Гибридный интеллект для создания торговых алгоритмов и роботов

1. Что есть гибридный интеллект?

Давайте начнем с определения этого термина. Что есть гибридный интеллект?
Гибридный интеллект – это соединение интеллекта человека с «интеллектом» машины и их взаимодействие при решении различных задач. При этом один интеллект дополняется и усиливается другим.
Очевидно, что целесообразность применения данного типа интеллекта и создание систем на его основе определяется сложностью возникающих задач. Это объясняется не только критериями скорости решения - зачем тратить время на объективно простые задачи, которые способны решить, как отдельные индивидуумы, так и простые математические методы и алгоритмы? Но и сложностью этих задач и величиной неопределенности тех систем, в которых приходятся работать при их решении. Выбор оптимального по соотношению цены/качества йогурта в магазине и определение оптимальной цены для нового продукта – требуют совершенно разного подхода и затрат, в том числе технических и интеллектуальных.

Наша компания Cindicator, как раз, занимается разработкой систем и продуктов для систем с большой неопределенностью, используя гибридный интеллект.
Существует множество систем, обладающих высокой степенью неопределенностью и требующих от человека ежедневно принимать важные решения в условиях этой неопределенности: политические отношения между странами, стартапы и корпорации, выпуск новых продуктов на рынок.

Мы решили начать и разрабатывать продукты гибридного интеллекта, снижающих вероятность принятий ошибочных решений, в области, в которой в одну секунду могут приниматься миллионы решений, от которых зависят огромные суммы денег – инвестиционный рынок, а в частности, операции на биржах (трейдинг).

2. Продуктовая модель Cindicator.

В основе нашей системы гибридного интеллекта лежит синергия коллективного интеллекта большой группы разнородных децентрализованных аналитиков и искусственного интеллекта (машинное обучение, самообучающаяся модель на основе множества динамических обратных связей).
Разберем более детально эти два системообразующих элемента.

Коллективный интеллект (мобильное приложение для iOS/Android).
Любая система коллективного интеллекта для корректной работы должна отвечать следующими критериям.

Сложность каждой поставленной задачи
Нельзя добиться релевантных результатов, задавая разнородным пользователям чересчур сложные вопросы (например, какова будет стоимость акций Tesla через 376 дней). Но с другой стороны, получаемый сигнал должен обладать достаточной ценностью.
Сейчас мы сфокусированы на сигналах 2-типов:

Ценовые (определение внутридневного и недельного max и min для любого финансового инструмента);
Вероятностные (определения степени вероятности от 0 до 100% наступления то или иного события в будущем: будет ли отчет Apple выше ожиданий рыночного консенсуса, или объявят ли Траму импичмент до 1 сентября 2017).
Помимо сложности самой поставленной задачи/вопроса, нужно создать для каждого участника максимально удобную инфраструктуру для создания таких прогнозов.
В нашем приложении мы уделяем особое внимание интерфейсу взаимодействия. В результате, на генерацию одного дата-поинта каждый пользователь тратит в среднем 3-5 минут.

Разнородность и децентрализация группы.
Члены группы, объединенные в единый коллективный разум, должны обладать различным набором знаний и компетенций, интеллектом, личного опыта, взглядов. Если в группе будет преобладать какой-то один сегмент, то в случае наличия ошибочного инсайта в нем, система не сможет сгенерировать достоверный сигнал.
В группе может быть большое количество шума, ошибок, субъективизма, но именно, разнородность и разнонаправленность это шума позволяет девальвировать его модулю (самый простой пример – распределение Гаусса).
Также группа должны быть полностью децентрализована. Нужно избежать любого общения и обмена мнениями внутри группы для избежания влияния одних индивидуумов на других.

Мотивация каждого члена группы.
Каждый элемент коллективного разума должен иметь очень высокую мотивацию генерировать максимально точный (согласно его текущим знаниям и возможностям) сигнал/прогноз.
В нашей платформе мы разработали для этого многоуровневую мотивацию, затрагивающую важные аспекты человеческой психологии.

Денежная мотивация.
Мы распределяем каждый месяц денежные средства пропорционально внутреннему рейтингу каждого пользователя в приложении. Чем точнее пользователь генерирует прогнозы – тем большую финансовую компенсацию он получает. Ошибочные прогнозы понижают рейтинг, также, как и низкая активность.
Соревновательная мотивация.
В каждом из нас внутри есть диванный аналитик, который хочет высказывать свое мнение и хочется публичного подтверждения своей правоты.
Для это мы разработали внутренние рейтинги пользователей, специальные номинации и другие элементы геймификации для увеличения соревновательного духа.
Причастность к реальным сделкам на бирже.
Многие наши пользователи, возможно, еще не скоро (или никогда) решаться на открытии свое личного торгового счета для работы на бирже по разным причинам (неуверенность в своих силах, недостаточные компетенции, нежелание рисковать собственными сбережениями и тд) . Но всем им очень интересен этот мир.
Поэтому в нашем приложении пользователи не просто делают прогноз ради получения максимального количества очков; каждый их прогноз – это микроучастие каждого в реальной торговой операции. Наш торговый робот совершает сделку по каждому созданному вопросу. По сути, каждый участник группы в отдельности и вся группа в целом управляют реальным портфелем.

Искусственный интеллект (способы обработки дата-поинтов и машинное обучение).
Система коллективного интеллекта служит лишь первым звеном и генерируют большой объем «сырых» данных. Дальше в работу подключается «черный ящик» Cindicator, основными элементами которого являются:

Система и методы определения весов доверия (постоянная адаптация после каждого вопроса и сделки) для каждого пользователя, которая учитывает:

личный трекрекорд точности каждого участника группы, разделенный по различным кластерам (типы сигналов, виды инструментов, взаимосвязи между ответами и тд);
динамическая обратная связь после каждой сделки, учитывающая степень ценности (прибыль или убыток) прогноза каждого пользователя;
предиктивная модель, которая (не дожидаясь продолжительного времени) способна выделить из группы суперфоркастеров.

Торговые стратегии и модели для поиска оптимального способа использования полученных обогащенный данных для создания торговых роботов:

тестирование различных торговых стратегий и гипотез;
постоянные бектесты и форвардтесты для адаптации моделей в условиях постоянно меняющихся рынков.

Для этого в нашей команде собрана команда математиков и трейдеров-аналитиков, находящихся в постоянной коммуникации между собой.

3. Бизнес модель Cindicator.
В декабре 2016 года мы закончили разработку первой версии нашего API торговых сигналов для внутридневных сделок и открыли доступ к этой технологии первым клиентам и партнерам.
Максимальную ценность из данной технологии могут извлечь хедж-фонды и институциональные инвесторы, на которых мы и ориентируемся сейчас.

Помимо B2B модели, мы начали работу на созданием ценности, получаемую от подключения к гибридному интеллекту, и для индивидуальных инвесторов.
Для этих целей, например, мы прямо сейчас в рамках пилота с Московской Биржой соединяем в единый коллективный разум множество индивидуальных непрофессиональных инвесторов для управления их общего портфеля.

Кстати за первые 15 дней он вырос на 2.81%