TRADER MAKE MONEY (TMM) – это торговый алгоритм, который используется для автоматической торговли на финансовых рынках с использованием машинного обучения. TMM разработан с целью максимизации прибыли трейдера на базе данных, полученных в ходе предыдущей торговой истории. Алгоритм TMM основан на идеях машинного обучения и анализа данных, где используются различные методы статистического анализа: временные ряды, регрессионный анализ, дискриминантный анализ, байесовские сети и многое другое. TMM использует эти методы для прогнозирования ценовых изменений на финансовых рынках и определения наилучшей стратегии для входа и выхода из рынка. TMM является интеллектуальной системой, которая способна адаптироваться к меняющейся среде на рынке. Алгоритм использует комплексную систему анализа данных, таких как объемы, волатильность, корреляции и др., а также знания о технических индикаторах и фундаментальных факторах, включая новости, отчеты по доходности и политические события, для генерации стабильных и высокодоходных результатов. Применение TMM позволяет уменьшить ошибки, связанные с человеческим фактором, такие как эмоции и настроение, которые могут привести к необоснованным решениям на финансовых рынках. Алгоритм обеспечивает точные сигналы для входа и выхода на рынок, что позволяет минимизировать риски и увеличивать прибыль. Например, при торговле на бирже фондового рынка США S&P 500, TMM может проанализировать данные прошлых лет, чтобы создать оптимальную торговую стратегию. Он будет учитывать факторы, такие как объем торгов, изменения в ценах на аналогичные товары и новостные сводки. По результатам анализа TMM может определить, что наилучшее время для входа на рынок – это покупка акций компаний из определенного сектора на первых этапах позитивных новостей о глобальной экономике, а наилучшее время для выхода – это продажа акций на основе данных о доходности компаний и сезонных трендов. Таким образом, TMM является высокоэффективным инструментом для повышения прибыльности торговли на финансовых рынках, который использует научный подход и систему машинного обучения для прогнозирования изменений цен и определения наилучшей стратегии для входа и выхода на рынок.