A neural network Rob-adviser using Big Data for exchange trading of a futures contract on the US dollar
Authors: Ломакин Н.И. , Кособокова Е.В. , Горло К.Ю. 
Published: July 2024

Рассмотрены теоретические основы оценки финансового риска временного ряда с использованием систем искусственного интеллекта. В работе исследуются некоторые математические модели биржевого инвестиционного портфеля. Разработана система искусственного интеллекта Rob-эдвайзер с использованием Big Data для биржевой торговли фьючерсным контрактом на американский доллар. Разработана система искусственного интеллекта, позволяющая получить точный прогноз цены фьючерса и при заданном уровне финансового риска, рассчитанного VaR-методом. Выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью разработанной AI-системы, с использованием «новостных колебаний» и параметров японских свечей, можно получить очень точный прогноз цены закрытия SiU9. Новизна состоит в том, что нейросеть была обучена на комбинированной выборке данных, содержащих оцифрованные «новостные колебания» полученные программой Skraper с web-сайтов и параметры японских свечей временного ряда фьючерсного контракта на американский доллар SiU9 на 15 минутном таймфрейме. Предложенный подход отличается от известных ранее, что прогнозирование осуществляется нейросетью не только на исторических данных временного ряда, но и на оцифрованных «новостных колебания» полученные программой Skraper с web-сайтов и трансформированных программой Word2Vec. Как известно, Word2vec является эффективным инструментом для анализа семантики естественных языков в NLP. На платформе Deductor был сформирован персептрон, в котором содержится 305 параметров на входном слое, два скрытых слоя по 100 и 10 узлов, соответственно, и выходной слой с одним параметром - прогнозной ценой. Для сбора информации с Webсайтов была разработана программа Skraper, которая была размещена в фреймворке Spark. Разработанный нейросетевой алгоритм позволяет торговать фьючерсным контрактом SiU9, формируя сигналы для отправки ордера на торговый терминал QUIK.

The theoretical foundations for assessing the financial risk of a time series using artificial intelligence systems are considered. The work examines some mathematical models of the exchange investment portfolio. An artificial intelligence system Rob-adviser using Big Data for exchange trading in a futures contract for the US dollar has been developed. An artificial intelligence system has been developed that makes it possible to obtain an accurate forecast of the futures price even at a given level of financial risk calculated by the VaR method. The hypothesis was put forward and proved that with the help of the developed AI-system, using “news fluctuations” and parameters of Japanese candlesticks, it is possible to obtain a very accurate forecast of the closing price of SiU9. The novelty lies in the fact that the neural network was trained on a combined sample of data containing digitized “news fluctuations” obtained by the Skraper program from websites and parameters of Japanesecandlesticks of the time series of the futures contract for the US dollar SiU9 on a 15 minute timeframe. The proposed approach differs from the previously known ones that forecasting is carried out by a neural network not only on historical time series data, but also on digitized "news fluctuations" obtained by the Skraper program fromweb sites and transformed by the Word2Vec program. As you know, Word2vec is an effective tool for analyzingthe semantics of natural languages in NLP. On the Deductor platform, a perceptron was formed, which contains305 parameters on the input layer, two hidden layers of 100 and 10 nodes, respectively, and an output layer withone parameter - the forecast price. To collect information from Web sites, the Skraper program was developed,which was hosted in the Spark framework. The developed neural network algorithm allows trading the SiU9 futures contract by generating signals for sending an order to the QUIK trading terminal.