Как нейронные сети изучают стратегии торговли

Последняя новинка в мире Форекса – нейронные сети, термин, заимствованный у специалистов по системам искусственного интеллекта. С технической точки зрения нейронные сети – это методы анализа, содержащие большое количество блоков обработки данных, соединенных между собой взвешенными вероятностями. Проще говоря, нейронные сети – модель, воспроизводящая в общих чертах механизм работы человеческого мозга и процесс обучения. Несколько десятилетий в сфере искусственного интеллекта нейронная модель использовалась для создания компьютеров, которые «думают» и «учатся», основываясь на результатах своих действий.

В отличии от традиционной структуры данных, нейронные сети принимают несколько потоков данных и производят один результат на выходе. Если есть способ дать количественную оценку данных, есть метод добавления её к факторам, которые рассматриваются при составлении прогноза. Они часто используются в прогнозировании рынка Форекс, так как сети можно настроить на интерпретацию данных и получение выводов.

Прежде, чем как-либо использовать нейронные сети в форекс-прогнозировании, необходимо «обучить» их выявлению и корректировке паттернов, которые возникают между вводом и выводом. Обучение и тестирование может занять достаточно много времени, но оно обеспечивает нейронные сети способностью прогнозировать будущие результаты, основываясь ретроспективных данных. Основная идея в том, что при представлении примеров пар входных и выходных данных, сеть может «научиться» зависимостям и применять такие зависимости к новым данным. Следовательно, сеть может сопоставлять собственные выходные данные (выводы), чтобы выявить, насколько точным был её прогноз, а также вернуться назад и настроить значимость разных зависимостей, пока не получит правильный ответ.

Всё это требует тренировки сети с помощью двух разных наборов данных — набора для обучения и набора для тестирования. Одно из преимуществ нейронных сетей в том, что они могут продолжать процесс обучения, сопоставляя собственные прогнозы с данными, которые постоянно поступают. Нейронные сети также отлично комбинируют технические и фундаментальные данные, используя оба вида наилучшим образом. Их собственной мощности достаточно для выявления паттернов, которые могли остаться неучтенными, и применения этих паттернов для прогнозирования, чтобы получить максимально точный результат на выходе.

К сожалению, это преимущество может быть и недостатком при использовании нейронных сетей для прогнозирования в трейдинге. В конечном счете, выходные данные так же хороши, как входные. Они отлично подходят для корреляции данных, даже если вы вводите огромные объемы информации на входе. Они отлично справляются с выделением паттернов из разнообразных типов информации — даже тогда, когда не существует взаимосвязей и паттернов. Это следующее важное преимущество — способность применять интеллект без эмоцийt — ведь компьютер не имеет эго — но оно может стать и слабостью на волатильном рынке. Когда в системе появляется неизвестный фактор, сложная нейронная сеть не может присвоить такому фактору эмоциональный вес.

TВ настоящее время на рынке существуют десятки торговых платформ для трейдинга на Форексе, которые включают теорию нейронной сети и технологию «обучения» сети вашей системе для того, чтобы она могла составлять прогнозы и генерировать на их основе ордеры на покупку и продажу. Важно помнить о том, что главное правило форекс-трейдинга, применяемое при построении нейронной сети — занимайтесь самообучением и знайте, что делаете. Независимо от того, имеете ли вы дело с техническим анализом, аналитическими показателями, нейронными сетями или собственными эмоциями, единственное, что вы должны помнить – узнавайте как можно больше нового, если хотите добиться успеха.