13. Алгоритмические стратегии и машинное обучение в ТА
13.1. Машинное обучение и Data Science
Современные институциональные стратегии активно используют машинное обучение для:
- Распознавания паттернов и аномалий: автоматизация поиска графических моделей, свечных паттернов, зон ликвидности.
- Анализа больших данных: обработка тиковых, объёмных и поведенческих данных для выявления скрытых закономерностей.
- Оптимизации параметров стратегий: автоматический подбор параметров индикаторов, стоп-лоссов, тейк-профитов.
Методы: градиентный бустинг, нейронные сети, ансамбли моделей, визуализация данных (тепловые карты, кластеризация).
