Искусственные нейронные сети и их применение на рынке Форекс
В то время, как большинство трейдеров бьется в поисках Грааля, совершенствуя механические торговые системы и графические методы анализа, небольшая, но прогрессивная часть занимается разработкой нейронных сетей в трейдинге и их продвижением. Что же такое нейронная сеть, и каковы перспективы ее использования на рынках ценных бумаг?
Содержание
Что такое искусственная нейронная сеть?
Принципиальная схема нейросети.
Искусственная нейросеть построена по принципу биологических нейронных сетей, то есть, она копирует организацию нервных клеток живого организма и состоит из искусственных нейронов. Она представляет собой математическую модель и ее воплощение в аппаратном и программном обеспечении для осуществления сложных логических вычислений.
- более 20 лет на рынке Форекс;
- 3 международные лицензии;
- 75 инструментов;
- быстрый и удобный вывод средств;
- более двух миллионов клиентов;
- бесплатное обучение;
Альпари - это брокер №1 по версии Интерфакса! Все, что необходимо для начала - просто зарегистрироваться на сайте!
Интересно! Нейроны искусственной нейронной сети иногда называют сумматорами. Нейрон получает информацию, обрабатывает ее с помощью простых арифметических действий и передает ее дальше.
Простая нейросеть состоит из трех нейронов:
- входного;
- скрытого;
- выходного.
Эта последовательность называется перцептроном. Если нейросеть сложная, то нейроны в ней могут образовывать слои (обычно не более трех). Ключевой способностью нейронной сети является способность к обучению.
Основные задачи, решаемые с помощью нейросетей:
- классификация – распределение данных по параметрам;
- прогнозирование – например, курса валют исходя из имеющихся данных;
- распознавание образов;
Наиболее успешно нейронные технологии применяются для распознавания образов.
Для справки! Голосовые команды и фраза «окей, Гугл» — тоже нейросети.
Классификация нейросетей
Нейросети классифицируются по количеству слоев нейронов:
- однослойные — с одним слоем;
- многослойные — с несколькими скрытыми слоями.
Также по направлению движения информации они могут быть следующих видов:
- прямого распространения – информация двигается только в одном направлении;
- рекуррентные – с обратными связями;
Возможности рекуррентных сетей пока слабо изучены, так как анализировать их сложно. Потенциал у них очень велик.
Нейронные сети в трейдинге
Нейротехнологии пока не нашли себе широкого применения в трейдинге. Тем не менее, они имеют потенциал, так как позволяют обнаруживать в исходных данных любые повторяющиеся модели. Также в качестве источников данных для анализа можно использовать не только котировки, но, при необходимости, и любую информацию, вплоть до фаз луны и календаря индейцев Майя. При этом, можно комбинировать как технические данные, так и фундаментальные.
Важным преимуществом нейросетей в трейдинге перед механическими торговыми системами является возможность обрабатывать гигантские объемы информации, способность обучаться и адаптироваться к изменениям рынка.
Например, механические советники и торговые роботы периодически нужно перенастраивать, иначе они начинают приносить убытки. Существуют трендовые роботы и роботы хорошо работающие в боковике. Нейронная сеть способна подстраиваться под изменения рынка самостоятельно, без участия человека.
Программное обеспечение для создания нейросетей в трейдинге
Уже довольно давно на рынке присутствуют достаточно мощные пакеты и программные комплексы, позволяющие как проектировать нейронные сети для Форекс самостоятельно, так и включающие в себя готовые решения для торговли.
| ExelNeuralPacckage | Пакет, разработанный российскими специалистами расширяющий возможности MS Exel в области нейротехнологий. |
| Nero Brainmaker | Несложная программа для проектирования сетей с большим количеством слоев. |
| NeuroLab | Приложение для Wealth-Lab. |
| NeuralWorks | Семейство продуктов для разработки сетей. |
| NeuroShell | Продукты для решения широкого ряда задач, в том числе и в трейдинге. |
| Trading Solutions | Специализированная программа для трейдеров, позволяющая им создавать и отлаживать нейронные сети. |
| Statistica | Продукты компании StatSoft для статистического анализа, в том числе, с применением нейросетей. |
Для Форекс-трейдеров существует возможность писать роботов и советников на языках MQL4 и MQL5. Для работы в этом направлении есть соответствующие библиотеки. Также можно использовать пакет NeuroSolutions который позволяет не только создавать нейронные сети, но и подключаться к MetaTrader.
Недостатки нейросетей, работающих на Форекс
К сожалению, на сегодняшний день нейронные сети в трейдинге показывают противоречивые результаты. Это связано со следующими причинами:
- Нейросети являются разновидностью статистического анализа и поэтому им свойственны все проблемы и болезни статистических методов: успешный анализ исторических данных не гарантирует успеха в будущем – это утверждение в полной мере справедливо и для нейросетей.
- По мере усложнения сети, количество вычислений растет по экспоненте.
- Нейронные сети работают по принципу черного ящика: загружая в сеть данные и получая результат, трейдер не понимает принципов, на основании которых она принимает решение, значит он не склонен доверять ей свои деньги, тем более, на таком рынке, как Форекс.
Для решения этой проблемы, разработчики нейросетей предусматривают вывод данных в виде математических формул. Но для того чтобы в них разобраться, нужно обладать серьезными знаниями в области математики.
В краткосрочной торговле, и, в частности, на Форекс, нейросети показывают слабую эффективность, тем самым подтверждая утверждение нобелевского лауреата Юджина Фама о хаотическом характере изменения цены и невозможности предсказаний в краткосрочном плане. Однако они могут быть полезны для анализа долгосрочных процессов и выработки инвестиционных прогнозов, а также при анализе инвестиционных рисков.
Уже сейчас банки и инвестиционные компании активно применяют нейротехнологии. Возможность обрабатывать большие массивы и способность к обучению, позволяют нейронным сетям на Форекс идентифицировать более сложные паттерны, чем это возможно с помощью механических и графических методов.
Не исключено, что нейросетям в будущем будет вполне по силам самостоятельно осуществлять поиск неэффективностей рынка – закономерностей, которые позволяют трейдеру зарабатывать. В настоящее время, использование на рынке стратегий, основанных на нейротехнологиях, возможно с применением грамотного риск-менеджмента и управления капиталом.
