Источник: http://www.forekc.ru/12/index_106.htm
Автор: Форекс портал.
Одно из важнейших свойств нейроподобной сети - способность к самоорганизации, самоадаптации с целью улучшения качества функционирования. Это достигается обучением сети, алгоритм которого задается набором обучающих правил. Обучающие правила определяют, каким образом изменяются связи в ответ на входное воздействие. Обучение основано на увеличении силы связи (веса синопса) между одновременно активными нейронами. Таким образом, часто используемые связи усиливаются, что объясняет феномен обучения путем повторения и привыкания.
Нейронные сети активно применяются в задачах финансового анализа уже более 10 лет. На фоне постоянно изменяющейся динамики рынка интерес к нейросетевым технологиям не только не ослабевает, а растет с каждым годом. Нейронные сети хорошо работают в условиях резких движений цен, зашумленности и противоречивости данных и являются отличным дополнением к классическому теханализу, который на современных рынках все чаще перестает работать или выдает противоречивые сигналы
Когда говорят о нейронных сетях, то обычно имеют в виду многослойную нейронную сеть, обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки. Таким нейросетям посвящено множество книг и статей. И именно такой тип нейронных сетей до сих пор использовали российские трейдеры. Однако есть другой тип нейронных сетей, который пока неизвестен российскому трейдеру. Это самоорганизующиеся карты Кохонена, которые благодаря своим уникальным свойствам уже давно стали на западе классическим способом решения сложных финансовых задач.
По мере приобретения опыта в торговле многие трейдеры осознают ограниченность теханализа и необходимость использования дополнительных аналитических методов, например, таких, как нейронные технологии. Для того чтобы успешно их применять, программа нейросетевого анализа должна быть интегрирована с программой теханализа, которую трейдер использует в повседневной практике. Недавно на российском рынке появился новый нейросетевой пакет - NeuroScalp, который совместно с программой TradeStation 2000i образует единый комплекс для всестороннего финансового анализа.
Главная задача любого инвестора — купить дешевле и продать дороже. Чем выше изменчивость цен актива, тем больше имеется возможностей для проведения выигрышных стратегий торговли, но они сопряжены с высоким риском. Ключевым вопросом при этом является определение направления, величины и волатильности (изменчивости) будущих цен на основе прошлых данных. В статье дается пример прогноза курсов валют на рынке Forex, полученного с применением нейронных технологий.
В прессе про нейросети говорят, как правило, общими фразами и часто в восторженных тонах. Специалисты, занимающиеся этой проблемой, трезво оценивают возможность использования нейросетей, понимая их истинные достоинства и недостатки. Потенциал у нейронных технологий огромен, но их эффективное использование требует определенного уровня знаний и понимания принципов их действия. Работающие трейдеры, как правило, не имеют специальной подготовки по нейросетевым технологиям, а академические статьи не объясняют, как ими пользоваться. В этой статье делается попытка определить круг базовых понятий, на основе которых новички приобретут некоторые навыки работы в этой интересной области.
Трейдер вызывает лифт. Лифт останавливается, и двери открываются. В кабине лифта стоят три знакомых аналитика. Трейдер: «Так, быстро. И без всяких «если» — вверх или вниз?» Этот известный трейдерский анекдот показывает основной недостаток прогнозов аналитиков, которые включают в свои рекомендации массу условий и оговорок, касающихся будущих событий. В данной статье делается попытка прогнозирования фондового рынка с использованием нейронных технологий, которые позволяют уменьшить неопределенность в принятии решений.
Эта волна захлестнула научный мир настолько внезапно, что застала врасплох и потенциальных сторонников, и оппонентов. Еще не успело закрепиться необычное название - "artificial life" ("искусственная жизнь", вот так - ни больше, ни меньше !), как в Испании состоялся крупный международный конгресс ECAL, целиком посвященный проблемам новой науки, а исследователи возвестили о пришествии четвертой волны искусственного интеллекта. Что же это за таинственная наука, знакомство с которой вызывает любовь с первого взгляда либо мгновенное недоверчивое отторжение, но всегда - изумление на грани обывательской обиды : "Оказывается там, за углом, уже вовсю гуляют, а мы тут скучаем с пустым стаканом ?!"
"Нейронные сети ? Дорогая игрушка, не более", - скажет один. "Модная экзотика", - добавит другой. "Шаманство", - отрубит третий. Подождите, ребята. Вспомните, что четыре года назад говорили о компьютерах notebook, а три года назад - о накопителях CD-ROM. А теперь посмотрите на акции фирмы Медиа Механикс и магазины концерна "Белый ветер", загодя почувствовавших перспективность новых рынков. Их история успеха проста как клавиша Esc. Доверились интуиции, вовремя рискнули вложить капитал, получили солидную фору во времени и сумели ею правильно воспользоваться. Именно так сколачиваются состояния на Западе, где все существующие рынки уже поделены и за каждый цент прибыли идет настоящее сражение. Именно так скоро будет и на поле чудес нашего компьютерного рынка.
Напомним, что речь идет о весьма популярных на Западе программах прогнозирования и распознавания образов, базирующихся на математическом аппарате теории нейронных сетей. Благодаря своей уникальной способности обучаться на примерах и "узнавать" в потоке зашумленной и противоречивой информации приметы ранее встреченных образов и ситуаций, нейронные сети в большом почете у финансистов и военных, медиков и политиков - у всех, кому по роду деятельности приходится заниматься прогнозированием и анализом сложных ситуаций.
Нейронные сети - инструмент мощный, но непростой и вопросов порождает много. Ниже приведены наиболее часто встречающиеся вопросы и ответы на них. Авторство обезличено, поскольку - уж поверьте - подобные вопросы задает практически каждый участник финансового рынка, а отвечать на них приходится каждому консультанту.
Медицинская сестра ввела результаты последних анализов пациента. Через несколько секунд компьютер выдал заключение : "Выздоровление проходит успешно... Вероятность повышения артериального давления... Рекомендуются...". Заключение было получено программой, разработанной по заказу Института протезирования РАМН. В ее основу был положен новый для российского рынка аналитический инструмент - нейронная сеть. В этом конкретном случае задача диагностики не решалась никакими другими методами в течение уже достаточно длительного времени, несмотря на серьезные усилия квалифицированного персонала. А нейросеть к тому же еще давала очень точный прогноз. Почему?
Нейросетевые технологии, применяемые в финансовом анализе, давно перестали быть модной экзотикой и вызывать недоумение специалистов. От вопросов “ а нужно ли это? ” аналитики, ответив “да, нужно!” постепенно перешли к вопросам “как же это все-таки работает и как выбрать подходящий инструмент ?” В мире накоплен громадный опыт применения нейросетей, сто из ста западных финансовых и промышленных компаний применяют нейротехнологии в том или ином виде. В России же еще год назад найти приличный нейропакет было весьма непросто. Однако к настоящему времени барьер недоверия сломлен, появились обнадеживающие результаты решения различных аналитических задач с элементами нейротехнологий в условиях суровой российской действительности. Сегодня аналитики могут выбрать себе систему построения прогнозов соответственно своему вкусу, кругу решаемых задач и финансовым возможностям. Чем стоит руководствоваться при выборе того или иного программного продукта в бурных волнах программного рынка?
При решении той или иной задачи мы опираемся на доказанную теорему, в общем случае представляемую так: если задача имеет решение в рамках классического набора математических инструментов, значит решение задачи может быть реализовано с помощью нейросети обратного распространения, причем с количеством слоев не более трех (имеются в виду входной, скрытый и выходной слои).
Итак, вы регулярно решаете задачу управления портфелем. В процессе решения вы сталкиваетесь с необходимостью составления прогнозов доходности различных объектов инвестиций. Попутно возникает задача оценки рисков. В конце маячит проблема оптимального выбора решения из некоторого множества возможных. И совершенно отравляет вам жизнь то обстоятельство, что для получения ответа на вопрос “когда и сколько покупать (продавать)?" за очень короткий срок необходимо обработать и проанализировать огромный объем деловой информации. И не ошибиться.