Идеальный нейросетевой советник должен торговать сам, абсолютно без участия человека. Обычный советник рано или поздно приходится оптимизировать, подбирать параметры, при которых он начинает торговать прибыльно. Использование нейронных сетей позволяет сочетать преимущества автоматической торговли (соблюдение правил стратегии, независимость от эмоций) и способность к обучению (то чего лишены обычные торговые роботы).

 В процессе создания любого торгового робота трейдер проходит через такие этапы как:

  • выявление закономерностей на валютном рынке и формулирование четких правил стратегии;
  • описание получившейся торговой стратегии на языке понятном компьютеру;
  • тестирование советника на исторических данных и оптимизация (при необходимости);
  • торговля на демо-счете;
  • торговля на реальных деньгах;
  • периодическая оптимизация с целью максимизации прибыли.

В принципе на этом можно остановиться и использовать полученные наработки для автоматической или полуавтоматической торговли, но возникает соблазн переадресовать даже эти функции компьютеру. Советник на основе нейронных сетей может предоставить такую возможность, по крайней мере, в теории.

Как работает нейросетевой советник

Все существующие нейронные советники (с использованием нейронный сетей любой сложности и разнообразных фильтров) решают одну и ту же задачу – отнесение объекта к определенному классу. Применительно к торговле на валютном рынке события можно, например, классифицировать как восходящий тренд (событие 1-го класса) и нисходящий тренд (событие 2-го класса). Нейросетевой советник должен точно классифицировать события на основании входящих данных.

В обычных советниках критерий, по которому выполняется классификация событий, остается неизменным. В результате при смене тенденции он продолжает торговать по старым правилам и успешно сливает депозит. Советник на основании нейронных сетей автоматически должен распознавать новую тенденцию и изменять правила торговли без участия человека.

В зависимости от сложности нейронных советников изменяется и точность классификации объектов. Простейшие торговые роботы на этапе оптимизации используют линию или плоскость. Введение дополнительных нелинейных фильтров и их объединение в многослойные нейронные сети позволяет учитывать большее число факторов и повышает точность прогноза. При оптимизации используются поверхности высших порядков.

Нейросетевой советник – мнения скептиков и оптимистов

Скептики приводят несколько весомых аргументов, которые, по их мнению, делают прогнозирование поведения цены бессмысленным:

  • рынок является открытой системой, а это значит, что на график цены влияет множество факторов;
  • некоторые из этих факторов нельзя оценить количественно;
  • реакция на один и тот же фактор может быть различной, то есть играет роль «эффект толпы».

Нейросетевой советник, по мнению оптимистов, будущее трейдинга. Их главным аргументом является то, что на крупных таймфреймах видны ярко-выраженные трендовые участки. Если бы движение цены действительно было хаотичным, то с увеличением таймфрейма график приближался бы к прямой линии. Это говорит о том, что существуют правила, по которым рынок «живет» и нейронные сети позволят еще ближе подойти к их пониманию.

Тем не менее, на современном этапе развития эффективность нейронных сетей в лучшем случае сопоставима с результатами технического анализа и индикаторных стратегий. Серьезных изменений в этом вопросе не стоит ждать до момента создания искусственного интеллекта, не уступающего человеческому. Источник: Dewinforex

Социальные кнопки для Joomla