Нейросеть на Форекс – Применение и проблемы

Искусственная нейронная сеть представляет собой математическую модель, воплощенную в виде компьютерной программы и имитирующую работу центральной нервной системы живых организмов.

Что такое Нейронная сеть и как она работает в торговле на биржах

Понятие «Нейронная сеть» (НС) появилось в ходе изучения процессов, идущих в головном мозге, и попыток их воспроизведения. В настоящее время разработано множество алгоритмов, которые нашли применение во многих областях, где требуется анализ, распознавание и прогнозирование, включая нейросеть для торговли на бирже.

Нейронные сети в торговле на биржах – это системы анализа данных, которые, в отличие от обычных программ, работают не сугубо в рамках прописанного набора действий, а самообучаются в процессе работы благодаря возможностям машинного обучения и тестирования различных исходов и ситуаций на основе прошлых событий. В ходе обучения НС выявляет сложные взаимосвязи, которые непросто рассмотреть в обычных обстоятельствах.

Современные торговые советники и роботы опираются только на один алгоритм и не способны самообучаться. Поэтому при смене рыночной ситуации приходится останавливать работу советника или перенастраивать его алгоритм. Даже в процессе работы советника, он может выдавать много ложных сделок, так как рыночная ситуация может не соответствовать его заданному алгоритму.

Нейросети на Форекс позволят избежать подобных ситуаций. Вернее, предполагается, что позволят. На данный момент сделаны лишь первые шаги в этом направлении. О создании полноценной аналитической системы, которая могла бы самостоятельно переключаться и определять рыночные состояния, а также принимать решения исходя из этого, говорить пока что не приходится.

Что такое нейросети на Форекс

В последние время трейдерское сообщество все чаще обсуждает машинное обучение и нейросети на Форекс и бирже. Эта тема не совсем нова: в докризисные годы были популярны  торговые программы на базе НС NeuroSolutions и NeuroShell. Сейчас, после внедрения Google и Microsoft этой технологии в свои переводчики и голосовой поиск, продвинутые трейдеры снова обратили на нее внимание.

Нейросеть простыми словами – это система, имитирующая работу головного мозга, способная обучаться и приспосабливаться к меняющимся условиям, а также прогнозировать ситуации. Применительно к торговле на финансовых рынках это означает, что для анализа можно использовать не только котировки, как в случае торговых роботов, но и любые другие данные, которые пользователь сочтет нужными.

Кроме того, всю исходную информацию можно комбинировать в любых пропорциях.

Однако нейросети на Форекс все еще недоступны для широких масс трейдеров. Поэтому большинству приходится пока что изучать их работу в теории.

Главной трудностью применения искусственных нейросетей является процесс их обучения.  Другим препятствием становится высокая стоимость нейропакетов и в особенности специального оборудования для них – нейрокомпьютеров.

Посмотрите короткое видео о использовании нейросетей в торговле на биржах:

Некоторые американские компании как LBS Capital Management Inc. покупают небольшие нейропакеты и нейрокомпьютеры до $50000 и улучшают свои торговые показатели на американских фондовых индексах S&P 500 или Nasdaq 100.

Схема работы нейронной сети:

Задачи для нейросети

Выборка статистики в качестве обучающего элемента имеет для НС решающее значение. Состав данных может быть очень широким, однако встает вопрос отсеивания ненужной информации. Справиться с фильтрацией входных данных для нейронного советника можно, используя несколько способов.

• Большинство нейропакетов включают опцию определения чувствительности к входной информации. Эта функция позволяет загружать все имеющиеся данные без сортировки, после чего сеть сама покажет, какие данные более приоритетны. Ввиду непрогнозируемости времени обучения НС этот способ далек от оптимального, однако является самым простым.
• Данные проверяются на противоречивость: большое количество взаимоисключающей информации способно полностью блокировать возможность получения сколько-нибудь точного рыночного прогноза.
• Возможно использование нейросетевых программных инструментов, работающих по технологии Data Maining. В основе такого метода обработки информации лежит классификация данных различными способами, включая нечеткую логику.
• Применяются методы корреляционного и кластерного анализа, а также исследование временных рядов, которые дают возможность группировки введенных данных. Также они выявляют отношение числовых показателей друг к другу и их цикличность применительно к отдельным элементам и к группам цифр.

Почему нейронные сети не применяются активно в трейдинге?

Существует несколько довольно простых и нетривиальных объяснений отсутствию популярности таких технологий в современном трейдинге среди широкой массы частных инвесторов. Связано это как с дороговизной подобных пакетов, так и с необходимостью последующего обучения сети.

То есть готовых решений нет. Вам придется все равно заниматься настройками и подготовкой подобных алгоритмов вручную. Кстати для этого потребуются знания в той области, в которой будут применяться нейросети. А ведь многие трейдеры хотят получить в свои руки готовый инструмент, который не требует никаких доработок и, главное, усилий.

В самой популярной торговой платформе для рынка Форекс – MetaTrader пока что нет возможности подключения модулей для нейросетей, хотя попытки уже предпринимались и уже написаны некоторые готовые библиотеки. Сейчас есть возможность подключения программ машинного обучения у платформы Wealth Lab, но программирование данных модулей – задача очень сложная и на данный момент не реализованная.

Еще одна причина связана с тем, что нейросети в целом пока что не пользуются высоким спросом и в других областях.

В каких сферах успешно применяются нейронные сети

Наверняка среди читателей довольно много скептиков в отношении применения подобных технологий в трейдинге, да и в любой другой сфере. Поэтому сейчас мы расскажем о том, где нейронные сети уже применяются, причем довольно успешно.

В Великобритании ученые внедрили такую технологию в медицину для оценки рисков сердечно-сосудистых заболеваний. Причем алгоритмы прошли «обучение» на данных от более чем 300 000 пациентов. В результате, искусственный интеллект оказался даже эффективнее, чем человек.

Используются такие сети и в сфере финансов. В частности, в Японии одна из страховых компаний внедрила специальный алгоритм, который будет изучать медицинские сертификаты и историю болезней, а также перенесенных операций для расчета условий страхования клиентов.

Нейросети успешно применяются сегодня в поисковых алгоритмах Яндекс и Google. Помимо этого, они используются, к примеру, в Amazon. В известнейшей интернет-сети продаж благодаря автоматизации механизма рекомендаций осуществляется 35% продаж.

В будущем ожидается, что такие алгоритмы смогут использоваться и для работы так называемых чат ботов и смогут заменить сотрудников Call-центров.

Применяются нейронные сети и на транспорте. В частности, речь идет о беспилотных автомобилях и других разработках в этой отрасли, которые ведутся известными компаниями Google, Yandex, Uber.

Наконец, внедрение искусственного интеллекта наблюдается также в промышленном производстве и сельском хозяйстве.

Плюсы и минусы

А теперь разберемся с преимуществами и недостатками применения нейронных сетей в торговле на бирже.

Одним из главных является то, что системы такого рода постоянно обучаются. Появляются новые данные и нейросети учитывают их в процессе анализа.

Второй важный момент – современные системы такого рода могут комбинировать технические и фундаментальные данные. Соответственно, применять подобную методику можно для прогнозирования, к примеру, по системе Прайс экшн и, при этом, исключить влияние фундаментальных факторов на результаты торговли.

Что касается недостатков, они также присутствуют. К ним можно отнести, к примеру, то, что если на входе подавались неверные данные, то и результат будет соответствующим.

Наконец, из доступных сегодня систем, построенных на базе нейронных сетей, большинство показывает точность прогнозов в 50-60%. То есть данные методики пока что не отличаются высокой точностью.

Именно по этой причине многие трейдеры полагают, что нейронные сети вообще не работают и их использование в трейдинге бесперспективно. В некотором плане с ними можно согласиться, так как на современном этапе точность таких прогнозов очень низка. Поэтому смысла в них нет никакого. Но в будущем, ситуация может улучшиться.

В любом случае, применение нейронных сетей никогда не отменит необходимость наличия знаний в области трейдинга. Для того, чтобы обучить такую технологию, необходимо понимать как и зачем, а главное чему обучать искусственный интеллект. Даже если и будут готовые решения, они вряд ли полностью заменят трейдера.

Заключение

В статье мы рассказали о том, что такое нейросети и как они применяются на практике в различных сферах. Как видите, в торговле на биржах нейросети сегодня практически не используются, равно как и в трейдинге на Форекс. Однако в будущем ситуация может кардинально поменяться.