Rețelele neuronale sunt de ultimă generație în informatică. Sunt algoritmi esențiali, care încearcă să imite anumite aspecte ale funcționării creierului uman. Acest lucru le oferă o capacitate unică de auto-instruire, capacitatea de a formaliza informații neclasificate și, cel mai important, capacitatea de a face prognoze pe baza informațiilor istorice pe care le au la dispoziție.
Rețelele neuronale au fost utilizate din ce în ce mai mult într-o varietate de aplicații de afaceri, inclusiv în soluții de prognoză și cercetare de marketing. În unele domenii, cum ar fi detectarea fraudei sau evaluarea riscurilor, aceștia sunt lideri incontestabili. Principalele domenii în care rețelele neuronale au găsit aplicații sunt operațiunile financiare, planificarea întreprinderilor, tranzacționarea, analiza afacerilor și întreținerea produsului. Rețelele neuronale pot fi aplicate în mod profitabil de către tot felul de comercianți, așa că dacă sunteți comerciant și nu ați fost încă introdus în rețelele neuronale, vă vom duce prin această metodă de analiză tehnică și vă vom arăta cum să o aplicați la stilul tău de tranzacționare.
Concepții greșite comune
Majoritatea oamenilor nu au auzit niciodată despre rețelele neuronale și, dacă nu sunt comercianți, probabil că nu va trebui să știe ce sunt. Ceea ce este surprinzător, însă, este faptul că un număr considerabil de oameni care ar putea beneficia în mod bogat de tehnologia rețelei neuronale niciodată nu au auzit de ea, o iau pentru o idee științifică îndelungată care nu le este la îndemână sau o consideră ca pe un marketing neted gimmick care nu are nimic de oferit. Există, de asemenea, cei care își fixează toate speranțele pe rețelele neuronale, le învalorizează după o experiență pozitivă și le consideră o soluție de argint la orice problemă. Cu toate acestea, la fel ca orice strategie de tranzacționare, rețelele neuronale nu sunt o soluție rapidă care să vă permită să o ricoșiți apăsând un buton sau două. De fapt, înțelegerea corectă a rețelelor neuronale și scopul lor este vitală pentru aplicarea lor de succes. În ceea ce privește tranzacționarea, rețelele neuronale sunt o metodă nouă și unică de analiză tehnică, destinată celor care adoptă o abordare gânditoare a afacerii lor și sunt dispuși să contribuie cu ceva timp și efort pentru ca această metodă să funcționeze pentru ele. Cel mai bine, atunci când sunt aplicate corect, rețelele neuronale pot aduce profit în mod regulat.
Utilizați rețele neuronale pentru a descoperi oportunități
O concepție greșită principală este aceea că rețelele neuronale pentru un instrument de prognoză care pot oferi sfaturi despre cum să acționeze într-o anumită situație de piață. Rețelele neuronale nu fac previziuni. În schimb, ei analizează datele de preț și descoperă oportunități. Folosind o rețea neuronală, puteți lua o decizie comercială pe baza datelor examinate în profunzime, ceea ce nu este neapărat cazul atunci când utilizați metode tradiționale de analiză tehnică. Pentru un comerciant serios, gânditor, rețelele neuronale sunt un instrument de generație următoare cu un potențial mare care poate detecta interdependențe și modele subtile neliniare pe care alte metode de analiză tehnică nu sunt în măsură să le descopere.
Cele mai bune plase
La fel ca orice fel de produs sau tehnologie excelentă, rețelele neuronale au început să atragă cei care caută o piață în devenire. Torente de reclame despre software de generație viitoare au inundat piața - reclame care sărbătoresc cel mai puternic dintre toți algoritmii rețelei neuronale create vreodată. Chiar și în acele cazuri rare în care reclamațiile publicitare seamănă cu adevărul, rețineți că o creștere de 10% a eficienței este probabil cea mai mare veți obține vreodată dintr-o rețea neuronală. Cu alte cuvinte, nu produce randamente miraculoase și indiferent de cât de bine funcționează într-o anumită situație, vor exista câteva seturi de date și clase de sarcini pentru care algoritmii folosiți anterior rămân superiori. Amintiți-vă acest lucru: nu algoritmul este cel care face trucul. Informațiile de intrare bine pregătite pe indicatorul vizat sunt componenta cea mai importantă a succesului dvs. cu rețelele neuronale.
Este mai bună convergența mai bună?
Mulți dintre cei care folosesc deja rețelele neuronale cred în mod greșit că cu cât rețeaua mai rapidă oferă rezultate, cu atât este mai bine. Aceasta este însă o amăgire. O rețea bună nu este determinată de viteza cu care produce rezultate, iar utilizatorii trebuie să învețe să găsească cel mai bun echilibru între viteza cu care se antrenează rețeaua și calitatea rezultatelor pe care le produce.
Aplicarea corectă a plaselor neuronale
Mulți comercianți aplică greșit plase neuronale, deoarece au prea multă încredere în software-ul pe care îl folosesc toate fără să li se fi oferit instrucțiuni bune despre cum să-l folosească corect. Pentru a utiliza o rețea neuronală în mod corect și, astfel, în mod profitabil, un comerciant ar trebui să acorde atenție tuturor etapelor ciclului de pregătire a rețelei. Comerciantul și nu netul său este cel care răspunde de inventarea unei idei, de formalizarea acestei idei, de testare și de îmbunătățire a acesteia și, în final, de a alege momentul potrivit pentru a o dispune atunci când nu mai este util. Să analizăm mai detaliat etapele acestui proces crucial:
1. Găsirea și formalizarea unei idei de tranzacționare
Un comerciant ar trebui să înțeleagă pe deplin că rețeaua sa neurală nu este destinată să inventeze idei și concepte comerciale câștigătoare. Este conceput pentru a oferi cele mai de încredere și precizie informații posibile despre eficiența ideii sau conceptului dvs. de tranzacționare. Prin urmare, ar trebui să vină cu o idee de tranzacționare originală și să definiți clar scopul acestei idei și ce anume așteptați să obțineți utilizând-o. Aceasta este cea mai importantă etapă a ciclului de pregătire a rețelei. (Pentru lectură înrudită, consultați Lecții din jurnalul unui comerciant.)
2. Îmbunătățirea parametrilor modelului dvs.
În continuare, ar trebui să încercați să îmbunătățiți calitatea generală a modelului, modificând setul de date utilizat și ajustând diferiții parametri.
3. Eliminarea modelului atunci când devine învechită
Fiecare model bazat pe rețea neuronală are o durată de viață și nu poate fi utilizat la nesfârșit. Longevitatea duratei de viață a unui model depinde de situația pieței și de cât timp rămân actuale interdependențele de piață reflectate în el. Cu toate acestea, mai devreme sau mai târziu, orice model devine caduc. Când se întâmplă acest lucru, puteți reîncărca modelul folosind date complet noi (adică, înlocuiți toate datele care au fost utilizate), adăugați unele date noi la setul de date existent și puteți antrena modelul din nou, sau pur și simplu retrageți modelul cu totul.
Mulți comercianți fac greșeala de a urma calea cea mai simplă - se bazează foarte mult pe și utilizează abordarea pentru care software-ul lor oferă cea mai ușoară funcționalitate și utilizare automată. Această abordare simplă este de a prognoza un preț cu câteva bare înainte și de a vă baza sistemul de tranzacționare pe această prognoză. Alți comercianți prognozează modificarea prețului sau procentul modificării prețului. Această abordare produce rareori rezultate mai bune decât prognozarea prețului direct. Ambele abordări simpliste nu reușesc să descopere și să exploateze în mod profitabil majoritatea interdependențelor importante pe termen mai lung și, ca urmare, modelul devine rapid învechit pe măsură ce forțele motrice globale se schimbă.
Cea mai optimă abordare generală a utilizării rețelelor neuronale
Un comerciant de succes se va concentra și va petrece destul de mult timp selectând elementele de intrare guvernante pentru rețeaua sa neuronală și ajustând parametrii acestora. El sau ea vor petrece de la (cel puțin) câteva săptămâni - și uneori până la câteva luni - desfășurând rețeaua. De asemenea, un comerciant de succes va ajusta netul său la condițiile schimbătoare de-a lungul întregii sale vieți. Deoarece fiecare rețea neuronală poate acoperi doar un aspect relativ mic al pieței, rețelele neuronale ar trebui de asemenea utilizate într-un comitet. Utilizați cât mai multe rețele neuronale corespunzătoare - capacitatea de a utiliza mai multe simultan este un alt beneficiu al acestei strategii. În acest fel, fiecare dintre aceste rețele multiple poate fi responsabilă pentru anumite aspecte specifice ale pieței, oferindu-vă un avantaj major pe toate planurile. Cu toate acestea, se recomandă să păstrați numărul plaselor utilizate în intervalul cinci până la zece. În cele din urmă, rețelele neuronale ar trebui combinate cu una dintre abordările clasice. Acest lucru vă va permite să exploatați mai bine rezultatele obținute în conformitate cu preferințele dvs. de tranzacționare.
Concluzie
Veți experimenta un real succes cu plase neuronale doar atunci când încetați să căutați cea mai bună netă. La urma urmei, cheia succesului dvs. cu rețelele neuronale nu se află în rețeaua în sine, ci în strategia de tranzacționare. Prin urmare, pentru a găsi o strategie profitabilă care funcționează pentru tine, trebuie să dezvolți o idee puternică despre cum să creezi un comitet de rețele neuronale și să le folosești în combinație cu filtrele clasice și regulile de gestionare a banilor.
Pentru lectură aferentă, consultați Neural Trading: Chei biologice pentru profit și tutorialul de codificare a sistemelor de tranzacționare .
