. — Мы предсказываем сглаженное значение цен так, чтобы соотношение сигнал-шум было оптимальным. Скользящая средняя «дубовая», неадаптивная, поскольку непонятно, какое ее значение является оптимальным в конкретный промежуток времени». Сглаживание же помогает максимизировать соотношение сигнал-шум.
Скриншоты сервиса Stocksneural
«У нас были опасения, что с переходом с тренда на флэт система сломается. Они не оправдались. В этом плюс моделей, построенных на нейронных сетях, — они адаптируются. В один момент система trend following, в другой — mean reversion», — говорит Дмитрий.
Алгоритм анализирует акции из индекса S&P 500 и выдает советы на вход на дневных таймфреймах. Создатели планируют расширить список инструментов с доступными по ним сигналами (клиентам интересны форекс, товары и ETF) и увеличить их частоту за счет перехода на интрадейные интервалы. Особенно перспективным кажется добавление биржевых фондов — это настоящий Клондайк, на котором огромное количество ультрапассивных инвесторов, говорит Луковкин.
На первых порах, когда велись лишь исследования гипотез, сервис не требовал вложений, однако потом создатели все‑таки продали половину компании ангельскому инвестору за $100 тысяч. Деньги пошли на расширение штата и маркетинг продукта.
Основной рынок для Stocksneural — западный, причем стартаперы не скрывают, что под отечественный рынок ничего адаптировать не собираются — только если появится брокер-партнер.
Если вы знаете об интересном и перспективном финтех-стартапе для биржевой торговли, пишите на k.poltev@fomag.ru