Индикатор для бинарных опционов Neural Network

Практическое применение нейронных сетей в трейдинге

В данной статье я хочу поднять тему применения нейронных сетей при создании торговых роботов. Это в узком понимании данной проблемы. В более широком аспекте — попытаться ответить на ряд вопросов и рассмотреть несколько проблем:

  1. Возможно, ли построить прибыльную систему используя машинное обучение?
  2. Что мы можем получить от нейронной сети?
  3. Логическое обоснование обучения нейронных сетей на принятие решения.
  4. Нейронная сеть — это сложно или просто?
  5. Как интегрировать нейронную сеть в торговый терминал?
  6. Как тестировать нейронную сеть? Этапы тестирования.
  7. Об обучающих выборках.

1. Возможно ли построить прибыльную систему используя машинное обучение?

Наверное, каждый новичок, который приходит на валютный рынок и пытается реально на нем торговать, не имея какой либо системы, брал в руки лист бумаги и рисовал на нем таблицу понравившихся индикаторов. Далее напротив каждого из этих индикаторов ставил либо плюсики и минусики, либо стрелочки, либо проценты вероятности движения цены, исходя из графика индикатора в терминале. Потом он подводил итог своим наблюдениям и принимал определенное решение на вхождение в рынок в определенном направлении, а если продвинулся еще дальше, то и решение входить ли в рынок вообще или оставаться вне него.

И здесь мы задумаемся — а, что же происходит в самой совершенной нейронной сети — нашем мозге. А, оказывается, все довольно просто — пронаблюдав эти индикаторы, у нас в голове складывается образ, какого-то одного, общего индикатора, подающего нам сигнал, на основе которого мы и принимаем решение. А если хотите, то цепочка сигналов складывается в индикатор. И тут нам приходится задуматься — если мы изучаем индикаторы в определенный момент времени и заглядываем в прошлое максимум на несколько периодов — как нам исследовать эти индикаторы одновременно на протяжении нескольких предшествующих лет и на основании этого исследования построить единый индикатор с дальнейшей возможностью его оптимизации.

Итак, мы получили ответ на второй вопрос — что мы можем получить от нейронной сети в результате ее обучения? И даже в большей мере надо вопрос перефразировать — что мы хотим получить от нейронной сети в результате ее обучения? А логически подумав, мы можем ответить и на первый вопрос положительно. Поскольку технически и программно это сделать возможно. Как это реализуется на практике, вы можете увидеть в видеоролике на моем канале в https://youtu.be/5GwhRnSqT78. А также посмотреть плейлист с видео онлайн теста нейросетевых модулей на этом же канале https://youtu.be/3wEMQOXJJNk

2. Логическое обоснование обучения нейронных сетей на принятие решения

Прежде чем приступать к разработке любой торговой системы, мы задаемся вопросом — на каких принципах данная система будет функционировать? У нас есть два основополагающих принципа использования флетов и продолжение тенденции. Не будем рассматривать более узкие производные от них, внутридневная торговля или нет, на фундаментальных данных, на новостях, на открытии рынков и т.д. Мне пришлось сталкиваться с описанием нейросетевых продуктов, где их авторы в примерах использования предлагали прогнозирование каких либо курсов — акций, валют и т.д.

График отклика нейросети обученной на прогнозе цены

1. График отклика нейросети обученной на прогнозе цены

Рассмотрев график отклика нейронной сети, обученной на прогноз цены, мы видим, что хоть он и повторяет график цен, но на один шаг от него отстает. Причем это не зависит от того, прогнозируем ли мы ценовые данные или производные от них. Исходя из этого, мы можем это заключение постулировать. Например: “То, что для нас вчера, для нейронной сети — сегодня”. Согласитесь, что здесь, в принципе, ни о какой полезности речи идти не может. Однако отмечу, что данный вариант при определенной доработке мы так же можем использовать.

Но мы, конечно, хотели бы использовать постулат :“То, что для НС сегодня, для нас — завтра”. Машина времени какая-то. Однако мы понимаем, что все-таки самая лучшая нейронная сеть — это наш мозг. И мы можем использовать этот постулат максимум с 50% успехом (если мы говорим о вероятности да или нет), а то и хуже. Но ведь есть еще и третий вариант: “То, что для НС вчера, для нас — сегодня”. Или так: “ То, что для нас сегодня, для НС— вчера”. Разберем, что для нас означают эти постулаты в трейдинге:

  • первый — мы совершаем сделку и завтра получаем ответ от НС — открылись в правильном направлении или нет. Хотя мы это уже знаем и без НС.
  • второй — мы получаем информацию от НС, совершаем сделку и завтра видим, правильная рекомендация была или нет.
  • третий — мы получаем информацию от НС, когда нам надо совершить ту или иную сделку вернее надо ли нам совершать сделку в настоящий момент, и в каком направлении.

Первый вариант, естественно, мы отбрасываем сразу. А вот второй и третий для торговли подходят. Однако второй вариант — вариант как бы заглядывания в будущее. Утрировано этот вариант торговли заключается в том, что мы получаем сигнал от НС в определенный момент времени, например, по закрытию дня с прогнозом, как закроется следующий день (и в данный момент времени нас не интересует движение цены до закрытия сделки). Реализовать его для чисто механической торговли на данном этапе сложно (для прибыльной торговли). Смысл третьего варианта заключается в том, что мы отслеживаем отклик НС на протяжении торговой сессии и покупаем либо продаем, интерпретируя его. И здесь нам надо понять основное.

Какой из вариантов мы сможем реализовать, зависит от того, как мы будем обучать нейронную сеть. И согласитесь, что третий вариант реализовать все-таки легче. Если во втором мы будем использовать какую-либо информацию с прицелом на получение результата на следующий день — его закрытия (день выбран как пример, естественно, может быть какой-либо другой период), то в третьем варианте мы используем информацию, пришедшую за шаг до принятия решения — куда двинется цена в этот момент времени. В своих системах я придерживаюсь третьего варианта.

3. Нейронная сеть это сложно или просто?

Если мы говорим о разработке системы торговли с помощью нейронных сетей, то естественно возникает вопрос – а где же нам взять саму нейронную сеть, как ее обучить и интегрировать в торговый терминал. На данном этапе я пока использую готовые НС “NeuroSolutions” и Matlab. Эти платформы позволяют выбрать подходящую вам нейронную сеть, обучить и довести ее до исполняемого файла с подходящим вам интерфейсом. В результате сама программа нейронной сети может выглядеть вот так:

Читать статью  Бесплатные индикаторы для МetaТrader 4

Модуль нейросети, созданный в среде Matlab

2. Модуль нейронной сети, созданный в среде Matlab

Модуль нейросети, разработанный в среде Neuro Solutions

3. Модуль нейронной сети, разработанный с помощью Neuro Solutions

Изучая возможности применения нейронных сетей на финансовых рынках, я пришел к заключению, что сети необходимо использовать не только в качестве основного поставщика сигналов на принятие решения, но также и как прекрасную возможность разгрузить программную часть эксперта торгового терминала. Представьте, что вы решили написать эксперт, который будет использовать десяток индикаторов, а у индикаторов различные параметрами, плюс их надо будет анализировать и сравнивать на какой-то временной глубине, плюс вы будете использовать несколько временных окон.… Получится довольно-таки перегруженный эксперт для реальной торговли, и что немаловажно, его будет сложно протестировать.

Но мы можем переложить функцию терминала по расчету индикаторов на нейронную сеть, обучив их определенным образом. И далее обучать нейронную сеть уже на этих индикаторах. То есть от эксперта нам понадобится передать в модуль нейронной сети только относительные ценовые данные, которые используются в формулах индикаторов. И впоследствии принять от нейронной сети несколько “единичек” и “ноликов” и, сравнив их, принять решение.

Давайте посмотрим на примере стохастического осциллятора, что у нас получится. Вот такие ценовые данные мы будем использовать в качестве входов, и в качестве одного обучающего примера мы будем использовать сам индикатор.

Ценовые данные

4. Ценовые данные

После обучения нейронной сети, она нам выдаст вот такой результат.

Отклик нейросети

5. Отклик нейросети

Для лучшего визуального исследования мы перенесем эти данные в виде индикатора в торговый терминал.

Стохастик и индикатор нейросети

6. Стохастик и нейросетевой индикатор

В верхнем окне мы наблюдаем индикатор, построенный терминалом, а ниже – нейронной сетью.Даже визуально можно понять, что индикатор, построенный нейронной сетью, имеет все характеристики стандартного индикатора – уровни, пересечения, развороты, дивергенции и т.д. Хотя мы для обучения сети не использовали ни одной сложной формулы.

Таким образом, мы можем нарисовать вот такую блок схему торговой системы.

Блок-схема торговой системы

7. Блок-схема торговой системы

Блоки “MT4” – это наш торговый эксперт. Файл цен – “Input_mat”. Файл сигнала – “Open1,2,3”. Примеры этих файлов представлены в следующем разделе.

Основная работа у нас предстоит с блоками “Net1” и “Net2”. Подготавливая их, нам надо будет использовать несколько скриптов и экспертов для подготовки исторических данных и для тестирования сигналов от этих блоков нашим торговым экспертом. Но на самом деле, когда наша система готова как комплекс, ее модификация, развитие, экспериментирование с ней не занимает много времени. В качестве примера вы можете просмотреть видео https://youtu.be/k_OLEKJCxPE . То есть подготовка файлов, обучение “Net1” и “Net2” и первый этап тестирования на котором мы можем оптимизировать нашу систему, занимают 10 минут.

4. Интеграция нейронной сети в торговый терминал

Интеграция нейронной сети и торгового терминала особой проблемы не составляет. Этот вопрос я решил путем передачи информации через файлы, создаваемые терминалом и программой нейронной сети. Если кто-то скажет, что это замедляет действия системы на принятие решения, то я остановлюсь на основных достоинствах такого способа передачи информации. Ну, во-первых, информация, передаваемая терминалом, минимальна – всего несколько десятков байт. Посмотрите на строку файла, который записывается терминалом.

Файл нормализованных цен

8. Файл нормализованных цен

Хотя сам способ передачи информации программно нам дает возможность открываться только на следующем тике после прихода сигнала от нейронной сети. Но если система не использует супер краткосрочные моменты совершения сделок, это не существенно. Забегая вперед, отмечу, что в данной статье я рассматриваю систему “по ценам открытия”. И опять-таки, забегая вперед и исходя из вышесказанного, мы приходим к выводу, что системы с таким способом передачи информации требуют тестов либо по контрольным точкам, либо по всем тикам. Тесты систем на нейронных сетях на контрольных точках и всех тиках практически идентичны. Хотя ранее, при разработке традиционных торговых роботов, я сталкивался с проблемой значительного ухудшения итогов торгов при переходе на тест по всем тикам.

Но основным достоинством такого способа передачи информации является то, что мы на каждом этапе можем контролировать передаваемые и получаемые данные. Это я считаю одним из основ дальнейшей успешной торговли с использованием нейронной сети. И кажущаяся громоздкость подготовки самой нейросетевой системы, в результате оборачивается достоинством при реальной работе, так как мы уменьшим до минимума вероятность получения программной ошибки либо ошибки логико структурной схемы системы. Все-таки сама система перед ее применением требует поэтапного тройного тестирования. На этом мы остановимся подробнее позднее.

На рисунке ниже мы видим файлы “Input_mat” и “Bar”. Эти файлы формируются торговым терминалом. Файлы “Open1,2,3” формируются программой НС. Единственное небольшое неудобство заключается в том, что в программе НС нам надо явно задавать пути, к этим файлам исходя из того, в каком качестве мы используем эксперт – тестируя его или реально с его помощью торгуя.

Файлы сформированные модулем нейросети и экспертом

9. Файлы сформированные нейросетевым модулем и экспертом

Файл “Bar” – вспомогательный и используется в качестве счетчика.

Файл Bar

В файлы “Open1,2,3” мы непосредственно получаем отклик НС. Первая строка – предшествующий отклик. Вторая – отклик в реальном времени. Данный формат является частным случаем. В зависимости от условий ведения торгов он может отличаться. Как и само количество файлов откликов. В данном случае это обусловлено тем, что в самом модуле НС используется три сети, обученные на разных временных отрезках.

Отклик нейросетевого модуля в файлах Open1,2,3

10. Отклик НС модуля в файлах Open 1,2,3

5. Как тестировать нейронную сеть? Этапы тестирования

При подготовке торговых систем на основе нейронных сетей я использую три этапа тестирования. Первый этап я назвал быстрым тестированием. Это основной этап подготовки системы в смысле ее общей работоспособности. На этом этапе мы систему можем оптимизировать, и на оптимизацию у нас не уходит много времени. Здесь мы используем скрипт или эксперт для подготовки файла исторических данных после “истории”, на которой мы обучали нейронную сеть и по текущее время. Потом мы по этим данным получаем отклики от сети с помощью скрипта из среды матлаб и по ним строим индикатор. С помощью этого индикатора мы и оптимизируем наши НС отклики на вхождение в рынок и выход из него. На рисунке ниже приведен пример этого индикатора. Этот индикатор является интерпретацией 52 производных от 12 пользовательских индикаторов. Хотя это могут быть и стандартные индикаторы терминала.

Индикатор построенный по откликам нейросети

11. Индикатор построенный по откликам нейросети

Далее мы можем оптимизировать нашу стратегию торговли.

Результаты тестирования индикатора нейросетевых откликов

12. Результаты тестирования откликов нейросети

Второй этап проведения тестов заключается в том, что мы должны обучить и записать нейронные сети в среде Matlab с помощью Neural Network Toolbox.

Neural Fitting

13. Neural Fitting

Читать статью  Индикаторы фигур технического анализа – скачать Pattern Graphix и другие

Полученные нейросети

14. Полученные нейросети

Получить отклик от этих нейронных сетей из командного окна.

Получаем отклик от нейронных сетей

15. Получаем отклики от нейронных сетей

Таким образом, мы получим еще один индикатор, причем он должен быть идентичным предыдущему. Естественно, идентичным должен быть тест стратегии, построенной на его основе.

Если у нас все получится, то можно двигаться далее.

И протестировать эти НС с помощью скрипта модуля нейронной сети, который мы будем использовать в системе. Протестировать их на каком либо временном отрезке по контрольным точкам. Если этот тест совпадет с идентичным временным отрезком предыдущего теста индикатора, то мы движемся в правильном направлении. Мы запускаем этот скрипт в среде Matlab. Одновременно с этим запускаем наш рабочий эксперт в торговом терминале.

Запустим скрипт в рабочей среде Matlab

16. Запустим скрипт в рабочей среде Matlab

Запустим эксперт в терминале

17. Запустим эксперт в терминале

Получим примерно такой результат.

Результат тестирования скрипта Matlab и эксперта MT4 и

18. Результат тестирования скрипта Matlab и эксперта MT4

Далее нам надо оформить интерфейс пользователя, скомпилировать модуль нейронной сети и протестировать его предыдущим способом.

Тестируем скомпилированный модуль нейросети

19. Тестируем скомпилированный нейросетевой модуль

Если мы получим схожий с предыдущим результат, то можно приступать к реальной торговле по нашей нейросетевой системе.

5. Об обучающих выборках

В зависимости от того, на каких обучающих выборкам мы будем подготавливать нейронную сеть, мы получим различные индикаторы отклика сети. И, следовательно, сможем строить различные стратегии торгов. А комбинация различных стратегий даст нам более стабильный конечный результат. Один вариант я представил в предыдущих разделах. Там мы делали выборку по экстремумам торгового периода. Приведу еще один пример.

Индикатор отклика нейросети обученной по иной выборке

20. Индикатор откликов нейронной сети обученной по иной выборке

В данном случае я обучал две нейронные сети. Одну на покупку, вторую на продажу. Тренировку проводил на выборках, когда минимальная цена достигнута, а максимальная еще нет. И наоборот. В двух индикаторах, представленных на рисунке, интерпретированы двенадцать пользовательских индикаторов. Максимумы красной линии показывают, когда достигнута минимальная цена. Максимумы серой – максимальная цена. Как мы видим, теперь есть возможность оптимизировать данные индикаторы либо отдельно каждый или в паре. Например, по пересечению друг с другом, по разнице значений, по пересечению определенных уровней и т.д.

Согласитесь, что двенадцать индикаторов оптимизировать гораздо сложнее.

Заключение

На тему применения нейронных сетей в трейдинге написано много статей. Литературы, в которой бы полностью раскрывалась данная тема на предмет доведения системы построенной на нейронных сетях до реального ее применения, очень мало. Да и многие описания предназначены в основном для пользователей со специальными знаниями в программировании. В одной статье, да и в нескольких, данную тему раскрыть сложно. Но я попытался это сделать без нагромождения теоретического и специального материала в книге “Нейросетевая торговая система. MetaTrader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе”.

Предупреждение: все права на данные материалы принадлежат MetaQuotes Ltd. Полная или частичная перепечатка запрещена.

Индикатор для бинарных опционов Neural Network

Индикатор нейронной сети Neural Network размещен у нас для ознакомления, при этом ссылка на скачивание предоставлена нам одним из пользователей сайта. Ссылка может быть в любой момент удалена пользователем, так как индикатор является платным и стоит 260$, но поделился им бесплатно, купить последнюю версию индикатора вы можете на сайте разработчика.

Индикатор распознает свечи и анализирует данные о них для последующего анализа и генерации точных торговых сигналов. Индикатор по заявлениям разработчика, оснащен определенными фильтрами, которые позволяют отфильтровывать ложные сигналы и выдавать только самые точные сигналы для бинарных опционов. Таким образом, у нас есть целый алгоритм машинного обучения в лице одного индикатора. Разработчики утверждают, что этот индикатор одинаково хорошо может использоваться как для торговли бинарными опционами, так и для классической торговли на валютном рынке форекс. Но все-таки индикатор Neural Network прибыльней использовать в торговле бинарными опционами.

График Neural Network Indicator

Характеристики Neural Network v3

  • Платформа: MetaTrader4.
  • Актив: Основная валютная пара.
  • Время торгов: торговые сессии в Лондоне и Нью-Йорке.
  • Сроки: М1, М5 и М15.
  • Срок экспирации: 1 или 3 свечи (60 или 180 секунд для М1, 5 или 15 минут для М5, 15 или 45 минут для М15).
  • Рекомендуемый брокер: Quotex, PocketOption, Binarium.

Инструкция по установке индикаторов в MetaTrader 4:

Правила торговли

Индикатор Neural Network без перерисовки , но сигналы в тестере и в режиме реального времени могут незначительно отличаться. Это связано с характеристиками алгоритма индикатора и его адаптацией к текущей ценовой позиции на графике. В тестере стратегий индикатор ведет себя несколько иначе:

Сигналы на графике Neural Network

Как видите в реальной торговле индикатор показывает куда более точные сигналы для бинарных опционов. Сигнальная стрелка появляется без задержки на текущей свече. И в этот момент вы можете открыть позицию:

Алерты Neural Network Indicator

Еще несколько примеров сигналов индикатора:

Call и Put сигналы Neural Network

Сигналы Neural Network

Срок экспирации опциона — 1 свеча. Но на некоторых парах эксерация в 3 свечи показывает лучшие результаты (лучше протестировать на демо счете). Но независимо от того, насколько точен индикатор, использование дополнительных фильтров не будет лишним. Время торгов следует выбирать наиболее волатильное — лондонская и нью-йоркская сессии. Избегайте торгов в период выхода важных экономических новостей и выберите надежного брокера для торговли.

Скачать индикатор Neural Network

Не можете разобраться как работает эта стратегия или индикатор? Напишите об этом в комментариях к этой статье, а так же подпишитесь на наш YouTube канал WinOptionSignals, где мы обязательно разберем все ваши вопросы на видео.

Нейросеть на Форекс: Применение и проблемы

Что представляет собой Искусственная нейронная сеть: ее задачи, суть и принципы работы. Сферы, в которых нейронные сети нашли свое активное применение и почему они не так активно используются на бирже и в трейдинге.

Нейросеть для торговли на бирже

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

Содержание статьи:

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.

Читать статью  Лучшие индикаторы для скальпинга. Набор инструментов

Что такое нейросети на Форекс

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:

Обучение нейросети

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.

Машинное обучение

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.

Источник https://www.mql5.com/ru/articles/7031

Источник https://www.winoptionsignals.com/indikator-neural-network

Источник https://investingnotes.trade/nejroset-na-birzhe.html

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *