Нейронні мережі: прогнозування прибутку
Нейронні мережі є найсучаснішими в галузі інформатики. Вони є по суті навчальними алгоритмами, які намагаються наслідувати певні аспекти людського мозку. Це дає їм здатність до самопідготовки, здатність формалізувати некласифіковану інформацію та – найголовніше – здатність робити прогнози на основі наявної історичної інформації.
Нейронні мережі все частіше використовуються в різних бізнес-додатках, включаючи прогнозування та маркетингові дослідження. У деяких сферах, таких як виявлення шахрайства або оцінка ризику, вони є безперечними лідерами. Основними галузями, в яких знайшли застосування нейронні мережі, є фінансові операції, планування підприємств, торгівля, бізнес-аналітика та обслуговування продуктів.
Нейронні мережі можуть вигідно застосовувати всі види трейдерів, тому, якщо ви трейдер, і ви ще не познайомилися з нейронними мережами, ми проведемо вас за допомогою цього методу технічного аналізу та покажемо, як застосовувати його до ваш стиль торгівлі.
Ключові винос
- Збільшення ефективності на 10% – це, мабуть, найбільше, що трейдер може коли-небудь очікувати від нейронної мережі.
- Нейронна мережа не призначена для винаходу виграшних торгових ідей. Він призначений для надання максимально достовірної та точної інформації про те, наскільки ефективною є ваша торгова ідея чи концепція.
- Користувачі повинні спробувати покращити загальну якість моделі шляхом модифікації набору даних та коригування різних параметрів.
- Рано чи пізно будь-яка модель застаріває, і трейдери повинні перекваліфікувати свою модель, використовуючи нові дані, або просто взагалі звільнити модель.
Поширені помилки
Більшість людей ніколи не чули про нейронні мережі, і якщо вони не є торговцями, їм, мабуть, не потрібно буде знати, що вони є. Що дивує, проте, той факт, що значна кількість тих, хто міг би багато виграти від нейромережевої технології, навіть ніколи не чули про неї, сприймають її як високу наукову ідею, яка знаходиться поза їх досяжністю, або вважають це плямою маркетинговий трюк, який не має що запропонувати.
Є також ті, хто покладає всі свої надії на нейронні мережі, випробовуючи їх після певного позитивного досвіду і розглядаючи як вирішення будь-якої проблеми. Однак, як і будь-яка торгова стратегія, нейронні мережі не мають швидкого виправлення, яке дозволить вам розширити її, натиснувши кнопку чи дві. Насправді правильне розуміння нейронних мереж та їх призначення є життєво важливим для їх успішного застосування. Що стосується торгівлі, то нейронні мережі – це новий, унікальний метод технічного аналізу, призначений для тих, хто продумано підходить до свого бізнесу і готовий внести трохи часу та зусиль, щоб цей метод працював для них. Найкраще, якщо правильно застосовувати, нейронні мережі можуть регулярно приносити прибуток.
Використовуйте нейронні мережі для розкриття можливостей
Основна помилкова думка полягає в тому, що нейронні мережі можуть забезпечити інструмент прогнозування, який може дати пораду щодо того, як діяти в конкретній ситуації на ринку. Нейронні мережі не роблять жодних прогнозів. Натомість вони аналізують дані про ціни та розкривають можливості.
Використовуючи нейронну мережу, ви можете прийняти торгове рішення на основі ретельно вивчених даних, що не обов’язково має місце при використанні традиційних методів технічного аналізу. Для серйозного, мислячого трейдера нейронні мережі є інструментом наступного покоління з великим потенціалом, який може виявляти тонкі нелінійні взаємозалежності та закономірності, які інші методи технічного аналізу не можуть виявити.
Найкращі мережі
Як і будь-який чудовий продукт або технологія, нейронні мережі почали залучати тих, хто шукає початкового ринку. Потоки оголошень про програмне забезпечення наступного покоління заполонили ринок – оголошення, що відзначають найпотужніший з усіх нейромережевих алгоритмів, коли-небудь створених. Навіть у тих рідкісних випадках, коли рекламні твердження нагадують правду, майте на увазі, що підвищення ефективності на 10% – це, мабуть, найбільше, що ви коли-небудь отримаєте від нейронної мережі.
Іншими словами, він не дає чудодійної віддачі, і незалежно від того, наскільки добре він працює в конкретній ситуації, існуватимуть деякі набори даних та класи завдань, для яких раніше використовувані алгоритми залишаються вищими. Запам’ятайте це: не алгоритм робить фокус. Добре підготовлена вхідна інформація про цільовий показник є найважливішою складовою вашого успіху з нейронними мережами.
Чи швидша конвергенція краща?
Багато з тих, хто вже використовує нейронні мережі, помилково вважають, що чим швидше їх мережа дає результати, тим вона краща. Однак це маячня. Хороша мережа не визначається швидкістю, з якою вона дає результати, і користувачі повинні навчитися знаходити найкращий баланс між швидкістю, з якою мережа тренується, та якістю результатів, які вона дає.
Правильне застосування нейронних мереж
Багато трейдерів неправильно застосовують нейронні мережі, оскільки вони надто довіряють програмному забезпеченню, яке вони всі використовують, не отримавши належних вказівок щодо правильного використання. Щоб правильно використовувати нейронну мережу і, таким чином, виграшно, трейдер повинен звертати увагу на всі етапи циклу підготовки мережі. Трейдер, а не їх мережа, відповідає за винайдення ідеї, формалізацію цієї ідеї, тестування та вдосконалення та, нарешті, вибір потрібного моменту, щоб розпорядитися нею, коли вона вже не корисна. Розглянемо етапи цього вирішального процесу більш докладно:
Пошук та формалізація торгової ідеї
Трейдер повинен повністю розуміти, що їхня нейронна мережа не призначена для винаходу виграшних торгових ідей та концепцій. Він призначений для надання максимально достовірної та точної інформації про те, наскільки ефективною є ваша торгова ідея чи концепція. Тому вам слід запропонувати оригінальну торгову ідею та чітко визначити мету цієї ідеї та те, що ви очікуєте досягти, використовуючи її. Це найважливіший етап циклу підготовки мережі.
Покращення параметрів вашої моделі
Далі вам слід спробувати поліпшити загальну якість моделі шляхом модифікації набору даних та коригування різних параметрів.
Утилізація моделі, коли вона застаріла
Кожна модель, заснована на нейронних мережах, має тривалість життя і не може використовуватися необмежено довго. Тривалість життя моделі залежить від ситуації на ринку та від того, як довго ринкові взаємозалежності залишаються актуальними. Однак рано чи пізно будь-яка модель застаріває. Коли це трапляється, ви можете або перекваліфікувати модель, використовуючи абсолютно нові дані (тобто замінити всі використані дані), додати деякі нові дані до існуючого набору даних і знову навчити модель, або просто взагалі зняти модель.
Багато трейдерів роблять помилку, йдучи найпростішим шляхом. Вони значною мірою покладаються і використовують підхід, для якого їх програмне забезпечення забезпечує найбільш зручну та автоматизовану функціональність. Цей найпростіший підхід передбачає прогнозування ціни на кілька барів вперед і базує свою торгову систему на цьому прогнозі. Інші трейдери прогнозують зміну ціни або відсоток зміни ціни. Такий підхід рідко дає кращі результати, ніж безпосереднє прогнозування ціни. Обидва спрощені підходи не можуть розкрити та ефективно використати більшість важливих довгострокових взаємозалежностей, і, як результат, модель швидко застаріває, оскільки глобальні рушійні сили змінюються.
Оптимальний підхід до використання нейронних мереж
Успішний трейдер зосередиться і витратить досить багато часу на вибір основних елементів введення для нейронної мережі та коригування їх параметрів. На розгортання мережі вони витратять (принаймні) кілька тижнів, а іноді і кілька місяців. Успішний трейдер також пристосовуватиме свою мережу до мінливих умов протягом усього життя. Оскільки кожна нейронна мережа може охоплювати лише відносно невеликий аспект ринку, нейронні мережі також повинні використовуватися в комітеті.
Використовуйте скільки завгодно нейронних мереж – можливість використання декількох одночасно є ще однією перевагою цієї стратегії. Таким чином, кожна з цих кількох мереж може відповідати за якийсь конкретний аспект ринку, надаючи вам велику перевагу в цілому. Однак рекомендується підтримувати кількість використовуваних сіток в межах від п’яти до десяти. Нарешті, нейронні мережі слід поєднувати з одним із класичних підходів. Це дозволить вам краще використовувати результати, досягнуті відповідно до ваших торгових уподобань.
Суть
Справжній успіх із нейронними мережами ви відчуєте лише тоді, коли припините шукати найкращу мережу. Зрештою, ключ до вашого успіху з нейронними мережами полягає не в самій мережі, а у вашій торговій стратегії. Тому, щоб знайти вигідну стратегію, яка вам підходить, ви повинні скласти міцну ідею про те, як створити комітет нейронних мереж і використовувати їх у поєднанні з класичними фільтрами та правилами управління грошима.