1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Нейронные сети и Форекс – что это, и зачем нужно в торговле? — Блог LBLV

Поделиться ссылкой:

Насколько сильно связаны нейронные сети и Форекс? Достаточно – для того, чтобы разработчики инновационного подхода могли продолжать работу в данном направлении, но пока еще мало – для широкого применения метода.

Являются ли нейронные сети и Форекс панацеей?

Искусственная модель, взятая из математики, реализована в виде программы для ПК. Она имитирует работу присущей живым организмам центральной нервной системы. Само понятие возникло в то время, когда специалисты исследовали происходящие в головном мозге процессы, и старались их воспроизвести. Сегодня алгоритмы созданы в больших количествах. Они используются во множестве областей, где необходим анализ, прогноз и распознавание, с учетом нейросети для биржевой торговли.

Такие системы анализируют данные совершенно иначе, чем обычные программы. Их функционал выходит за пределы стандартной последовательности действий. Процесс самостоятельного обучения запускается во время работы, через машинное обучение и тестирование самых разных ситуаций и результатов на основе событий, которые уже произошли. Когда обучается нейронная сеть для Форекс, она определяет взаимосвязи высокой степени сложности. В стандартной ситуации их рассмотреть непросто.

нейронные сети в торговле на форекс

Современные советники и роботы используют исключительно один алгоритм, и не имеют встроенной функции самообучения. Именно поэтому, когда меняется рыночная ситуация, возникает необходимость в остановке работы советника или перенастройке его алгоритма. Даже пока советник заключает сделки, он может множество раз входить в рынок в неподходящий момент, поскольку сложившаяся на рынке ситуация далеко не всегда соответствует алгоритму действий, который заложен в программу.

При разработке нейронных сетей Форекс, скачать которые можно за довольно большую плату, трейдер получает гипотетическую возможность избежать возникновения похожих ситуаций. Сегодня в этом направлении только началось движение. Пока еще не создана полноценная система аналитики, с функцией самостоятельного переключения и определения рыночных состояний, плюс – последующим принятием решений, исходя из полученной информации.

Как давно поднимается тема?

Сегодня вопрос обучения машинного типа и нейронных сетей на Форекс обсуждается всё чаще. Тему нельзя назвать полностью новой: в годы до начала кризиса пользовались популярностью торговые программы, построенные на базе решений NeuroShell и NeuroSolutions. Сейчас, после того как технология была внедрена корпорациями Гугл и Майкрософт в их переводчики и поиск при помощи голоса, вопрос снова стал актуальным.

Если говорить простыми словами, то нейронные сети в трейдинге – это системы, имитирующие работу головного мозга. Они умеют получать эмпирические знания, и подстраиваться под изменяющиеся условия. Немаловажная функция – прогнозирование ситуаций. В контексте происходящей на финансовых рынках торговли, это значит, что для анализа разрешается применять, кроме котировок, подобно случаям с торговыми роботами, также и другие данные – любого типа, которые пользователь считает важными и нужными. Помимо этого, комбинирование всей исходной информации может происходить в любых пропорциях.

Находят ли нейронные сети практическое применение? Цена вопроса

В настоящее время, нейронные сети Форекс не являются доступными для большого круга трейдеров. Поэтому пока большая часть торговцев изучает их работу в теоретическом аспекте.

  • Основная сложность прикладного характера – это процесс обучения, который должны проходить нейронные сети, и Форекс-взаимодействие, выстроенное на базе полученного опыта.
  • Второй важный фактор с отрицательным значением – высокая цена нейропакетов, и специально предназначенного для них оборудования – нейрокомпьютеров.

что такое нейронные сети в трейдинге

Отдельные компании из Америки – скажем, LBS Capital Management Inc., – приобретают небольшие нейронные пакеты и компьютеры для них до 50 тыс. долларов, и улучшают собственные показатели торговли на американских фондовых индексах: S&P 500 или Nasdaq 100.

Как правильно взаимодействовать с программой?

По большому счету, всё решает статистика – как обучающий элемент. Состав данных может быть очень широким, однако нужно отсеивать информацию, которая не нужна. Используйте для этого разные способы фильтрации.

Большая часть нейропакетов оснащена опцией определения чувствительности к информации на входе. Такая функция разрешает загрузку всех имеющихся данных без сортировки. После этого сеть самостоятельно решает, какие именно данные назначить приоритетными. Поскольку время обучения, необходимое для инновационной технологии, спрогнозировать невозможно, то этот способ – весьма далек от оптимального, хотя и является наиболее простым.

Данные проходят проверку на наличие противоречий. Если будет много информации, исключающей одна другую, то это полностью блокирует возможность получения относительно точного прогноза на рынке. Технология Data Maining предполагает, что данные классифицируются самыми разными способами, с учетом нечеткой логики.

Используются методы двух видов анализа: кластерного и корреляционного. Также происходит исследование временных рядов – они позволяют группировать данные, которые уже введены. Дополнительно, обнаруживается отношение числовых показателей один к другому, плюс – их цикличность к отдельным элементам, и группам цифр.

Полностью готовое решение вам никто не предоставит

Нужно понимать, что алгоритм будет обучаться непрерывно. Стоит он дорого, но его нельзя взять в состоянии «как есть», и сразу начать применять с высокой степенью эффективности. Вручную понадобится осуществлять настройку и подготовку. Вы должны будете стать специалистом в области, где собираетесь применять нейросети. Но многие торговцы хотя получить уже готовый продукт, не требующий никаких усилий и доработок.

как работают нейронные сети в трейдинге

Популярный терминал MetaTrader не имеет условий для подключения модулей для нейросетей. Нужно сказать, что попытки уже были предприняты, отдельные готовые библиотеки написаны. Сейчас платформа Wealth Lab предлагает подключение программ машинного обучения. Однако программирование таких модулей – это сложная задача, которая не реализована пока.

Нужно сказать, что в других областях нейросети тоже не слишком распространены. Однако примеры есть. В Великобритании при помощи такой технологии оценивают риски заболевания сердца и сосудов в медицине. Алгоритмы справляются с задачей лучше человека. Японский страховой бизнес попробует использовать алгоритм для изучения медицинских факторов, с целью расчета условий страхования клиентов. Происходит апробация инноваций у титанов Яндекс, Гугл, Амазон. Еще – в производстве промышленного типа, транспортной сфере, сельском хозяйстве. Предполагается, что алгоритмы сумеют работать не хуже сотрудников колл-центров.

Что важно – современные системы рассматриваемого типа умеют сочетать фундаментальные и технические данные. Такая методика подойдет для прогнозирования паттернов Прайс Экшн, исключив влияние первой группы факторов на торговые результаты. Недостатки есть тоже. Например, поданные на входе неверные данные – приведут к соответствующему результату. Точность прогнозов можно определить как равную 50-60%, что не слишком много. Именно поэтому многие трейдеры не видят перспективы использования подобных инноваций в рыночной торговле. И с ними можно согласиться – в том плане, что даже готовые решения не смогут стать полноценной заменой трейдера-профессионала, с его гибкостью реакции и большим полученным опытом.

Redacktor_LBLV

Аналитик компании LBLV. Торгую с брокером LBLV уже 9-й месяц. Являюсь экспертом на ринке форекс. Занимаюсь анализом площадок для заработка на форекс. Работал редактором в "Times of Israel"

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Наверх
error

LBLV Отзывы и Обзоры клиентов.LBLV_ru.site|info -в сети