Нейросети на форекс

Советник Robot – стохастики + искусственный интеллект

Рынок постоянно меняется, и старые идеи периодически изживают себя. Но, если задачу нельзя решить традиционным методом, на помощь приходит нестандартный подход, к примеру нейросетевой анализ. Именно такой подход использует советник с самым простым названием Robot, опубликованный на нашем форуме, который соединяет в себе традиционный технический анализ с зачатками искусственного интеллекта.

Характеристики советника Robot

Т.к. это нейросетевой робот, у него есть возможность работать на любых валютных парах и рынках. Обучаемость принципам динамики заданного актива не ограничивает его и по тайфрейму, и по времени работы. Поэтому вы можете использовать его как в долгосрочной торговле, так и в скальпинге. Разницей будет лишь данные для обучения.

• Таймфрейм: любой
• Валютные пары: любые
• Время торговли: круглосуточно

Описание принципа работы советника Robot

В качестве входных данных советник Robot использует 4 самых традиционных стохастика с разным значением сдвига. Входные данные обрабатываются обычным линейным классификатором, представляющим собой простейшую модель нервной клетки. Процесс обучения подобного алгоритма состоит в подборе оптимальных значений весов, которые при правильном подходе к процессу обучения фиксируют некоторую закономерность (паттерн), если таковая действительно существует.

И хотя советник не обладает полноценным искусственным интеллектом, использование подобного алгоритма дает несколько преимуществ, в сравнении с традиционным (ручным) подбором логических условий.

• Во-первых, это гибкость самих условий. Все что вы задаете в начале: тип и количество входных параметров, но, по умолчанию, советник еще не знает, что с этими параметрами делать. Только в процессе оптимизации (обучения) советник приобретает некоторую картину рынка и может в дальнейшем прогнозировать его движение, основываясь на своем прошлом опыте.
• Во-вторых, это возможность быстрого переобучения. Если рынок изменился и старые паттерны потеряли свою актуальность, вам достаточно лишь переоптимизировать значения весов, и тогда (в теории) робот снова будет работать прибыльно.

Рабочие параметры робота

В данном случае, все входные параметры для однослойного перцептрона отображены на картинке. Первый параметр «shag» определяет значение сдвига для каждого из стохастиков. То есть, первый индикатор без сдвига, второй со сдвигом shag, третий со сдвигом shag * 2 и последний со сдвигом shag * 3. Значение сдвига будем выбирать от 1 до 6. Чтобы оптимизация не затянулась на неделю, для подбора весов выбираем не слишком маленький шаг, в данном случае, по 20 итераций на каждый из множителей. Этого должно быть вполне достаточно для определения примерного вида паттерна.

Тестирование и оптимизация советника Robot

• Валютная пара: EUR/USD
• Начальный депозит: 10 000
• Генерация тиков
• Таймфрейм: H1
• Период тестирования: с 1 апреля по 1 мая 2016 года
• Спред: 10 пунктов

По итогам оптимизации мы получили лучший вариант (с учетом прибыли/просадки) с такими параметрами:

• Шаг – 5
• x1 – 0
• x2 – 70
• x3 – 150
• x4 – 160

По результатам форвард теста с выбранными параметрами можно судить о хорошей обучаемости стратегии. Прибыльность и общая динамика почти полностью соответствует результатам бэк-тестирования.

Тем не менее, относительная просадка советника почти равна сумме начального депозита, что является неблагоприятным условием для использования на реальном счета и вполне возможно приведет к скорой потере депозита на реальном счете. Но эта проблема тоже решается, например, использованием менее агрессивного мани менеджмента.

Вывод

Можно сказать, Robot – это практически универсальный советник, который, ко всему прочему, можно легко адаптировать под любую рыночную ситуацию. Параметр mult отвечает за умножение лота в последовательности, что позволяет применять как агрессивный, так и более консервативный подходы к торговле (для фиксированного лота установите значение 1.0).

Тем не менее, это совсем не Грааль, как может показаться на первый взгляд – Robot требует постоянного внимания, т.к. один раз «научившись» работать на одном варианте рыночного движения, советник будет просто следовать знакомой ему парадигме рынка. При изменении ситуации может начать неожиданно для владельца терять деньги. По эффективности такой подход в целом схож с ручным периодическим подбором условий для советников, но главный его плюс в значительной экономии времени для трейдера, а результат при этом может даже превосходить более «продвинутые» стратегии.

Поэтому чтобы результаты оставались предсказуемыми и удовлетворительными, проводите периодическую переадаптацию значений весов, тогда робот всегда будет иметь дело с актуальной картиной рынка.

Полезные ссылки:

• Скачать советника
• Обсуждение советника на форуме

Другие обзоры форекс роботов

• Советник Ilan 1.6 Dynamic – советник для разгона бонусов
• Советник Forex Vzlomshik Pro — Грааль для разгона или опасный Мартингейл?
• Советник EMA’s Bands with RSI filter: индикаторы тренда + осцилляторы

Fortrader Suite 11, Second Floor, Sound & Vision House, Francis Rachel Str. Victoria Victoria, Mahe, Seychelles +7 10 248 2640568

Нейросети на форекс

Одно из последних событий в мире Forex — нейросети. Нейросети — это машинное самообучение, тесно связанное с технологиями искусственного интеллекта. Такие системы собирают и анализируют данные, используя модель обучения отдаленно повторяющую то, как работает и учится человеческий мозг — методами проб и ошибок, обобщений и обособлений. Каковы текущие возможности и перспективы, которые открывают эти программные разработки перед финансовыми рынками форекс?

Что это вообще такое — «нейросети»?

Нейросети — уникальные системы технического анализа данных. И важно то, что в своей автономной работе очень напоминают людей — в том, как те оценивают какие-то причинно-следственные связи и вероятности. Что несомненно важно для людей в принятии тех или иных решений, то воплощается и в нейросетевых системах — оценка предыдущего опыта. Это как ребенок, который раз за разом собирает пазл и делает все меньше ошибок.

Так работает биологическая нейронная сеть

А так формулируются принципы работы многослойной нейросети. Чем-то похоже, не правда ли?

Сеть совершенствуется за счет двух основных наборов данных: набора для обучения и набора для тестирования, что позволяет улучшать себя за счет проб-ошибок — как у людей. Одна из основных сильных сторон нейросетей состоит в том, что она может продолжать учиться, дополняя свои прогнозы поступающими данными, и переосмыслять на этом фоне некоторые принципы своей работы.

Нейросети на форекс могут очень гармонично анализировать между собой как технические, так и фундаментальные данные, чего не делают не то что другие механические системы, но и некоторые трейдеры.

Само же обучение нейросетей занимает много времени, ресурсов и сил. Но есть надежды на то, что таким образом или похожим — можно еще больше сократить дистанцию между уникальными способностями человеческого мышления и вычислительными возможностями компьютерных систем.

Где-то уже применяются такие системы?

Поисковые системы, такие как Google или Яндекс уже давно используют нейросети для анализа и классификации изображений, звуков, символов текста и других данных. Нейросети гугла могут сортировать изображения — по ходу обучаясь выделять все более общие и частные признаки характерные для тех же картинок. Такие нейросистемы легчайшим образом сортируют черно-белые и цветные изображения и могут почти безошибочно отличать изображения котят от щенят.

Гугл-переводчик также частично перешел на нейросетевой интерфейс и стал переводить гораздо точнее и внимательнее к контексту. Нейрокомпьютеры активно используются американским финансовым конгломератом Citigroup Inc. В Chemical Bank также развита крупная программная система, обслуживаемая фирмой Neural Data. Многие крупные американские компании, такие как LBS Capital Management Inc. покупают небольшие нейропакеты и нейрокомпьютеры (до 50000 $) и значительно улучшают свои торговые показатели на американских индексах — S&P и Nasdaq.

Также расширились отдельные возможности при работе с какими-либо данными. Например, нейросети могут сжимать данные, выделяя наиболее общие взаимосвязи между их частями, и выражать их более компактно — в меньшей размерности. Исходный образ данных можно также восстановить за счет ассоциативной памяти нейросети — если вдруг данные были повреждены или зашумлены.

Но сегодня перед исследователями и разработчиками нейросетей стоят скорее фундаментальные, чем частные задачи и проблемы. Есть куда совершенствовать сами алгоритмы самообучения и анализа, быстродействия и другие, чтобы укрепить саму нишу, расширив потенциал для конкретных возможностей.

Как это можно использовать на рынках форекс?

Нейросети могут прогнозировать, обобщая и обособляя зависимости между входящими и выходящими данными. Обученная сеть может, как и любой технический индикатор, предсказывать будущие значения какой-либо последовательности на основании исторических данных.

Но в отличие от классических индикаторов, нейросеть самостоятельно настраивает принципы оценки данных, их зависимостей друг от друга, корректирует их на основе успехов и ошибок в торговле. Конечно, и тут понадобится немало времени, средств и сил, чтобы обучить сеть и обеспечить необходимую инфраструктуру для своевременного реагирования на поступающие данные.

Все видимые преимущества нейросетевых систем имеют риски очень круто подвести в отношение торговых прогнозов. В конечном счете, выходные решения хороши ровно настолько, насколько хороши входные данные. Нейросети прекрасно обнаруживают корреляции между ними — даже если данных очень много.

Также хорошо извлекаются шаблоны из широко разрозненных типов информации, даже когда эти шаблоны и отношения почти не просматриваются человеческим глазом. Но все же, применение интеллекта без эмоций — в конце концов — скорее слабость, которая может проявить себя при работе с неустойчивым рынком. Когда вводится неизвестный фактор, искусственная нейронная сеть не имеет возможности назначить ему эмоциональный вес.

С наиболее показательными примерами эксплуатации глубинных нейросетей на финансовых рынках вы можете ознакомиться здесь или здесь . В сети появляется все больше индикаторов, так или иначе эксплуатирующих нейронные сети, и вы найдете их без особого труда.

Общие выводы

• Актуально и перспективно, но еще рано — нейросети с их текущим потенциалом могут прогнозировать рынки лучше, чем традиционные алгоритмические советники и индикаторы, однако этот потенциал еще не реализован на полную и сами основы нейросетевого моделирования нуждаются в совершенствовании и доработке.
• Нейросети хорошо классифицируют паттерны и превосходно просматривают внутритрендовую динамику.
• Превосходно работают в рамках текущего тренда и обнаруживают поведенческие циклы. Но как и человек, все еще не могут предугадывать будущее вне взаимосвязи с прошлым, а адаптация к свежепоступающим событиям и данным проходит куда медленней.
• Все те, кто использует нейросети на форексе, как правило, торгуют долгосрочные тренды или Моментум. Скальперы встречаются, но хорошие из них реже.
• Нейросети были популярны и 10 и 5 лет назад, и сегодня новый виток прогресса подобных систем связан с развитием технологий big data и облачных хранилищ, что следует также принять во внимание для полноценной разработки и исследований.

P.S. Понравилась моя статья? Поделись ей в соцсетях, это лучшее спасибо 🙂

Задавайте мне вопросы и комментируйте материал ниже. С удовольствием отвечу и дам необходимые пояснения.

Полезные ссылки:

• Торговлю с проверенным брокером рекомендую попробовать тут. Система позволяет торговать самостоятельно или копировать сделки успешных трейдеров со всего мира.
• Воспользуйтесь моим промокодом BLOG для получения бонуса 50% на депозит от LiteFinance. Промокод нужно просто ввести в соответствующее поле при пополнении счета в платформе LiteFinance и бонус зачислится одновременно с депозитом.
• Чат трейдеров в телеграм: https://t.me/marketanalysischat. Делимся сигналами и опытом.
• Канал в телеграм с отличной аналитикой, форекс обзорами, обучающими статьями и прочими полезностями для трейдеров: https://t.me/forexandcryptoanalysis

Содержание данной статьи является исключительно частным мнением автора и может не совпадать с официальной позицией LiteFinance. Материалы, публикуемые на данной странице, предоставлены исключительно в информационных целях и не могут рассматриваться как инвестиционный совет или консультация для целей Директивы 2004/39 /EC.

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.

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
• Что такое нейросети на Форекс
• Задачи для нейросети
• Почему нейронные сети не применяются активно в трейдинге?
• В каких сферах успешно применяются нейронные сети
• Плюсы и минусы

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.

Что такое 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:

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.

• Психология трейдинга – Влияние на решения (примеры) и методы контроля
• Как работают Бинарные Опционы – Мой опыт, Примеры и суть
• Прибыльные Советники на Форекс – Виды, Примеры и Как протестировать
• Торговый План Трейдера (Примеры и образцы). Как составить и Советы
• Как выставить Трейлинг Стоп (+советники и стратегии) Советы

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.

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://fortrader.org/forex-ea-testing/sovetnik-robot-stoxastiki-iskusstvennyj-intellekt.html

Источник https://www.litefinance.org/ru/blog/for-professionals/neiroseti-na-forex/

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