Нейросети на форекс


Что такое нейросети? - Forex Master

В последнее время все большую популярность приобретают методы технического анализа. Рост популярности обоснован, в том числе и за счет использования компьютерных технологий. Человек, который хочет зарабатывать на рынке больше других вынужден использовать более передовые методы, позволяющие увеличить скорость принятия решений и вероятность правильного прогноза. И тот, кто обладает лучшими математическими методами извлечения закономерностей из зашумленных хаотических рядов, может надеяться на большую норму прибыли - за счет своих менее оснащенных собратьев. Поэтому постоянно усложняются методы, но, несмотря на это, очень быстро чье-либо удачное открытие находит применение в широких кругах.

Это полезно знать (финансовый ликбез)

Трейдеру приходится искать и учитывать в своем анализе новые закономерности поведения цены, которыми он до этого пренебрегал. Работа по анализу графиков становится все более тонкой и изощренной настолько, что человеку просто становится не под силу осуществление такого анализа, особенно в условиях быстрого изменения рыночных условий, когда нельзя просто все время пользоваться одними индикаторами, а нужно научиться их правильно комбинировать. Не стоит забывать еще и психологический фактор, тоже отрицательным образом влияющий на дальнейший анализ. Остается только переложить часть работы на плечи компьютера, не знающего усталости и боязни потерять деньги. Но как научить компьютер самостоятельно находить закономерности и давать им правильные оценки. В этом деле помочь трейдеру, да и не только ему, а также очень широкому кругу людей призваны нейронные сети.

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. В основу нейросети заложено понятие "искусственного нейрона", которое позволяет на практике реализовать нелинейную функцию многих переменных. Эта функция отображает совокупность входных переменных в вещественное число из отрезка [0,1] и зависит от набора G числовых коэффициентов (весов), рассматриваемого в качестве параметра этой функции. Она имеет вполне определенный вид и реализуется двумя элементами - сумматором и нелинейным преобразователем.

Нейросеть в общем виде обладает двумя замечательными для нас свойствами: обучаться на некотором множестве примеров и стабильно распознавать (прогнозировать) новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях сильных внешних помех, например появления противоречивых или неполных значений. Обучение сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который действует без вашего непосредственного участия. То есть вы можете спокойно рассматривать нейросеть как некоторый "черный ящик" с известными способностями. Сфера финансовых приложений нейронных сетей практически безгранична.

Любая задача, связанная с манипулированием финансовыми инструментами - будь то валюта или ценные бумаги - сопряжена с риском и требует тщательного расчета и прогнозирования. Эти и сотни других вопросов приходится ежедневно решать аналитическим отделам финансовых (да и не только финансовых) компаний, привлекая все виды аналитических инструментов. В чем "изюминка" нейронных сетей, делающая их столь привлекательными для всевозможных задач прогнозирования и распознавания? В настоящее время известны четыре принципиально разных подхода к решению задач анализа. Во-первых, вы можете использовать классические методы анализа (например, корреляционные) - если данные взаимозависимы, а их объем относительно невелик. Во-вторых, можно построить экспертную систему, используя правила типа "если - то". В-третьих, можно воспользоваться методами нечеткой логики, оперируя качественными характеристиками типа "большинство", "надежный", "немного" и т.п. И, наконец, в-четвертых, когда объем входных данных огромен, об их взаимосвязях вы не имеете ни малейшего представления, к тому же часть информации искажена, а часть утеряна - в этих случаях на помощь приходят нейронные сети.

Ваша задача лишь перечислить факторы, существенным образом влияющие на прогнозируемую величину, и подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение этих величин в прошлом. Нейронная сеть сама "настроится" на заданную совокупность примеров, сведя к минимуму суммарную ошибку прогнозирования. Более того, анализ настроенной сети позволяет находить скрытые зависимости между входными и выходными данными, зачастую остающиеся "за кадром" традиционных методов. Предполагая, что характер взаимосвязи между заданными параметрами еще некоторое время существенно не изменится, вы можете использовать настроенную и обученную сеть для краткосрочного (а иногда и долгосрочного) прогнозирования.

Сети могут обучаться чему угодно. В этом отношении они совершенно не отличаются от самого человека, так как используют именно его опыт обучения в процессе получения образования. Передайте опыт ваших лучших менеджеров нейросетевому предсказателю - и он будет делать это заведомо не хуже их, а когда обобщит и свои наработки, его ценность превысит все самые смелые мечты. Конечно, это пока очень не просто, как технологически, так и психологически. Но и тут уже есть первые успехи.

Нейронные сети, при всей внешней простоте их пользовательского интерфейса - инструмент тонкий и начинают слушаться своих владельцев лишь спустя 2-3 недели интенсивного освоения и "привыкания". Проблемой для задач высокой размерности оказывается само обучение сети, которое еще долго будет вопросом искусства, интуиции и удачи. Во-вторых, не оправдывает себя погоня за дешевизной при выборе инструментальных средств. Можно, конечно работать и с т.н. "студенческой" версией нейропакета ценой в три сотни долларов, однако для настройки на новую задачу необходим мощный профессиональный пакет. В-третьих, аналитические средства нейропакетов открывают новые возможности для исследования параметров задачи, поскольку настроенная сеть аккумулирует в себе скрытые закономерности предметной области. Появляется возможность обнаружить некоторые закономерности, выявление которых обычными методами довольно проблематично.

А как же быть с ответственностью за принятие решений - ведь цена ошибки в финансовых операциях запредельно высока? Если ваш нейропакет предсказывает какие-либо чрезвычайные ситуации, а все вокруг уверенны в обратном, то в данном случае можно посоветовать довериться профессионалам. А ваш нейропакет, правильно предсказавший финансовый крах, подскажет и выигрышную стратегию игры. В случае ошибки пакета вы также не проиграете - только лишний раз отметите про себя, что нельзя бездумно доверяться компьютеру. Но следует помнить, что есть масса задач, где цена разовой ошибки не столь высока и есть время для корректировки.

Кроме того, есть еще проблема, состоящая в том, что на первый взгляд простая задача может потребовать значительного времени. Нейросеть будет несколько часов, а то и дней обучаться при этом вы не сможете узнать заранее, правильный ответ она выдаст или нет. Хотя некоторые задачи сеть может неожиданно для вас решить очень быстро и довольно быстро обучиться. Очень эффективный способ быстрого обучения нейросети состоит в том, чтобы использовать специализированные ускоряющие платы, просто вставляемые в ПК. Такие платы в сотни и тысячи раз сокращают время работы нейросистем. Правда, и цена такого акселератора уже существенно выше, чем у IBM PC. Кроме того, существуют специальные нейрокомпьютеры, спроектированные и настроенные для работы с нейронными сетями, но их цена зашкаливает за десятки тысяч долларов и вообще не имеет верхней границы. Принцип работы таких нейрокомпьютеров отличается от работы обычных тем, что для выполнения задач ему не нужно четкого алгоритма, а также он способен анализировать огромные потоки информации. Очень удобно, что нейросетевые пакеты позволяют легко подключаться к базам данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных.

Кроме того, внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично (насколько хватит кошелька) наращивать мощность нейросистемы. Можно начать с простого и дешевого пакета, затем перейти на профессиональную версию, потом добавить одну или несколько плат-ускорителей, потом и вовсе перейти на специализированный нейрокомпьютер - с гарантией полной преемственности всего ранее созданного программного обеспечения.

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.

www.forexmaster.ru

Нейронные сети на форекс — Traderrussia.ru

 

Что такое нейронная сеть.

В самом общем случае под нейронной сетью понимается некая обучаемая система, моделирующая мыслительный процесс человека. Теория нейронных сетей рассматривает мыслительную деятельность как результат взаимодействия между нейронами.

Нейрон это клетка нервной системы. В организме человека нейронов огромное количество, более ста миллиардов. Каждый нейрон может иметь более 10 000 связей с другими нейронами. Всё это образует невообразимо сложную и разветвлённую сеть, по которой передаётся огромное множество элементарных сигналов.

Программно смоделировать такую сеть средствами MQL естественно невозможно и о полноценном искусственном интеллекте говорить в нашем случае не приходится.

Но надо учесть, что человеческий мозг обрабатывает огромное количество самой разнообразной информации. Для торгового робота же необходим очень ограниченный набор данных. Это во много раз сокращает размер и сложность нейросети.

К тому же нас интересует всего один результат, сигнал на покупку или продажу. То есть нам нужен очень ограниченный функционал сети. С учётом этих факторов применение нейросетей в трейдинге становится достаточно реальным.

Математическая модель восприятия информации мозгом ( перцептрон ) была предложена Фрэнком Розенблаттом ещё в 1957 году. Конечно это очень упрощённая модель, но тем не менее она способна обучаться и решать различные, довольно сложные задачи.

Перцептрон

Простейший перцептрон выглядит примерно так:

 

S элементы.

 

S (или сенсорные) элементы по своей сути представляют собой датчики, считывающие какую то информацию. Эти элементы имеют всего 2 состояния, они либо активны, либо неактивны. Программно можно представить их в виде логической (булевой) функции. Тогда на выходе такой функции будет либо 0 (элемент неактивен) либо 1 (элемент активен)

 

На рисунке это элементы S1...S9. Таких элементов может быть любое количество. В одном перцептроне может быть несколько групп сенсоров, для различных типов информации

 

A элементы.

 

A ( или ассоциативные ) элементы имеют несколько входов, на которые поступают сигналы от сенсоров ( S элементов ) и один выход. Эти элементы также имеют только 2 состояния либо активные, ( если на выходе единица ), либо неактивные ( на выходе ноль ).

 

 

А элементы активизируются, если алгебраическая сумма всех входных сигналов превышает какое то пороговое значение.

 

 

Например: на рисунке А элементы имеют три входа, на входы элемента А1 подаются сигналы от S элементов S1, S2 и S3. Пусть пороговое значение равно 2. Тогда А элемент активизируется, когда активны 2 из трёх S элементов, независимо от того, какие именно это элементы.

 

Обычно входов у А элемента гораздо больше, на рисунке изображены только трёх входовые элементы для упрощения. И пороговое значение в какой то степени регулирует чувствительность А элемента.

                   

R элементы.

 

R ( или реагирующие ) элементы также имеют несколько входов, на которые подаются сигналы от А элементов. Выход R элемента является также выходом перцептрона. Перцептрон может иметь несколько R элементов и соответственно несколько выходов. Выход Rэлемента аналогичен двум предыдущим ( S и R элементам ) то есть имеет тоже 2 состояния ( 0 — неактивен, 1 активен )

R элементы активизируются когда алгебраическая сумма входных сигналов, помноженных на соответствующие им весовые коэффициенты превысит пороговое значение.

A1 * W1 + A2 * W2 + A3 * W3 + … … + An * Wn > pr

где pr это пороговое значение а W1 – Wn веса А связей. Подбирая вес связи мы можем придать какому то сигналу от А элемента большее значение, какому то меньшее, то есть таким образом мы можем обучать нейросеть

 

Результат работы перцептрона изображённого на первом рисунке несложно просчитать, по сути это обыкновенная логическая микросхема. На следующем рисунке изображён более сложный перцептрон, он также как и первый имеет 9 сенсорных элементов и один выход.

 

 

Но в этом перцептроне больше А элементов ( их уже 7 ) Обратите внимание на S связи ( связи между S и A элементами ) Связи расположены совершенно по другому и их гораздо больше. Результат работы такого перцептрона предсказать уже значительно сложнее. По сути он уже способен принимать какие то решения самостоятельно, то есть это уже думающая и обучаемая (хотя и очень примитивно) система. 

 

Вообще А элементов может быть даже больше чем S элементов. Непосредственно связанные с сенсорами А элементы составляют первый слой перцептрона. Если А элементов достаточно много можно сделать второй, третий и более слой. Таким образом мы можем получить многослойную сеть.

 

traderrussia.ru

Forex на UNFX: обучение, торговые сигналы, доверительное управление

Нейросети: Мифы и реальность

В этой статье автор исследует основы нейросетей и рассматривает мифы, которые сформировались вокруг них.

В наш век невиданного раннее технологического прогресса множество технологических новинок проходят мимо нас незамеченными, либо, наоборот, повсеместно возносятся на щит и становятся тотемами, привлекающими огромное количество почитателей. Поскольку популярные технологические средства могут быть использованы в вашем бизнесе и сильно повлиять на него, жизненно важно собрать про эти явления максимально доступное количество информации, перед тем, как вы начнете работать с этими технологиями. Вы должны знать, что можно ожидать от этой технологии и чего стоит опасаться при ее использовании. Одной из таких популярных технологий в настоящее время являются нейросети.

В этой статье мы попробуем ответить на вопрос, что такое нейросеть, что может ожидать от нее трейдер, и чего ожидать от этого явления ни в коем случае не стоит.

Развенчиваем мифы.

Миф 1. Сверхприродный интеллект.

Один из наиболее распространенных мифов, созданных вокруг нейросетей, основан на том, что они представляют собой разновидность Искусственно интеллекта, который не только в состоянии полностью заменить человеческий мозг, но также обладает некоей сверхприродной силой, которая увеличивает емкость и функциональность этого интеллекта до такого уровня, по сравнению с человеческим мозгом, что он в состоянии чудесном образом решать любые задачи. Сторонники этой идеи путают нейросети со Святым Граалем, веря в то, что обладают им. Это вульгарное и часто встречающееся отношение к этому, несомненно, полезному инструменту, влечет за собой целый ряд опасностей.

Во-первых, нейрости могут пригодиться далеко не всем трейдерам. Чтобы понять, что могут и чего не могут нейросети, надо четко знать, что они представляют из себя. Нейросети это алгоритм, с большой долей неточности, имитирующие нервную деятельность живых существ. При помощи нейросетей мы можем идентифицировать и использовать огромное количество взаимосвязей в данных, которые, обычно, спрятаны от глаз человека в связи с большой сложностью и нелинейностью данных. Это подтверждается тем, что нейросети используются в огромном количестве сфер человеческой деятельности, в том числе и в трейдинге. Однако, пригодятся ли они лично вам, вы должны решить сами.

Миф 2. Магическое программное обеспечение.

Второе, вероятно, еще более опасное заблуждение прямо происходит из первого. Некоторые люди верят, что действительно существует программное обеспечение Божественного происхождения. Такие люди видят цель своей деятельности в поиске этого волшебного программного продукта. Они тратят много времени и денег, надеясь найти то, что просто не существует. Эти иллюзии хорошо известны жуликам, которые клепают магические программы и всучивают их искателям нейро-грааля. Как правило, авторы этих программ никакие трейдеры, и с профессиональной точки зрения их программное обеспечение такое же никакое. Помните, что программное обеспечение, основанное на нейросетях, способно производить только те действия, которые позволяют нейросети. Это немало, однако необходимо знать, какое программное обеспечение необходимо приобрести. При этом ни одна программа, основанная на нейросетях, не даст вам совета, когда и какое действие необходимо предпринять, чтобы получить прибыль.

Миф 3. При помощи нейросетей возможно предсказать цену.

Третье заблуждение гласит, что использование нейросетей делает возможным предсказание будущих цен. Многие трейдеры уверены в том, что нейросети способны сказать им, когда следует покупать и продавать. Если вы поймете, что люди такого сорта теряют время и деньги, то тогда вы научитесь эффективно использовать нейросети. Ни одна нейросеть, даже самая лучшая, неспособна предсказать будущую цену путем простого нажатия кнопки. Если бы такое было возможно, то рынок перестал бы быть рынком. Однако при помощи нейросетей вы можете с определенной долей вероятности делать прогнозы, которые помогут вам принять лучшее торговое решение. При этом даже при ограниченности возможностей нейросетей они являются одним из наиболее эффективным инструментов рыночного анализа, особенно в ситуациях с большим шумом и нелинейными связями. В других же случаях, использование нейросетей может быть нелогичным и неразумным. Позже мы более подробно остановимся на возможности прогнозирования при помощи нейросетей.

Миф 4. Некоторые сети значительно лучше, чем другие.

Многие трейдеры, которые хотят обзавестись Искусственным интеллектом, ошибочно полагают, что качество нейросетей в различных пакетах различно, и что есть некие особые нейросети, которые по своему качеству превосходят все подобные аналоги, позволяя добиваться оптимального анализа. Однако практика и опыт доказывают, что качество различных нейросетей, вне зависимости от стоимости, варьируется в диапазоне +\- 10 %. Конечно, при покупке программного обеспечение нелишне ознакомиться с биографией его разработчиков (создание хорошей нейросети требует большого опыта), кроме того, ПО должно быть функциональным (например, иметь функциональный графический пакет). Другими словами в хорошем ПО должны комбинироваться функциональность нейросети и другие функциональные инструменты.

Поиск же единственной магической сети напоминает тщетные поиски одного магического индикатора, который практикуют любители побыстрее срубить бабок.

Миф 5. Качество прогнозируемого результата зависит исключительно от качества используемой нейросети.

Качество прогнозируемого результата зависит от качества вашей нейросети только на 10-15 %. Остальное зависит от того, насколько хорошо вы подготовили данные. Выборка данных должна быть репрезентативной. Они должны включать все важные факторы, влияющие на рынок. Кроме того, использование нейросетей должно дополняться стратегией управления капиталом и классическими фильтрами.

Что нейросети могут сделать для вас, и что должны сделать вы, чтобы заставить их работать.

Нейросеть не позволит вам решить все ваши проблемы. Не стоит обольщаться и рассчитывать на этой. Но, учитывая тот факт, что они представляют из себя мощный технологичный метод технического анализа, они могут неоценимым инструментом в вашем торговом арсенале. Также как и любой другой метод, нейросети имеют свои ограничения и преимущества. При этом они обладают уникальным свойством отслеживать едва уловимые взаимосвязи в доступных данных, чего не позволяет сделать ни один другой метод. Кроме того, их способность строить паттерны, основываясь на данных анализа, выводит нейросети в разряд абсолютно уникальных методов и инструментов.

Вы можете эффективно использовать нейросети для:

- оценки вероятности продолжения тренда;

- классификации рыночных фаз;

- временного прогнозирования формирования максимумов и минимумов для различных тайм-фреймов;

- прогнозирования вероятность колебательных движений после тренд и последующих коррекций;

- отслеживания межрыночных взаимосвязей.

Другими словами, вы получаете инструмент, намного более эффективный, чем классические методики технического анализа для случаев, когда на рынке много шума или когда взаимосвязь данных не является очевидной и линейной. Например, если проанализировав графики, увидели приближение восходящего тренда к стрежневому уровню при том, что закрытие бара произошло около его максимума, то для прогнозирования разворота легче воспользоваться классической математикой, как это сделал изобретатель стохастика Джордж Лейн. Если же вы стараетесь найти формулу взаимосвязи между SP, учетными ставками, парой евро/доллар, ценами на нефть и еще чем-нибудь, вы быстро поймете, что классические корреляции и коэффициенты здесь бесполезны, так как, хотя взаимосвязь и существует, она не является линейной. Эти взаимосвязи иногда проявляются, но на них также сильно влияет шум. В данном случае нейросети могут решить проблему намного лучше, чем классическая статистика.

Нейросети необходимо комбинировать с другими инструментами технического анализа, а кроме того крайне важно особое внимание уделять подготовки данных (именно эта процедура является ключом к успеху при использовании нейростей). Поняв это, вы сможете использовать нейросети эффективно, но для этого нужно время и опыт.

Об авторе: Dima Vonko основатель и исполнительный директор Alyuda Research, которая занимается разработкой ПО Tradecision.

Источник: SFO Magazine

Перевод: www.kroufr.ru

www.unfx.ru

Что собой представляют нейронные сети Форекс

Содержание

  1. Структура
  2. Адаптация
  3. Применение на Форекс

Форекс по праву носит титул самого уникального образца существования небывалой по мощи финансовой структуры. Чтобы убедиться в этом, достаточно просто посмотреть на объемы денежных масс, которые ежедневно кочуют, создавая непрерывный гигантский поток возможностей для заработка. Это притягивает магнитом каждого, кто стремится улучшить свое материальное положение, а чтобы делать это максимально эффективно, пытливые умы применяют для прогнозирования цены все новейшие разработки нашего техногенного века. Последним их словом сейчас выступают нейронные сети Форекс, которые внедряются и неустанно совершенствуются, с целью получить желанный результат – автоматизированную систему, генерирующую прибыль на постоянной основе.

Структура

Технологическая структура нейронных сетей представляет собой запрограммированные алгоритмы расчета, которые накапливают большой объем информации в специальных блоках и отыскивают в них взаимосвязи путем нахождения взвешенных вероятностей. Если сказать проще, то нейронная сеть – это попытка создать аналог человеческого мозга, способного накапливать данные, анализировать их и делать выводы, постоянно поддерживая процесс самообучения. Таким образом, то, что еще совсем недавно выглядело как настоящая фантастика, сегодня уже неплохо работает на службе у человека.

Да, конечно, это еще не искусственный интеллект, но существующий нейронные сети Форекс уже достаточно эффективны и способны находить наилучшие с вероятностной точки зрения моменты для открытия и закрытия позиций. Если вспомнить, что трейдинг – это, по сути, как раз и есть борьба вероятностей, где зарабатывает тот, кто способен работать дисциплинировано и входить только в позиции с хорошим потенциалом «риск-прибыль», становится несложным понять, что будущее у этого способа торговли очень большое.

С технической точки зрения структура нейронных сетей лучше привычной схемы обработки данных, так как новая методика позволяет обрабатывать информацию одновременно в нескольких потоках. При этом постоянно происходит процесс сравнивания между собой путей, которые, так или иначе, приводят к нужному результату. В силу этой особенности кажущиеся на первый взгляд хаотическими для человека движения цены становятся упорядоченными и подчиняющимися определенным законам, если их изучает нейронная сеть.

Адаптация

Перед тем как приступить к практическому применению нейронных сетей для Форекс, следует их сперва подготовить, позволив накопить достаточно данных для того, чтобы получить возможность получения правильных выводов. То есть для начала нейронная сеть должна пройти процесс обучения так, как это делают дети после своего рождения, адаптируясь к внешнему миру и усваивая законы выживания в нем для достижения своих целей.

В случае нейронных сетей этот процесс должен быть продуманным и обычно получается довольно долгим, но без такого подхода доверить заработок своих средств искусственному интеллекту на Форекс станет большущей ошибкой. На подготовительном этапе самым главным будет убедиться, что нейронная сеть способна анализировать свои выводы, сопоставляя их с изменением входящих значений, для постоянного совершенствования точности результата. Если этот процесс выполняется правильно, то эффективность сделанных выводов будет расти день ото дня.

Процесс адаптации нейронных сетей Форекс происходит одновременно по двум направлениям. Первый состоит в том, чтобы предоставлять системе достоверные данные по выбранному инструменту цельным потоком. Это позволит создать базу для обучения. Второй путь состоит в периодическом проведении тестов для выявления ошибок прогнозирования с целью обеспечить систему достаточной информацией о соотношении закономерностей, которые влияют на исход вычислительных данных.

Применение на Форекс

В процесс практического использования нейронных сетей на Форекс удалось выяснить, что подобный подход имеет ряд преимуществ, но ему присутствуют и свои недостатки, которые затрудняют получение стабильного результата торговли. Сильные стороны системы прямиком выходят из ее структуры, так как расчет и использования наилучших вероятностных сценариев – это основной путь к достижению успеха и получению солидных денежных прибылей.

Кроме того, компьютерные алгоритмы напрочь лишены эмоций и совершают действия без колебаний. То есть все те проблемы, которые становятся серьезной преградой для среднестатистического человека, в случае с компьютерной системой полностью отсутствуют, так как ей не нужно себя дисциплинировать или бороться с разрушительным влиянием жадности или страха.

Но в то же время отсутствие эмоциональной составляющей порождает и серьезный недостаток нейронных сетей в случае их применения на Форекс, так как весьма часто возникают ситуации, ключом к пониманию которых выступает знание психологии толпы. Для алгоритмической системы, пусть и обучаемой, эмоциональные действия участников, совершаемых на «тонком» рынке, каждый раз выступают в роли новых факторов, которые приходится учитывать и использовать, но только вот спонтанные реакции толпы не так уж и хорошо поддаются просчету, как хотелось бы.

На данный момент уже сотни торговых терминалов управляются на Форекс нейронными сетями и, как показывают результаты, этот подход заслуживает прав на жизнь, имея очень большие перспективы, так как время играет на пользу компьютерным системам, превращающимся постепенно в очень опытных «трейдеров». К тому же прогресс не стоит на месте и с каждым днем появляется все больше возможностей для создания более «умных» нейронных сетей. О том, смогут ли они целиком заменить человека, пока сложно сказать, но люди в любом случае не должны переживать о том, что системы их вытеснят, так как принцип действия у обеих сторон одинаков – усваивать новую информацию и постоянно учиться на своих ошибках, достигая новых, более значительных результатов.

brokers-fx.ru

Нейросеть форекс. Диски раздела «Нейросети на Forex»

Нейросеть форекс. Диски раздела «Нейросети на Forex»

2. ни одна программа форекс нейросеть не дает четкого ответа, какие нужно совершать действия для получения прибыли, а только выдает возможные варианты развития той или иной ситуации

Именно отсюда вся информация подается на вход нейросети. И какое количество свечей подавать на вход, для того чтобы наиболее качественно обучить нейросеть Форекс? Вопрос не из легких.

Уникальные торговые условия, бесплатное обучение и demo-счет на $5000!

Теория и практика применения нейросетей на форексе. тестового советника можно скачать с сайта www.allforex.info. … \\При этом вы посылаете письмо на адрес: [email protected] Такого...

Форекс статьи. Нейросети: Мифы и реальность. В этой статье автор исследует основы нейросетей и рассматривает мифы, которые сформировались вокруг них.

Торгуйте на Форекс! TeleTRADE: "Брокер года"! Бесплатный учебный курс!

Реальный заработок на FOREX! Бонус на торговый счет до 1000$!

– выходная информация снимается с weekendа слоя нейросети. … Лучшие советники и индикаторы форекс от профессионального трейдера.

Прогноз что дает нейросеть будут указаны точки взода Т.Е 28/07/08. … Вопрос помочь что?Слить деньги?Получаю от них forex-svoboda forex-svoboda Кому: [email protected] Дата: Thu, 31 Jul...

Для получения более точного анализа необходимо комбинировать нейросеть Форекс с максимально возможным числом других инструментов для анализа рынка.

Правила инвестиования. Применение технических индикаторов на рынке Форекс. … Нейросети и анализ временных рядов 2. Нейросети интеграция с тех.анализом.

Софт Демо софт. CD BioComp и задачи форекс торговли … 150 руб. … Диски раздела «Нейросети на Forex» Поисковая система сайта forekc.ru.

Подскажите плиз где можно почитать про подготовку данных для нейросетей? … Трейдер Форекс. Группа: Пользователи. Сообщений: 230.

Сайт управляется системой uCoz

zarabotok-na-forex.narod.ru


Смотрите также