Нейронные сети в трейдинге и их использование
Когда трейдеру сложно понять дальнейшее развитие ситуации на валютном рынке, ему на помощь придут нейронные сети.
Прогноз валютных котировок является едва ли не основной задачей трейдера, от которой зависит его успех или неудача на рынке Форекс. На принятие решений трейдером прямое воздействие оказывает модель прогнозирования.
Самые передовые прогнозные модели в своей основе содержат искусственный интеллект. К этим моделям относятся и модели искусственных нейронных сетей. Они решают целый ряд разнообразных задач, главными из которых являются прогнозирование валютных котировок с использованием предпрогнозной информации и диагностика направления развития тренда.
Нейронные сети – это один из способов анализа валютного рынка, который содержит множество блоков для обработки поступающей информации, которые связаны между собой взвешенными вероятностями.
Говоря простыми словами, нейронные сети представляют собой модель, которая способна воспроизвести не только механизм действий мозга человека, но и процесс обучения.
Использование нейронных сетей в трейдинге доступно не каждому и требует от трейдера пошагового выполнения следующих действий:
- Сформулировать обучающую выборку.
- Определить архитектуру нейронной сети.
- Определить параметры обучения нейронной сети.
- Обучить нейронную сеть.
- Смоделировать прогноз валютных котировок.
- Рассчитать точность прогноза.
В момент самообучения нейронная сеть может выявить некоторые закономерности между различными финансовыми показателями, которые не были очевидны для трейдера. Если обучение окажется успешным, нейронная сеть позволит построить прогноз на данных, которых не было в обучающей выборке.
Чтобы применять нейронные сети в трейдинге, их следует “обучать” определять и проводить корректировку паттернов, которые возникают между входом в рынок и выходом из него. Конечно, трейдеру понадобится потратить немало сил и времени, чтобы настроить нейронные сети и протестировать их, зато после они помогут трейдеру спрогнозировать будущую ситуацию на рынке, опираясь на ретроспективные данные.
Нейронная сеть производит сопоставление сделанных ранее выводов с целью определения точности прогноза. При этом в любой момент нейронная сеть способна вернуться на предыдущие этапы и перенастроить значимость различных зависимостей, чтобы найти правильный ответ.
Чтобы добиться наилучших результатов использования нейронных сетей, их следует тщательно тренировать. Сделать это можно с использованием пары различных наборов данных, один из которых предназначен для обучения, а другой – для тестирования. Ощутимым преимуществом нейронных сетей является возможность их обучения через сопоставление собственных прогнозов, основанных на информации, поступающей регулярно. А еще нейронные сети предполагают возможность комбинирования технических и фундаментальных данных с целью их дальнейшего применения.
Громадным преимуществом сети является высокий уровень собственной мощности, благодаря чему нейронная сеть выявляет неучтенные ранее паттерны и составляет прогноз, позволяющий на выходе получить более точный результат.
Основным правилом в процессе составления нейронной сети является самообучение. Трейдер должен знать, что ему делать, и стремиться расширять диапазон своих знаний. Независимо от того, с чем Вы планируете работать (нейронными сетями, техническим анализом или аналитическими показателями), Вам нужно узнавать как можно больше нового – только так можно рассчитывать на успех.
