Kulisy technologii: Jak działa Mistrz giełdowy AI?
Dogłębna analiza naszego rdzenia AI – zrozum, dlaczego potrafi przewidywać rynek, unikać ryzyka i pomagać inwestorom w podejmowaniu trafnych decyzji.
Podstawy technologiczne: Ewolucja od Meta LLaMA
Model bazowy Mistrz giełdowy AI opiera się na otwartym modelu językowym LLaMA stworzonym przez firmę Meta (dawniej Facebook). Na jego bazie, przez 3 lata, zespół opracował dedykowany system AI dla rynków finansowych. Model był trenowany z wykorzystaniem danych historycznych, wiadomości, oznaczonych wydarzeń rynkowych –
wszystko po to, by AI mogło nie tylko analizować, ale rozumieć i oceniać realne środowisko inwestycyjne.
Trzy Kluczowe Architektury Modeli
1. LSTM – Silnik prognoz trendów (szereg czasowy)
Logika działania:
- Wykorzystanie sieci neuronowych LSTM do analizy danych takich jak: kurs otwarcia/zamknięcia, najwyższa/najniższa cena, wolumen itp.
- Wbudowane „bramki pamięci” pozwalają na zachowanie trendów długoterminowych i eliminację szumu krótkoterminowego
- Funkcja aktywacji tanh, która rozwiązuje problem „zanikającego gradientu” w klasycznej analizie technicznej
Efekty :
- Prognozy zakresu cen na 3 dni do przodu z dokładnością do 85%
- Wczesne ostrzeganie o kluczowych sygnałach technicznych (np. złoty krzyż)
- Automatyczne rekomendacje co do poziomu zaangażowania kapitału
2. Prophet – Modelowanie trendów średnioterminowych (open source Meta)
Logika działania:
- Rozkład ceny akcji na komponenty: trend + sezonowość + zdarzenia nagłe
- Automatyczne rozpoznawanie punktów zwrotnych: decyzje polityczne, sezon wyników finansowych, cykle branżowe
- Wykorzystanie metod bayesowskich oraz MCMC do budowy przedziałów ufności
Efekty :
- Prognoza trendów na 3 miesiące – idealna dla inwestorów średnioterminowych
- Ocena wpływu dużych wydarzeń (np. podwyżka stóp przez FED)
- Duża odporność – nawet przy brakujących danych zapewnia stabilność prognozy
3. NLP + FinBERT – Analiza nastrojów i wiadomości w czasie rzeczywistym
Logika działania:
- Model BERT służy do identyfikacji nazw własnych (NER): firm, wydarzeń, polityk
- FinBERT klasyfikuje sentyment od -1 (skrajnie pesymistyczny) do +1 (skrajnie optymistyczny)
- Tworzenie mapy wpływu wydarzeń, analizującej, jak jedno zdarzenie może oddziaływać na wiele sektorów
Efekty :
- W ciągu 5 minut od publikacji ważnej wiadomości – analiza wpływu na rynek
- Tworzenie osi czasu wpływu wydarzeń
- Automatyczne rekomendacje bezpiecznych aktywów (złoto, ETF-y itd.) w przypadku wykrycia zagrożenia
Mechanizm Monitorowania Rynku
Częstotliwość aktualizacji modelu
- Dane rynkowe są aktualizowane co 15 minut
- Modele AI są ponownie trenowane co kwartał, by odzwierciedlać aktualną sytuację rynkową
System wykrywania ryzyka
- Zintegrowany detektor anomalii Z-Score, identyfikujący skrajne zmienności lub transakcje algorytmiczne
- Kombinacja wskaźników MACD + RSI, do wykrywania rozbieżności ceny i wolumenu
- W razie wykrycia podwyższonego ryzyka – czasowe zawieszenie strategii opartych na HFT
Model wykrywania działań instytucji (GNN – Graph Neural Network)
Analiza danych z głównych rynków światowych (BlackRock, Goldman Sachs, Blackstone itd.)
Budowa grafów relacji kapitałowych i identyfikacja zwiększonych zakupów w określonych sektorach
Publikacja „Kwartalnego Raportu Przepływu Kapitału Instytucjonalnego” wskazującego koncentracje inwestycji
Model wykrywania działań instytucji (GNN – Graph Neural Network)
| Model | Zastosowanie | Częstotliwość aktualizacji |
|---|---|---|
| LSTM | Prognozy cen krótkoterminowych (3 dni) | Co 15 minut |
| Prophet | Trendy średnioterminowe (3 miesiące) | Co 24 godziny |
| Analiza sentymentu | Wskaźnik nastrojów rynkowych | Co godzinę |
| System ryzyka | Ostrzeżenia o anomaliach + sugestie pozycji | Na bieżąco |
| Śledzenie instytucji | ||
| Sygnały rotacji sektorów, mapy działań instytucji | Codziennie |
Podsumowanie zalet technologicznych
Integracja wielu modeli
szeregi czasowe + zdarzenia + emocje + przepływy kapitału
Odporność
wysoka dokładność nawet przy brakujących lub zaszumionych danych
Szybka reakcja
łączy szybkie dane z długoterminowymi trendami – elastyczne zastosowanie
Gotowość do wdrożenia
system już działa w środowisku symulacji z gotowym interfejsem sygnałowym