Применение нейронных сетей в трейдинге на форекс

Робот Форекс: Какая польза трейдеру от нейронных сетей

Не так давно на рынке появились форекс-роботы, в которых используются нейронные сети. Эта новинка быстро привлекла к себе внимание и стала предметом обсуждения и споров.

Разработчики утверждают, что благодаря нейросетям можно значительно увеличить эффективность торговли. Скептики уверены, что это всего лишь модное веяние, не дающее весомых результатов. Так кто же прав?

Сегодня расскажем о том, что такое нейронные сети на Форексе, об их плюсах и минусах и о том, действительно ли они полезны для трейдеров.

Что такое нейронные сети на Форексе

Электронные нейронные сети представляют собой некую аналогию мозга живого существа. Это сбалансированная математическая, программная и аппаратная система, действующая на основе принципов работы нейронной сети внутри человеческого организма.

Главная особенность системы – возможность самообучения. Нейронная сеть способна самостоятельно принимать решения. Она может запоминать и анализировать информацию и вырабатывать на основе этого новую тактику поведения. Робот учится на своих прошлых ошибках и в дальнейшем действует так, чтобы не повторять их.

Нейронные сети, созданные для прогнозирования валютного рынка, анализируют зависимости между полученными данными, формируют сценарии развития событий на основании предыдущих котировок, анализируют положение на рынке и оценивают, как оно может повлиять на выбранную валюту в будущем.

Важно! Успешное использование нейронных сетей на Форексе возможно лишь в том случае, если предыдущие результаты каким-либо образом влияют на будущие показатели. Именно на этом основан принцип работы нейронных сетей.

Чтобы торговый робот для Форекса стабильно показывал хорошие результаты, его необходимо постоянно загружать работой, иначе система не будет развиваться.

Тренировка нейросетей происходит посредством обучения и тестирования. Нужно постоянно давать программе для анализа разнообразные данные и тестировать полученные решения. Также система способна продолжать самообучение в режиме нон-стоп на основе новых данных с валютного рынка.

Заблуждения о нейронных сетях

Обычно у любой новинки для трейдинга на Форексе сразу появляются ярые сторонники, считающие ее «золотым ключиком», легко открывающим дверцу к беззаботной и прибыльной торговле. Но у любой системы есть и недостатки.

Использование форекс-роботов с нейронными сетями не освобождает трейдера от необходимости самостоятельно думать, изучать рынок и принимать решения. Но в то же время такой робот может стать хорошим помощником и улучшить конечные результаты.

Рассмотрим основные заблуждения о нейронных сетях:

1. «Программа для трейдинга, в которой используются нейронные сети, устроена в точности, как человеческий мозг». Нет, это неправда. Ученые до сих пор не изучили до конца мозг человека, поэтому создать его точную электронную копию сейчас невозможно. Нейронные сети можно назвать лишь приблизительным макетом, функционирующим по тем же принципам, что и человеческий мозг, но в упрощенной форме.

2. «Можно использовать бесконечное число обучающих алгоритмов». Неверно, существуют ограничения. Во время работы программы нередко случаются остановки из-за ошибок внутри тренировочного сета. Это может привести к неточностям в прогнозировании, что в свою очередь ухудшает результаты торговли и может привести к крупным убыткам.

3. «Необязательно вводить большой объем данных». Зависит от ситуации. Для того чтобы программа самообучалась, необходимо минимум два информационных сета. Первый – на основе входных данных с ожидаемыми моделями исходных, второй – только на базе имеющихся сведений. Результат обучения и работы программы напрямую зависит от количества и качества данных, которые в нее вводятся.

4. «Система не нуждается в перенастройке». Это ложное утверждение. Вносить изменения рано или поздно все равно придется. Ведь на валютном рынке иногда происходят неожиданные события, не всегда поддающиеся логическим объяснениям.

5. «Пользоваться нейронной сетью легко». Нет, не легко. Для этого необходимы обширные знания в трейдинге, знание математических формул и навыки программирования. Поэтому пользоваться разработкой смогут лишь продвинутые трейдеры, для новичков она слишком сложна.

Достоинства и недостатки нейронных сетей

Рассмотрим плюсы и минусы роботов с нейросетями для торговли на Форексе. Разработка перспективная, но не универсальная, и для эффективной работы с ней трейдеру нужно соблюдать ряд условий и адаптировать ее под себя.

Плюсы:

• Форекс-робот с нейронными сетями может работать одновременно с несколькими информационными потоками и выдавать на их основе единый готовый результат.
• Высокая точность прогнозирования будущего на основе ретроспективы (событий в прошлом).
• В процессе работы робот комбинирует технический и фундаментальный анализ. Это может предоставить очень точные сигналы для входа в сделку.

Минусы:

• Перед началом работы придется проводить обучение корректировке паттернов. Это занимает длительное время.
• Эффективность работы зависит от качества входящих данных. Если трейдер введет в систему неверные сведения, то получит ошибочные расчеты и убытки.
• Робот не способен оценить психологический настрой толпы, ее эмоции. Поэтому машина часто принимает неверные решения, когда на бирже царит паническое настроение.

Начать торговлю на Форекс

Итак, трейдинг с использованием нейронных сетей – непростое занятие.

Такой робот поможет увеличить прибыль лишь в том случае, если трейдер хорошо разбирается в анализе рынка, способен выбрать эффективные индикаторы для ввода в программу, готов осваивать программирование и работать со сложным набором настроек робота, разбираться в механизме его мышления и прилагать усилия для его оптимизации.

Но тот, кто детально изучит методику программы и полноценно освоит ее, сможет значительно увеличить свою прибыль.

Источник: https://portal.gerchikco.com/poslednyaya-novinka-v-mire-rynka-foreks-nejronnye-seti/

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.

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:

1. Сформулировать обучающую выборку.
2. Определить архитектуру нейронной сети.
3. Определить параметры обучения нейронной сети.
4. Обучить нейронную сеть.
5. Смоделировать прогноз валютных котировок.
6. 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.

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.

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.

Источник: https://svikk.biz/neyronnie-seti-v-treydinge-i-ix-ispolzovanie/

Воскрешение нейросетей для трейдинга

В последнее время все чаще можно услышать о нейросетях и машинном обучении. Например, Microsoft, а затем Google заявили о внедрении нейросетей в свои переводчики. Естественно на таком фоне, популярность нейросетей снова возрастает, что конечно же не может игнорировать трейдерское сообщество.

В этом нет ничего странного, для трейдеров это новая, а вернее забытая старая надежда, которая была популярна в докризисные годы.

Такие программы как neuroshell, neurosolutions были очень популярны в среде трейдеров.

Однако, не стоит обольщаться на тему использования нейросетей для торговли на рынке форекс или бирже – звучит заманчиво, наукообразно, затягивает, но в целом бесполезно и вот почему.

Что нужно искать на рынке с помощью нейросетей?

Использование любого математического аппарата для прогнозирования временных рядов подразумевает, что входные данные содержат некую информацию, с помощью которой можно построить прогноз с минимальными ошибками. Многие люди наивно полагают, что прошлое содержит информацию о будущем, но для рынка это не так.

Вы можете самостоятельно провести исследования автокорреляции любых рыночных данных с самими собой или поискать статистически значимые взаимосвязи между различными рыночными данными и ценами, взятыми со сдвигом в будущее.

Вы должны сами убедиться и принять однозначный вывод о НЕ прогнозируемости рынка, любым способом, основанном на ценовых, индикаторных данных.

Это не значит, что нейросети не выполняют возложенную на них функцию. Можно прогнозировать и распознавать образы, паттерны, но для того, чтобы стабильно зарабатывать на рынке, нужны стабильно существующие паттерны, на которых можно сделать прибыль. Только есть одна проблема – не существует стабильных технических паттернов.

Деньги на рынке можно сделать только тогда, когда между прошлыми данными и будущими существует связь, например, за неким событием с высокой вероятностью следует другое и трейдер может получить прибыль, делая ставку на это «другое» событие.

При этом прибыли от успешно сработавших ситуаций должно быть больше, чем убытков от не сработавших ситуаций. Иначе какой смысл искать паттерны или ситуации, которые не ведут к прибыли? А знаете, что? Именно такие паттерны и ищут с помощью нейросетей, которые приводят к убыткам.

Кстати, многие пропагандируют идею о том, что можно натравить нейросеть на данные, а она, что-то найдёт сама – это называется подгонкой.

Нейросеть сгенерирует красивые картинки на истории, но поскольку паттерна в реальности не существует и это подгонка, то результат в реальности сразу будет убыточным.

Откуда я все это знаю? Я занимался нейросетями до 2008 года, у нас даже были некоторые успехи по распознанию паттернов. Но поскольку стабильно существующих прибыльных паттернов на длительной истории просто нет, мы отказались от нейросетей.

Когда уместно использовать нейросети?

Когда между данными прошлого и будущего существуют корреляции, достаточные для извлечения прибыли.

На высоких горизонтах и в фундаментальных данных такие связи существуют! Простой пример — предсказание вероятности рецессий, крахов и т.д.

Однако, все эти модели основаны на статистике и регрессионном анализе, то есть для построения такой модели, не нужны нейросети, они попросту избыточны.

На самом деле, авторы-новоделы по нейросетям понятия не имеют, что получают на выходе. Как правило это красивые аппроксимации временных рядов, хотя на самом деле просто подглядывание в будущее или прогноз методом «завтра будет тоже, что и сегодня» или неустойчивый паттерн без потенциала к прибыли.

Как же можно использовать нейросети?

Для классификации сложных ситуаций нейросети подходят очень хорошо. Если сами ситуации, которые классифицируют потенциально убыточны, то сеть определит паттерны верно, но вы просто на этом не сможете заработать.

Условные примеры.

1. Возьмём «условный флаг». Если флаг имеет положительную статистику на протяжении длительного времени, то можно научить нейросеть находить любые флаги. Но если этот паттерн убыточен, то какой в этом смысл? Вы, наверное, думаете, что мой то паттерн – прибыльный! Ну это чаще не так, если посчитать статистику, то вы узнаете, как на самом деле. Если вы используете прибыльный паттерн/ситуацию – поздравляю, но если у вас нет даже статистики, то на что расчёт?
2. Более сложная ситуация: выход положительного NFP + цена в определённой области канала, а волатильность такая-то. Статистически при таком раскладе рынок делает достаточное для прибыли движение. Если ли смысл использовать нейросеть? Возможно да, особенно если определение такого паттерна имеет в основе нечёткую логику и весовые коэффициенты.

Что является прогнозируемым и предсказуемым?

Только то, что имеет или трендовость или цикличность, потому, что это автоматически означает наличие связи между прошлым и будущим.

Погода прогнозируема с некой небольшой погрешностью, потому, что есть сезонность / цикличность так же есть некая глобальная трендовость температур и есть трендовость внутри сезонности.

Именно поэтому все, кто в теме, торгуют долгосрочные тренды или Моментум, как правило это инвесторы, а умные спекулянты торгуют сезонность/цикличность товарных спредов.

Почему другие зависимости не имеют значения для рынка?

Почему другие зависимости не имеют значения для рынка, например, некая условная вероятность? Потому, что вы просто не сможете извлечь прибыль. Ну представьте себе, что в сентябре месяце у вас есть вероятность сбора урожая равной ¼.

Это значит, что только в один год из четырех вы сможете собрать яблоки, причём вы не знаете в какой именно год.

Стоит ли на этом выстраивать бизнес — НЕТ! Аналогия уместна и на рынке – да, действительно существует некие условности и некие ситуации в которых если наступает событие, то вслед за ним с некой слегка отличной от ½ вероятностью наступает желаемое движение или событие на рынке. На этом просто нельзя заработать денег.

Выводы:

• Нейросети хорошо классифицируют ситуации, паттерны.
• Если нет связи между прошлым и будущим, то ни нейросети, ни человек не могут прогнозировать будущее.
• Связь между прошлым и будущим – это или наличие тренда в ряде данных или наличие цикличности в ряде данных.
• Если в вашем наборе данных нет паттернов или они не значимы, то их нет смысла использовать. Есть ли у вас исторические симуляции, например, как вот эти, за 10-20 лет? Кстати, вы можете открыть статистики фондов и посмотреть, что у множества именно подобные результаты. Может стоит использовать то, что работает и делать как фонды, то есть — инвестировать?
• Ну, а если вера ваша сильна и по вашему скромному мнению рынок определяется кукловодами, то просто посчитайте статистику за несколько лет, форекс головного мозга излечивается именно так.

Успешного заработка с помощью рынка!

Источник: https://jivas.org/voskreshenie-nejrosetej-dlya-trejdinga/

Нейросети

Электронная нейросеть – это сеть, имитирующая работу биологической нейросети, то есть человеческого мозга. Правда, до уровня мозга человека сегодняшним электронным нейросетям ещё невероятно далеко. По своей сложности они с трудом дотягивают до уровня мозга улитки, далеко не самого интеллектуального представителя животного мира.

И в то же время, даже такие нейросети способны быть результативными, во многом превосходя возможности обычных компьютерных программ.

Отличие логической программы от нейросети

Подавляющее большинство программ на любых устройствах являются логическими и работают по чётко определённой формуле. Например, бухгалтерская программа берёт значения каждого дня и суммирует их в показатель месяца, затем берёт значения всех 12 месяцев и вычисляет сумму за год, среднее арифметическое и так далее.

Такие программы очень точны и оперативны, однако они не способны выйти за пределы своего алгоритма и мало пригодны для работы в меняющихся условиях.

Поэтому и требуются новые решения, которые не только знают общий алгоритм, но и учитывают изменения. Подобным алгоритмом являются нейросети.

В отличие от стандартной «логической» программы, нейросеть способна учитывать изменения и отклонения от стандартных значений, улавливать тенденции и самообучаться, а самое главное – анализировать множество факторов.

Например: выходя из дома, человек решает, как ему одеться. За основу берётся последнее значение (то, как он одевался вчера).

Однако вносятся коррективы с учётом показаний термометра (измеряемая величина), силы ветра, вероятности осадков (субъективно определяемые величины).

А если с каждым днём температура падает на градус, нейросеть мозга определяет эту тенденцию, и человек предполагает, что скоро потребуется пальто.

Строение и обучение нейросетей

Биологическая нейросеть состоит из множества клеток – нейронов, которые соединены синапсами (отростками для передачи сигнала дальше по сети).

При этом синапс, в отличие от обычного провода, выполняет не только функцию передачи, но также может усиливать либо ослаблять сигнал, корректируя его значимость для итогового анализа.

Биологическая нейросеть может состоять из многих миллионов нейронов и синапсов, что является чрезвычайно сложной структурой.

Электронная нейросеть в целом повторяет структуру биологической. Она состоит из:

• Входных нейронов (поступление информации).

• Одного или несколько слоёв свободных нейронов (обычно не более 3).

• Выходных нейронов (выдача готового результата).

Роль синапсов в электронной нейросети играют так называемые сумматоры. Они придают поступающим значениям нужный коэффициент, который может меняться в обе стороны в процессе работы нейросети. Тот факт, что она сама корректирует значение этого коэффициента, и является сутью её обучения.

Нейросети делятся на простые и сложные (персептроны) в зависимости от количества слоёв нейронов (1 или более). Также они подразделяются на:

• Прямые.

• Рекуррентные.

Прямые нейросети предполагают, что сигнал идёт от входа до выхода по прямой, как поезд по рельсам. Рекуррентные допускают возможность, что полученное промежуточное значение может снова отсылаться на вход и проходить нейросеть с начала. Биологический мозг – рекуррентная сеть, и это одна из причин, почему понять принцип его работы почти невозможно.

Каждая нейросеть – это система анализа данных, в перспективе очень мощная и точная, но требующая специальной настройки (обучения). Причём, с учётом самообучения нейросети, её настройка не сводится к выставлению конкретных параметров, по которым она будет работать. Принцип обучения совсем иной:

• На вход подаётся некое значение.

• Заранее известно, какое значение должно быть на выходе.

• В случае, если выходное значение отличается от нужного, сеть корректируется, пока разница не станет минимальной.

Звучит нетрудно, но задача усложняется тем, что нейросеть не просто запоминает ответы 2*3=6, 7*10=70.

Получается, что итоговым результатом должен стать такой набор коэффициентов, чтобы система давала верные результаты для большого количества входных значений с минимальной погрешностью, а это уже нетривиальная задача.

Вторым вариантом обучения нейросети является так называемый метод обратно распространения ошибки, когда полученное на выходе значение, если оно отличается от исходного, передаётся назад по тем же самым нейронам, по которым оно пришло на выход, и в процессе передачи веса этих нейронов увеличиваются или уменьшаются, затем следует новая попытка, и так до тех пор, пока результат не станет оптимальным.

Преимущества нейросетей

Главным преимуществом, как уже говорилось, является то, что нейросети обучаются самостоятельно.

Они способны анализировать множество факторов одновременно (например, при биржевой торговле это будут данные и фундаментального, и технического анализа), прогнозировать ситуации, работать с самыми обширными базами данных, в том числе противоречивых.

Второе важное преимущество – высочайшая скорость анализа и возможность решать задачи, почти недоступные для обычных логических программ.

Недостатки нейросетей

Главный недостаток – то, что они могут работать только при наличии связей прошлого и будущего, то есть наличия неких циклов и трендов. Впрочем, при их отсутствии любой прогноз невозможен.

Для нейросетей характерны все проблемы статистических методов, потому что они работают на основе статистики. К таким проблемам относится, например, то, что положительный результат в прошлом не гарантирует такого же результата в будущем.

Чем сложнее нейросеть, тем больше она похожа на «чёрный ящик»: подавая что-то на вход, мы не можем предположить, что мы получим на выходе. А получая результат, не имеем никаких данных о том, каким способом он был получен.

Наконец, разработка нейросетей и нейрокомпьютеров стоит дорого, и чем мощнее такое оборудование и ПО, тем дольше и дороже его разработка, тем сложнее использование.

Кроме того, в области нейросетей нет и не может быть готовых коробочных решений по принципу «установил и работай». Каждый случай индивидуален, требует знаний, навыков и длительной настройки.

Нейросеть в трейдинге: перспектива или реальность?

Сами по себе программы, работающие по принципу нейросети, сегодня не редкость. Это, например, NeusoShell, NeuroLab или NeuralWorks.

Такое и подобное ПО уже активно используют банки для прогнозирования изменений в экономике, страховые компании, высчитывающие риски.

Ещё одна сфера, где нейросети явно лидируют – распознавание лиц. Двухлетний малыш, используя биологическую нейросеть мозга, мгновенно и безошибочно отличает родителей от незнакомых людей, в то время как для логических программ, даже очень мощных, это с трудом решаемая задача.

Источник: https://quantpro.ru/archives/8581

Нейронные сети на форекс

Что такое нейронная сеть.

В самом общем случае под нейронной сетью понимается некая обучаемая система, моделирующая мыслительный процесс человека. Теория нейронных сетей рассматривает мыслительную деятельность как результат взаимодействия между нейронами.

Нейрон это клетка нервной системы. В организме человека нейронов огромное количество, более ста миллиардов. Каждый нейрон может иметь более 10 000 связей с другими нейронами. Всё это образует невообразимо сложную и разветвлённую сеть, по которой передаётся огромное множество элементарных сигналов.

Программно смоделировать такую сеть средствами MQL естественно невозможно и о полноценном искусственном интеллекте говорить в нашем случае не приходится.

К тому же нас интересует всего один результат, сигнал на покупку или продажу. То есть нам нужен очень ограниченный функционал сети. С учётом этих факторов применение нейросетей в трейдинге становится достаточно реальным.

Математическая модель восприятия информации мозгом ( перцептрон ) была предложена Фрэнком Розенблаттом ещё в 1957 году. Конечно это очень упрощённая модель, но тем не менее она способна обучаться и решать различные, довольно сложные задачи.

Перцептрон

Простейший перцептрон выглядит примерно так:

 

S элементы

S (или сенсорные) элементы по своей сути представляют собой датчики, считывающие какую то информацию. Эти элементы имеют всего 2 состояния, они либо активны, либо неактивны. Программно можно представить их в виде логической (булевой) функции. Тогда на выходе такой функции будет либо 0 (элемент неактивен) либо 1 (элемент активен)

На рисунке это элементы S1…S9. Таких элементов может быть любое количество. В одном перцептроне может быть несколько групп сенсоров, для различных типов информации

A элементы

A ( или ассоциативные ) элементы имеют несколько входов, на которые поступают сигналы от сенсоров ( S элементов ) и один выход. Эти элементы также имеют только 2 состояния либо активные, ( если на выходе единица ), либо неактивные ( на выходе ноль ).

А элементы активизируются, если алгебраическая сумма всех входных сигналов превышает какое то пороговое значение.

Например: на рисунке А элементы имеют три входа, на входы элемента А1 подаются сигналы от S элементов S1, S2 и S3. Пусть пороговое значение равно 2. Тогда А элемент активизируется, когда активны 2 из трёх S элементов, независимо от того, какие именно это элементы.

Обычно входов у А элемента гораздо больше, на рисунке изображены только трёх входовые элементы для упрощения. И пороговое значение в какой то степени регулирует чувствительность А элемента.

          

R элементы

R ( или реагирующие ) элементы также имеют несколько входов, на которые подаются сигналы от А элементов. Выход R элемента является также выходом перцептрона. Перцептрон может иметь несколько R элементов и соответственно несколько выходов. Выход Rэлемента аналогичен двум предыдущим ( S и R элементам ) то есть имеет тоже 2 состояния ( 0 — неактивен, 1 активен )

R элементы активизируются когда алгебраическая сумма входных сигналов, помноженных на соответствующие им весовые коэффициенты превысит пороговое значение.

A1 * W1 + A2 * W2 + A3 * W3 + … … + An * Wn > pr

где pr это пороговое значение а W1 – Wn веса А связей. Подбирая вес связи мы можем придать какому то сигналу от А элемента большее значение, какому то меньшее, то есть таким образом мы можем обучать нейросеть

Но в этом перцептроне больше А элементов ( их уже 7 ) Обратите внимание на S связи ( связи между S и A элементами ) Связи расположены совершенно по другому и их гораздо больше. Результат работы такого перцептрона предсказать уже значительно сложнее. По сути он уже способен принимать какие то решения самостоятельно, то есть это уже думающая и обучаемая (хотя и очень примитивно) система. 

Вообще А элементов может быть даже больше чем S элементов. Непосредственно связанные с сенсорами А элементы составляют первый слой перцептрона. Если А элементов достаточно много можно сделать второй, третий и более слой. Таким образом мы можем получить многослойную сеть.

 

Источник: https://traderrussia.ru/stati-polzovatelei/poleznoe/neironnye-seti-na-foreks.html

Нейронные сети форекс

В настоящее время набор инструментов для деятельности на рынке forex устарел. Долгое время в этой сфере не было кардинальных изменений.

Безусловно, нельзя сказать, что развитие технологий на рынке застряло на определенном этапе и не желает трогаться в будущем.

Все мало-мальски поработавшие на forex понимают то что индикаторы, советники, скрипты – это все устарело и нужно изобретать что-то новое.

Сегодня все индикаторы и советники, которые мы используем, являются ни чем иным как модификацией применяемых ранее и в исключительном случае появляется что-то уникальное.Идей по созданию новых разработок на основе нейронных сетей более чем достаточно, однако имеется несколько технологических факторов, которые препятствуют всплеску изобретений.

Один из таких факторов это ограниченность применения языка MQL. Применять его с целью написания нейронных сетей проблемно, вследствие того что он очень ограничивает возможности программирования и ставит некоторые рамки. С целью программирования нейронных сетей необходим язык с более обширными возможностями, к примеру C++.

Почему именно нейронные сети? Возможности нейронных сетей бесконечны, такие сети можно обучать и они могут самообучаться, убирают психологический фактор в работе. Большая часть ученых сопоставляют самообучение нейронных сетей с развитием ребенка. Над конструированием искусственных нейронных сетей работали такие ученые как Коши, Хопфилд, Больцман и многие другие.

На рынке forex такие сети можно научить: отличать паттерны фигур, осуществлять свечной анализ, проводить тех.анализ, а именно, определение трендов, бокового тренда, выбирать точки Pivot, рассмотрению вероятностного движение цен главным образом предопределять цели торговли и лимитирования издержек, с точностью действовать в волновом анализе.

Становление нейронных сетей в финансовых рынках принесет трейдеру шанс формирования новейших экспертов (советников). Данные советники сумеют с развитием рынка обучаться, принося тем самым огромную выручка.

Очевидно, что многие заинтересованы в таких сетях, но мало кто применяет их, обосновывая это тем, что это очень трудоемко. Для того чтобы разработать нейронную сеть для работы на финансовом рынке, человеку минимум нужно знать принцип работы нейронных сетей и язык программирования.

Источник: https://finteks.ru/neyronnyie-seti-kak-instrument-dlya-rabotyi-na-ryinke-foreks/

Что собой представляют нейронные сети Форекс

Форекс по праву носит титул самого уникального образца существования небывалой по мощи финансовой структуры. Чтобы убедиться в этом, достаточно просто посмотреть на объемы денежных масс, которые ежедневно кочуют, создавая непрерывный гигантский поток возможностей для заработка.

Это притягивает магнитом каждого, кто стремится улучшить свое материальное положение, а чтобы делать это максимально эффективно, пытливые умы применяют для прогнозирования цены все новейшие разработки нашего техногенного века.

Последним их словом сейчас выступают нейронные сети Форекс, которые внедряются и неустанно совершенствуются, с целью получить желанный результат – автоматизированную систему, генерирующую прибыль на постоянной основе.

Технологическая структура нейронных сетей представляет собой запрограммированные алгоритмы расчета, которые накапливают большой объем информации в специальных блоках и отыскивают в них взаимосвязи путем нахождения взвешенных вероятностей.

Если сказать проще, то нейронная сеть – это попытка создать аналог человеческого мозга, способного накапливать данные, анализировать их и делать выводы, постоянно поддерживая процесс самообучения.

Таким образом, то, что еще совсем недавно выглядело как настоящая фантастика, сегодня уже неплохо работает на службе у человека.

Да, конечно, это еще не искусственный интеллект, но существующий нейронные сети Форекс уже достаточно эффективны и способны находить наилучшие с вероятностной точки зрения моменты для открытия и закрытия позиций.

Если вспомнить, что трейдинг – это, по сути, как раз и есть борьба вероятностей, где зарабатывает тот, кто способен работать дисциплинировано и входить только в позиции с хорошим потенциалом «риск-прибыль», становится несложным понять, что будущее у этого способа торговли очень большое.

С технической точки зрения структура нейронных сетей лучше привычной схемы обработки данных, так как новая методика позволяет обрабатывать информацию одновременно в нескольких потоках.

В силу этой особенности кажущиеся на первый взгляд хаотическими для человека движения цены становятся упорядоченными и подчиняющимися определенным законам, если их изучает нейронная сеть.

Адаптация

Перед тем как приступить к практическому применению нейронных сетей для Форекс, следует их сперва подготовить, позволив накопить достаточно данных для того, чтобы получить возможность получения правильных выводов. То есть для начала нейронная сеть должна пройти процесс обучения так, как это делают дети после своего рождения, адаптируясь к внешнему миру и усваивая законы выживания в нем для достижения своих целей.

В случае нейронных сетей этот процесс должен быть продуманным и обычно получается довольно долгим, но без такого подхода доверить заработок своих средств искусственному интеллекту на Форекс станет большущей ошибкой.

На подготовительном этапе самым главным будет убедиться, что нейронная сеть способна анализировать свои выводы, сопоставляя их с изменением входящих значений, для постоянного совершенствования точности результата.

Процесс адаптации нейронных сетей Форекс происходит одновременно по двум направлениям. Первый состоит в том, чтобы предоставлять системе достоверные данные по выбранному инструменту цельным потоком.

Это позволит создать базу для обучения.

Второй путь состоит в периодическом проведении тестов для выявления ошибок прогнозирования с целью обеспечить систему достаточной информацией о соотношении закономерностей, которые влияют на исход вычислительных данных.

В процесс практического использования нейронных сетей на Форекс удалось выяснить, что подобный подход имеет ряд преимуществ, но ему присутствуют и свои недостатки, которые затрудняют получение стабильного результата торговли. Сильные стороны системы прямиком выходят из ее структуры, так как расчет и использования наилучших вероятностных сценариев – это основной путь к достижению успеха и получению солидных денежных прибылей.

Но в то же время отсутствие эмоциональной составляющей порождает и серьезный недостаток нейронных сетей в случае их применения на Форекс, так как весьма часто возникают ситуации, ключом к пониманию которых выступает знание психологии толпы.

Для алгоритмической системы, пусть и обучаемой, эмоциональные действия участников, совершаемых на «тонком» рынке, каждый раз выступают в роли новых факторов, которые приходится учитывать и использовать, но только вот спонтанные реакции толпы не так уж и хорошо поддаются просчету, как хотелось бы.

На данный момент уже сотни торговых терминалов управляются на Форекс нейронными сетями и, как показывают результаты, этот подход заслуживает прав на жизнь, имея очень большие перспективы, так как время играет на пользу компьютерным системам, превращающимся постепенно в очень опытных «трейдеров».

К тому же прогресс не стоит на месте и с каждым днем появляется все больше возможностей для создания более «умных» нейронных сетей.

О том, смогут ли они целиком заменить человека, пока сложно сказать, но люди в любом случае не должны переживать о том, что системы их вытеснят, так как принцип действия у обеих сторон одинаков – усваивать новую информацию и постоянно учиться на своих ошибках, достигая новых, более значительных результатов.

Использованы материалы из: brokers-fx.ru

Источник: https://businesslike.ru/forex/chto-soboi-predstavliaut-neironnye-seti-foreks

Форекс и нейронные сети

Нейронные сети на рынке Форекс являются основным помощником для любого трейдера. Их задача – автоматизировать систему торговли на валютной бирже. Применение нейросетевого анализа дает ощутимый результат при прогнозировании направлений колебаний цен, что, В свою очередь, является основополагающим направлением при торговле на Forex.

Нейронные сети представляют собой математические алгоритмы (модели), которые при использовании вычислительных устройств моделируют процессы, которые идентичны процессам человеческого мышления.

Нейроны соединяются между собой посредством различных связей, а сами сети выявляют наиболее комплексные направления между входами и выходами, посредством анализа и обобщения используемых данных.Функциональность и эффективность нейронных сетей на форекс определяется в зависимости от ее структуры, величин связей между нейронами.

Самое главное, это процесс обучения нейронной сети форекс. Существуют два вида такого обучения:

1) непосредственный ввод необходимых начальных данных и желаемых окончательных результатов, вследствие чего задача нейронной сети сводится к поиску наиболее благоприятных результатов;

2) задание только начальных данных, вследствие чего нейронная сеть будет работать по принципу черного ящика, моделируя алгоритм и находя решение.

Возможности нейронных сетей на этом не заканчиваются. С их помощью можно подсчитать максимальную прибыль для каждой операции.

Несмотря на все преимущества, важным недостатком нейронных сетей является то, что исходные данные должны быть проработаны и минимально достаточны для проведения анализа, что может усложнить работу неопытным трейдерам.

Крупные же инвесторы, в свою очередь, вплотную прибегают к использованию нейронных сетей в своей работе, продолжая активно изучать и совершенствовать их, чтобы выявить новые потенциальные возможности для эффективного их использования.

Я торгую на Forex уже 3-й год, при этом зарабатывать стабильно начал только после двух лет учебы, различных способов и ошибок. Заработать на форекс возможно, но очень сложно. Сейчас торгую на новостях, по моему мнению, это более беспроигрышный вариант трейдинга.

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

Источник: http://www.forexwork.com.ua/forex-for-beginners/229-foreks-i-neyronnye-seti.html

Mirocana — нейронная сеть для торговли на крипторынке

Спонсорский материал

Начну с вопроса: А Вы когда-нибудь торговали на рынке финансовых инструментов? Нет, не просто купили акцию, облигацию или даже криптовалюту на бирже, а именно торговали — то есть осуществляли регулярные сделки по купле-продаже активов на протяжении длительного времени. Те из наших читателей, кто действительно этим занимался, подтвердят, что дело это не из простых. Очень не простых.

Представим вкратце торговый день трейдера-любителя, которого зовут, например, Иван. У него на брокерском счету есть деньги — выделенные из личного или семейного бюджета деньги. И вот, ему надо принять первое торговое решение.

Допустим, что он хочет торговать валютную пару доллар-рубль.

Мозг Ивана тут же начинает генерить множество вопросов – когда покупать, на какую сумму, а покупать сейчас или подождать, может цена упадет, а что вообще влияет сегодня на курс, в какую сторону он сегодня вероятно пойдет.

Тем не менее, наш герой все-таки набрался смелости и решил купить актив. Тут возникает следующий вопрос – а что дальше? И мозг Ивана снова начинает нагреваться в поиске ответов на вопросы – когда продавать, ставить ли стоп, ставить ли тейк-профит, на каких уровнях т.

д. Созерцание ценовых движений будет заставлять Ивана вспоминать все, что он прочитал по теханализу, высматривать фигуры на японских свечах, искать паттерны, накладывать индикаторы – все в поиске того субъективного триггера, который подскажет ему его следующий шаг.

Теперь, добавьте к этому примеру пару параметров из нашей реальной жизни. Иван как трейдер-любитель где-то работает, т.е. не может все свое время уделить изучению финансовой литературы и торговле на рынке. У Ивана есть семья, друзья, обязательства и т.д.

Не забудьте прибавить и серию из неудачно сделанных подряд трейдов – без них никак. Теперь представим, что это все Иван делает в течение месяца.

В каком психологическом состоянии будет после всего этого наш герой? Могу со знанием дела Вам сказать, что за месяц на фондовом рынке можно легко превратиться в невротика. Потерять капитал. Спровоцировать на пустом месте конфликты с близкими.

Определенным решением описанной ситуации могла бы стать торговля по системе, т.е.

когда трейдер заранее вырабатывает себе систему принятия торговых решений – когда продавать, когда покупать, на какую сумму, что делать при резкой просадке, что делать при резком взлете цены, когда открываться после закрытия сделки и т.д.

Если у него эти правила еще и четко прописаны, что также бывает очень редко, – это может сберечь нервы, но не избавит от напряжения в целом. Человеческие факторы как то жадность, страх, гордость – рано или поздно дадут о себе знать при принятии торговых решений.

Следующими надстройками к цивилизованному трейдингу являются роботизированные советники и алгоритмическая торговля. Первые доступны для широких масс и позволяют делать сделки лишь тогда, когда советник дает сигнал.

Обе эти «надстройки» к торговле существенно снижают влияние человеческого фактора на принятие торговых решений и продлевают жизнь Вашей нервной системе.

К сожалению, и у них имеются недостатки. Заложенные в советники алгоритмы, как правило, неизвестны.

Разработка собственного алгоритма трудоемка – надо придумать и формализовать в коде торговые правила, которые обыгрывали бы рынок на длительном временном отрезке, предусмотреть риск- и мани-менеджмент, учесть операционные комиссии, провести бэк- и фронт-тестинг.

Доведение такого механизма до полной автоматизации – доступно крайне ограниченному кругу лиц и компаний и занимает не мало времени. Еще и инфраструктурные вопросы придется решать.

Значит ли перечисленное выше, что доступ на рынки финансовых инструментов недоступен для широких масс? Ответ – конечно же, нет.

Более того, все ведущие финансисты и экономисты советуют, и мы разделяем их мнение, чтобы каждый человек, каждая семья имела бы экспозицию части своих денег к фондовому рынку.

Просто ее процент должен быть строго лимитирован определенным процентом от уровней дохода и терпимости к риску.

Возвращаясь к нашему трейдеру-любителю Ивану, представьте, что в его распоряжении перед принятием каждого торгового решения имеется вся необходимая информация.

То есть не просто список новостных заметок и исторических данных, а практически все, что доступно – это и опыт других трейдеров, и имеющиеся на момент принятия торгового решения данные по заявкам, «стопам» и текущим позициям других участников рынка.

Если бы Иван смог обработать всю совокупность этих сведений, он смог бы с высокой степенью достоверностью оценить сложившийся на текущий момент баланс сил быков и медведей и совершить верную сделку. Но наш трейдер-любитель такого не может. Зато это может делать Mirocana.

Mirocana – это разрабатываемая нашими соотечественниками система искусственного интеллекта, «заточенная» на торговле на финансовых рынках. Причем на любых – хоть на криптовалютных биржах тоже. Она не требует какого-либо участия трейдера-любителя. Полностью автоматизирована.

Не требует специальной установки – достаточно привязать ее к Вашему брокеру или бирже. Вам лишь нужно настроить желаемый уровень дохода и принять уровень соответствующего риска. Все.

По-моему, это близко к трейдерскому «святому граалю» – мифической торговой системе, подавляющее большинство сделок в которой прибыльны при любых движениях рынка.

Как же Mirocana работает? Разработчики проекта создали самообучающуюся нейронную сеть, заложили в нее в качестве базовых вариантов множество различных торговых стратегий, причем не только основанных на теханализе, но и те, что торгуют по новостям, а также те, которые анализируют фундаментальные данные по активам, и добавили ко всему этому опыт других реальных трейдеров.

Система заработает в полном объеме уже в январе 2018 года. Остается чуть более месяца, чтобы на льготных условиях получить доступ к Mirocana. Желающие в рамках открытого ICO могут приобрести токены MIRO и стать одними из первых, на кого станет работать в совокупности практически весь трейдерский интеллект финансового и криптовалютного рынков.

Сейчас проект Mirocana предлагает инвесторам три продукта. В рамках «рынка акций» с марта 2018 года будет открыт доступ к основным американским торговым площадкам NASDAQ и NYSE. Он, к сожалению, будет доступен только для институционалов и частных трейдеров с крупным капиталом – доступ получают только топ 200 держателей токенов MIRO по итогу токен-сейла.

Доступ к пакету «валютный рынок» можете приобрести за 10 тыс MIRO – около 3 тыс долларов США.

Ну и на конец третий вариант — наш любимый, учитывая нашу специализацию, — это «криптовалютный рынок». В рамках этого пакета уже за 5 тыс. MIRO можно получить весь функционал Mirocana для прогнозирования и торговли криптовалютными парами. Работает с биржей Poloniex. В будущем планируется интеграция и других крупных площадок. Ждем февраля.

MIRO можно купить за эфир биткоины, хрипл, монеро, лайткоин и старым добрым способом – по кредитке. Для того, чтобы каждый смог убедиться в эффективности заложенной логики и реализации системы Mirocana, разработчики проекта не будут брать с подписантов комиссий в течение аж восьми месяцев.

Это действительно заманчивый расклад. В дальнейшем 25% с прибыли будет «уходить» к руководителям проекта. Если кому-то покажется, что отдавать четверть прибыли – это много, то вы не сталкивались с традиционными управляющими компаниями.

вне зависимости от того «в плюс» или «в минус» финансовая компания управляет вашими деньгами. Размер такой комиссии обычно составляет 2-3%.

ICO закончится чуть меньше чем через месяц — 19 декабря. Время еще есть, но затягивать не стоит. Думаю, нашему трейдеру-любителю Ивану Mirocana пришлась бы очень по душе…, да и по кошельку тоже.

Источник: https://coinspot.io/technology/mirocana-nejronnaya-set-dlya-torgovli-na-kriptorynke/