26.09.2017 | 14:02
Вы здесь:  / статьи / Как нейронные сети изучают стратегии торговли на Форекс

Как нейронные сети изучают стратегии торговли на Форекс

Нейронные сети являются последней инновацией в мире Форекс. Сам по себе этот термин заимствован у экспертов в области ИИ (искусственного интеллекта). Нейронные сети представляют собой методику анализа, для которой характерно множество блоков. Они используются для обработки различных данных, информации и связаны между собой вероятностями. Это некая модель, которая реализуют механизм работы человеческого мозга, воспроизводит обучающий процесс.

4d6aec01e1492b48c0657c0322f49a76

В науке ИИ, нейронные модели успешно применялись для «умных» компьютеров- машин, которые учатся, базируясь на результатах собственных действий. Нейронные сети (в отличии от классической структуры данных), могут принять уже не один поток информации (несколько потоков данных), и на выходе выдать только один результат. При создании прогноза, можно предоставить количественный анализ данных: использовать метод добавления факторов.

Эта методика широко применяется на рынке Форекс (при составлении прогноза): сети легко можно установить на распознавание данных, и получению результатов. Перед тем, как применить нейронные сети (с целью Форекс-прогнозирования), важно «научить» их определять( и находить) паттерны, корректируя их. Паттерны формируются между вводом и выводом.

Так, процесс обучения и самого тестирования длительный, но он того стоит: он дает возможность нейронным сетям предсказывать будущие итоги, при этом базируясь на ретроспективе информации.

cover

В чем заключается основная идея реализации?

При представлении примеров пар: входных и выходных данных, сеть легко может обучиться закономерностям, успешно используя их в будущем для новых данных.
В результате, нейронная сеть сама может сравнивать выходные данные, с целью выявления точности прогноза, и также обладать возможностью возврата назад, для того чтобы настроить важность разных зависимостей( до тех пор, пока ответ не будет верным).

Для такого «обучения» требуется тренировка сети. Это делается с помощью двух(разных) наборов данных: для обучения и тестирования.

Положительная сторона нейронных сетей это продолжение процесса обучения, сравнения прогнозов с новыми данными. Они успешно сочетают технические и фундаментальные параметры, эффективно используя обо вида данных. Это мощный инструмент для обнаружения паттернов( неучтенных), и успешного использования их для точных прогнозов на выходе. Выходные данные также полезны, как и входные: сеть может использовать интеллект без эмоций на рынке. Ведь нейронная сеть никогда не выделить эмоциональность фактора и не сможет дать слабину.

На текущий момент, в связи с активным развитием информационных технологий, на Форексе, есть торговые платформы, которые предоставляют возможность «обучить» нейронную сеть. Это делается системой, с целью составления прогнозов, и последующей установкой на основании их приказов: на покупку и продажу.

Поделиться: