Сүүлийн жилүүдэд валютын зах зээлд хиймэл оюун ухаан (AI), ялангуяа машин сургалт (Machine Learning) хэмээх шинэ зэвсэг хүч түрэн орж ирлээ. Энэ нь зөвхөн хөрөнгө оруулалтын сан, хедж фондод төдийгүй хувь хүн болон проп трейдерүүдийн дунд хүртэл өргөн хэрэглэгдэх болсон. Учир нь машин сургалтын алгоритмууд түүхэн өгөгдлөөс хамаарал, хээ, давтамжийг хүний нүд олж харахааргүй түвшинд олж илрүүлж чаддаг. Тухайлбал, EUR/USD ханшийн хөдөлгөөний зуу, мянган мөрийг минутын дотор шинжилж, 0.5%-ийн өсөлт гарах магадлалыг тооцоолж, шийдвэр гаргах бололцоог бий болгодог.

Гэхдээ машин сургалтыг зөвхөн “мэдээлэл оруул → ханш таамагла” гэсэн шидэт хар хайрцаг гэж ойлгож болохгүй. Үнэн хэрэгтээ, энэ бол нарийн дэс дараалалтай, өгөгдөл боловсруулалт, математик загварчлал, үнэлгээ, тест, дасан зохицол гэсэн олон шат дамжлага бүхий процесс юм. Хэрэв та энэхүү аргачлалыг ойлгож, системтэй хэрэгжүүлж чадвал — таны арилжааны шийдвэр илүү тооцоололтой, илүү итгэлтэй, илүү автоматчлагдсан болно.

Энэхүү нийтлэл нь форекс арилжаа сонирхогчдод зориулсан бөгөөд машин сургалтыг онолын түвшнээс практик хэрэглээнд шилжүүлэх алхмуудыг тайлбарлах болно. Бид машин сургалтын үндсэн ойлголтууд, форекс дээр ашиглагддаг загварууд, Python кодын жишээ, үр дүнг үнэлэх аргачлал, мөн системийн сул талуудыг бодитоор харуулах болно.

Хэрэв та валютын зах зээлд илүү гүнзгий мэдлэгтэй, дата дээр суурилсан шийдвэр гаргах чадвартай, системтэй арилжаачин болохыг хүсэж байвал — энэхүү нийтлэл таны эхний чухал шат байх болно.

1. Харьцангуй давуу тал бий болгох нь

Форекс зах зээл нь өндөр хэлбэлзэлтэй, олон хүчин зүйлээс хамаардаг нарийн төвөгтэй орчин юм. Арилжаачид уламжлалт техник болон фундамент шинжилгээ ашиглан ханшийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглахыг оролддог ч зах зээл олон тооны өгөгдөл, хурдтай өөрчлөлттэй учраас хүний логик хүрэлцэхгүй болдог. Энэ үед машин сургалт буюу хиймэл оюунд суурилсан автомат таамаглалын систем нь трейдерт давуу тал бий болгоно.

2. Машин сургалтын үндэс: Форексийн өнцгөөс

Машин сургалт гэдэг нь компьютерийг өгөгдөлд үндэслэн тодорхой хээ, хуулийг өөрөө сурч, шийдвэр гаргах чадварт сургах үйл явц юм.

2.1. Суралцах төрлүүд:

• Supervised Learning (Хяналттай сургалт): Өгөгдөл нь “input → output” гэсэн хослолтой. Жишээ: EUR/USD ханшийн түүх (input), дараагийн ханшийн хөдөлгөөн (output).
• Unsupervised Learning (Хяналтгүй): Кластерлэх буюу зах зээлийн үе шатыг ялгах зэрэгт ашиглагдана.
• Reinforcement Learning: Зах зээлтэй “харилцаж”, арилжааны стратеги өөрөө хөгждөг систем. Илүү төвөгтэй, гүнзгий хэрэглээ шаарддаг.

3. Валютын ханшийн ML-д тохиромжтой загварууд

Linear Regression
Энгийн шугаман хамаарлыг ашиглан ханшийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглахад тохиромжтой. Хурдан, ойлгомжтой боловч зөвхөн шугаман (linearity assumption) тохиолдолд үр дүнтэй.

Random Forest
Decision tree-ийн ансамбль ашиглан дуу чимээ ихтэй, хэт шугаман бус зах зээлд сайн ажилладаг. Feature importance-г харуулдаг нь оновчтой үзүүлэлт сонгоход тустай.

Support Vector Machines (SVM)
Margin дээр тулгуурлан ангилал хийдэг. Ханш өсөх/буурах зэрэг хоёрлог (binary) шийдвэр гаргалтад тохиромжтой.

XGBoost
Gradient boosting дээр суурилсан, маш хурдан, хүчтэй загвар. Feature ихтэй, түүхэн өгөгдөл бүхий системд өндөр нарийвчлалтай таамаглал гаргана.

LSTM (Long Short-Term Memory)
Цаг хугацааны цувааны өгөгдөлтэй ажиллах тусгай recurrent neural network загвар. Валютын ханшийн түүх дээр суурилж цаашдын хөдөлгөөнийг таамаглахад маш үр дүнтэй.

CNN (Convolutional Neural Network)
Анх дүрс боловсруулалтанд зориулагдсан боловч ханшийн давтамж, waveform шинжилгээнд мөн үр дүнтэй. Pattern буюу хээ танихад тохиромжтой.

Transformer
Анх хэл боловсруулах (NLP) зориулалтаар бүтээгдсэн ч олон оролт, урт хамааралтай (long-dependency) өгөгдлийг сайн боловсруулна. Forex-ийн multivariate шинжилгээнд үр дүнтэй болсон шинэ аргачлал юм.

4. Валютын ханш таамаглах ML pipeline

1. Өгөгдөл цуглуулах:
   • Forex брокерууд, MetaTrader, Yahoo Finance, OANDA API зэрэг платформ ашиглана.
2. Өгөгдөл цэвэрлэх, шинжлэх:
   • Missing value, spike, weekend data-г цэвэрлэнэ.
   • Feature engineering хийх (SMA, RSI, Momentum гэх мэт индикаторууд).
3. Модель сонгох, сургах:
   • Хугацааны дагуу train/test split хийх.
   • ML загвар сонгож, сургах.
4. Үр дүн үнэлэх:
   • MAE, RMSE, Sharpe ratio, accuracy гэх мэт үзүүлэлтүүдээр дүгнэнэ.
5. Прогноз хийх:
   • Шинэ мэдээлэлд үндэслэн ханшийн хөдөлгөөнийг таамаглана.
6. Backtest хийх:
   • Таамаглал дээр суурилсан арилжааны стратегийг симуляци хийж шалгана.

5. Python практик: LSTM ашиглан ханш таамаглах

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Өгөгдөл унших
data = pd.read_csv('EURUSD.csv')
prices = data['Close'].values.reshape(-1,1)

# 2. Scale хийх
scaler = MinMaxScaler()
scaled = scaler.fit_transform(prices)

# 3. Sequence үүсгэх
X, y = [], []
for i in range(60, len(scaled)):
X.append(scaled[i-60:i])
y.append(scaled[i])
X, y = np.array(X), np.array(y)

# 4. Model
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1],1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)


Энэ бол үндсэн жишээ — нэмэлтээр үнэлгээ, plotting, мөн buy/sell дохио үүсгэх логик нэмж болно.

6. Машин сургалтын давуу ба сул тал

Давуу талууд:

• Зах зээлийн хэлбэлзлийг урьдчилан таамаглахад хэт их мэдээллийг боловсруулах чадвартай
• Автоматжуулалт, бодит цагийн прогноз хийх боломж
• Стратеги баталгаажуулахдаа олон төрлийн үзүүлэлттэй уялдуулах боломжтой

Сул талууд:

• Overfitting: Дандаа өмнөх дата дээр өндөр гүйцэтгэлтэй ч шинэ зах зээлд амжилтгүй
• Explainability: Яагаад ийм шийдвэр гаргасныг ойлгоход төвөгтэй
• Dataset-ийн чанар маш чухал: буруу эсвэл хангалтгүй өгөгдөл нь буруу таамаглалд хүргэнэ

7. Мэргэжлийн зөвлөмжүүд

• Ямар ч ML систем нь backtest болон walk-forward үнэлгээгүйгээр шууд ашиглахад тохиромжгүй
• ML-г зөвхөн “таамаглал” биш, сигнал шүүлтүүр, entry confirmation, эсвэл volatility estimation зэрэгт ашиглах нь илүү үр дүнтэй
• LSTM, XGBoost гэх мэт загваруудаар шууд buy/sell дохио гаргахын оронд meta-strategy бүрдүүлэх хэрэгтэй

8. Дүгнэлт

Машин сургалт нь форекс зах зээл дээр хүний боломжийг давж гарч чадахуйц хүчтэй технологи хэдий ч, боловсруулалт, ойлголт, хязгаарлалттай хэрэглээг шаарддаг. Валютын ханшийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглах нь боломжгүй биш, харин магадлалтай нөхцөлүүдийг тодорхойлох оролдлого гэдгийг ойлгох нь чухал.

Таны хувьд ML бол амжилтад хүргэх түлхүүр биш—харин шийдвэр гаргалтаа илүү оновчтой болгох туслах хэрэгсэл юм.