Нейронные сети

Понятие нейронные сети перешло в торговлю на валютном рынке из систем искусственного интеллекта. Система нейронных сетей старается воспроизвести процесс функционирования человеческого мозга, в том числе и процесс обучения. С технической точки зрения это выглядит как обработка огромного количества блоков информации, взаимосвязанных между собой вероятностями. Такие системы позволяют компьютерам не только выполнять заложенные в них алгоритмы, но и обучаться на основе полученных результатах работы.
Применение нейронных сетей в торговле на финансовых рынках дают широкий спектр дополнительных возможностей. Ведь рынок является составной конструкцией мирового масштаба и факторов, влияющих на его движение огромное количество. Человеческому вниманию не просто держать все эти факторы одновременно под наблюдением.
Таким образом, нейронные сети, в отличие от статистической работы с данными, обрабатывают несколько потоков данных и выдают один результат. Это позволяет не только дать количественную оценку полученным результатам, но и вносить дополнительную ретроспективную информацию. Это способствует точности прогнозов.
Для использования нейронных сетей в торговле необходимо научить систему распознаванию торговых ситуаций. А также корректировать данные по базовым параметрам. В дальнейшем нейронная сеть будет не только использовать базовые параметры, но и делать выводы по своим результатам, а так же, при необходимости, вносить корректировку в работу в зависимости от точности прогнозов. Если полученные результаты не будут удовлетворять требованиям, система вернётся к начальным параметрам и будет их менять до получения положительного результата. Самоорганизация торгового процесса - ключевое преимущество нейронных сетей.
Получение оптимальных выводов осуществляется за счёт того, что нейронные сети работают с разными блоками данных: блок для обучения и блок для тестирования. Таким образом, сеть может продолжать своё обучение, сопоставляя уже собственные наработки с вновь поступающими данными.
Нейронные сети комбинируют фундаментальные показатели и технический анализ. Что ещё в большей степени увеличивает достоверность прогнозов.
Отлично справляются нейронные сети с выделением конкретных паттернов из массы информации. Отсутствие эмоциональной составляющей - одно из преимуществ системы. Но это же преимущество может быть и недостатком. При появлении неизвестного фактора сеть не может присвоить ему эмоциональную составляющую. А, как известно, рынок не линейная система и эмоциональные моменты иногда создают резкие движения цены. Возможно, в будущем человек и научит машину эмоциям и правильной реакции на них.
В настоящее время существуют десятки систем, использующих технологию нейронных систем, позволяющих делать вывод о движении актива, а также открытии и закрытии позиций.