Нейронные сети в сфере валютного рынка

Нейронные сети в сфере  валютного рынка

Нейронные сети – это  способ анализа, содержащий много различных  блоков для обработки поступающих  данных, которые связаны друг с  другом взвешенными вероятностями. Такое название позаимствовали у  экспертов по работе с системами  искусственного интеллекта. Нейронные  сети являются новинкой в сфере валютного  рынка и если давать определение  немного упрощеннее, то нейронные сети – это такая модель, которая в общих чертах может воспроизвести механизм действий мозга человека и процесс обучения.

Модель нейронных сетей  использовалась в области искусственного интеллекта для разработки компьютеров, которые могли бы думать и учиться  беря в основу результаты совершаемых  действий.

Основным отличием нейронной  сети от привычной нам структуры  данных является то, что сети принимают  много потоков информации, а на выходе выдают один результат. Когда  можно дать количественный анализ данных, существует метод прибавления его  к факторам, рассматривающимся при прогнозировании. Сети очень часто применяют для составления прогнозов на валютном рынке, ведь их можно настроить на интерпретацию данных с последующим получением выводов.

Для применения нейронной  сети в прогнозировании на рынке Forex вначале нужно «обучить» ее выявлять и корректировать паттерны, возникающие между входом и выходом в рынок. Придется потратить время не только на настройку, но и на обучение с последующим тестированием, зато тогда нейронные сети обретут способность беря в основу ретроспективные данные давать прогноз будущим результатам. Основывается идея на том, что при наличии примеров пар входящих и выходящих данных, нейронная сеть «учится» зависимостям и далее применяет их ко вновь поступающим данным. Таким образом, сеть сопоставляет свои, сделанные ранее, выводы для определения точности ее прогноза. Вместе с тем, она может вернуться обратно и перенастроить весомость различных зависимостей, добившись таким образом правильного ответа.

Для всего вышеперечисленного требуется тренировать нейронную  сеть. Это можно сделать при  помощи пары различных наборов данных: набора данных для обучения и набора данных для тестирования. Нейронные  сети обладают весомым преимуществом  – они способны все время продолжать обучаться посредством сопоставления  своих прогнозов с постоянно  поступающими данными. Кроме всего  прочего, сети способны комбинировать  фундаментальные данные с техническими и использовать их. При помощи своей  собственной мощности, сеть выявляет возможные неучтенные паттерны и использует их для составления прогноза и получения на выходе наиболее точного результата.

Однако следует отметить, что такое преимущество вполне может  оказаться и недостатком при  применении для составления прогнозов  на валютном рынке. Выходные данные хороши, так же, как и входные. Они неплохо  подойдут для корреляции, даже несмотря на то, что вы можете вводить огромнейшие  потоки информации на входе. Даже при  условии, когда нет взаимосвязей и паттернов, они хорошо выделяют паттерны из разных типов данных. Это  является значимым преимуществом –  способность использования интеллекта исключив эмоции. Однако и здесь  есть ложка дегтя. Данное преимущество может также стать слабостью. Когда на волатильном валютном рынке возникает неизвестный фактор, нейронные сети не могут придать ему эмоциональный вес.

Сейчас на рынке Forex имеются торговые платформы, которые включают в себя нейронную сеть и даже специальную технологию, дающую возможность «обучить» сеть вашей торговой системе, для составления прогнозов, и на их основе генерировать ордеры на продажу и покупку.

Главным правилом при построении нейронной сети в трейдинге является самообучение. Знайте, что делаете, и все время расширяйте свои знания. Если вы намерены добиться успеха, независимо от того, с чем вы работаете (с аналитическими показателями, с теханализом, с нейронными сетями и др.), вы должны узнавать как можно больше нового.