Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Финансовый спекулянт

Рассылка закрыта

При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Зона трейдинга" на которую и рекомендуем вам подписаться.

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

←   Ноябрь 2005   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Автор
Цыплаков Дмитрий Александрович

Статистика

1.602 подписчиков
+1 за неделю
←   Все выпуски   →

Финансовый спекулянт Выпуск 45


Информационный Канал Subscribe.Ru
Финансовый спекулянт
Эта рассылка посвящена заработку на рынке венчурного капитала, Forex, фондовом рынке.

Добрый день. 

Продолжаем серию выпусков, посвященных использованию различных математических методов для анализа рынка, в том числе и нейросетей. :) 

http://www.dengi-info.com

НЕЙРОСЕТЬ, которой ловят золотых рыбок

Время — это одно из самых загадочных понятий, которое волнует человека с давних времен. Понять и подчинить его себе человечество стремилось всегда, так как знание будущего дает невиданную силу принятым решениям в различных областях человеческой деятельности. Вопрос определения будущего был и остается актуальным и по сегодняшний день. К точному прогнозированию стремится все активное человечество. Не надо говорить, насколько это важно для тех, кто выбрал себе полем деятельности финансовые рынки.

Люди всегда стремились предугадать будущее, применяя при этом самые различные способы: от народных примет до статистических и вероятностных характеристик, по которым возможно с определенной вероятностью утверждать, что будущее событие произойдет или нет. Наряду с традиционными методами прогнозирования сегодня бурно развивается теория искусственных нейронных сетей, которая хорошо зарекомендовала себя в области управления, именно там, где необходимо применение человеческого интеллекта, в частности при решении задач прогнозирования.

Это научное направление родилось на стыке таких наук как нейробиология, химия, физика, математика, информатика, философия, психология и др. Нейросети открыли возможности использования вычислений в сферах, до этого относившихся лишь к области человеческого интеллекта, возможности создания машин, способность которых учиться и запоминать напоминает мыслительные процессы человека.

Искусственные нейронные сети состоят из элементов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона. Организация этих элементов напоминает человеческий мозг. Несмотря на такое поверхностное сходство, искусственные нейронные сети действительно демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу. Например, они способны обучаться на основе опыта. После обучения сеть может быть до некоторой степени нечувствительна к небольшим изменениям входных сигналов. То есть она способна игнорировать шумы.

Различают многошаговый и одношаговый прогноз. Многошаговым прогнозом называют долгосрочный прогноз, цель которого состоит в определении основного тренда, для некоторого фиксированного промежутка времени в будущем. Одношаговым прогнозированием называют краткосрочный прогноз (на один шаг), при этом для получения прогнозированной величины используют только фактические данные. Ясно, что одношаговое прогнозирование более точно, но оно не позволяет выполнять долгосрочные прогнозы.

Искусственные нейронные сети могут менять свое поведение в зависимости от внешней среды. Этот фактор в большей степени, чем любой другой, определяет тот интерес, который они вызывают. После предъявления входных данных они самонастраиваются. Однако все еще существуют проблемы относительно того, чему нейросеть может обучиться и как обучение должно проводиться?

Cегодня одно из перспективных направлений в микроэлектронике — создание нейрокомпьютеров. Это мечта любого трейдера. Их устройство отличается от обычных вычислительных машин. Микросхемы близки по строению к нейронным сетям человеческого мозга. Именно отсюда и название и особенности функционирования нейрокомпьютера. Он способен к обучению, а значит, ему под силу справиться с задачами, которые обычному компьютеру не под силу.

Его главный «козырь» — решение задач без четкого алгоритма и работа с огромными потоками информации. Поэтому уже сегодня нейрокомпьютеры применяются на финансовых биржах, где они помогают предсказывать колебания курса валют и акций.

При всем этом нейрокомпьютеры еще не слишком заметны на рынке компьютерной техники. Однако, по оценкам многих специалистов, а среди них и самого авторитетного – Билла Гейтса, уже через десять лет их доля вырастет до девяноста процентов.

Тем не менее, даже оптимисты не верят, что в скором будущем искусственные нейронные сети будут дублировать функции человеческого мозга. Реальный «интеллект», демонстрируемый самыми сложными нейронными сетями, находится ниже уровня дождевого червя. Проще говоря, не стоит их возводить в ранг панацеи от всех бед. Но следует отметить, что нейронные системы нашли самый горячий отклик у многих трейдеров.

Абсолютное большинство трейдеров при прогнозировании финансовых рынков использует технический анализ. Одним из наиболее популярных разделов технического анализа является анализ при помощи индикаторов. Даже если торговая система трейдера не основана на индикаторах, у него на экране все равно висят 3–5 «дежурных сигнальщика». Мечта заполучить систему, которая бы со 100% уверенностью выдавала сигналы на вход в рынок и выход из него, посещала большинство трейдеров. Однако мечты однозначно останутся мечтами. Даже, несмотря на свою обоснованность, индикаторы просто представляют рыночную картину в удобоваримом виде.

Для успешной торговли каждый трейдер должен постоянно отслеживать огромное количество информации, в виде индикаторов и фундаментальных факторов. Но человек, даже с помощью компьютера, не сможет оперативно отреагировать на изменение большого количества индикаторов и принять решение. Именно это они хотят доверить нейросетям. Нейросети принимают торговое решение на основе 100–130 оптимизированных технических индикаторов.

Процесс происходит так: предварительно нейросеть обучается на исторических данных, она находит оптимальное сочетание индикаторов в определённых ситуациях, сложившихся на рынке. В зависимости от реальных данных, поступивших к ней, нейросеть принимает торговое решение, с учётом всех зависимостей обучающего множества.

Фактически нейронная сеть обрабатывает все индикаторы и находит скрытые взаимосвязи между ними и данным значением цены, что и гарантирует нам правильное решение практически на 100%. Конечно сети не всесильны, поэтому забывать о фундаментальном анализе, который в некоторых ситуациях может сильно влиять на рынок — нельзя. Это говорит о том, что применять сеть в момент выхода «сильных» новостей не рекомендуется. Используя это нехитрое правило, можно рассчитывать на успех.

Оксана Куренная, Киев

 Удачи!

Пишите fin@fx2you.com

Наш сайт http://fx2you.com   (пока недоступен)

Subscribe.Ru
Поддержка подписчиков
Другие рассылки этой тематики
Другие рассылки этого автора 		Подписан адрес:
Код этой рассылки: economics.school.finproject
Архив рассылки 		Отписаться
Вспомнить пароль
В избранное