Нейросети на Форекс: неужели Грааль?

Нейросети на Форекс: работают ли? Нейронная сеть – это прототип центральной нервной системы живого организма в виде компьютерного кода. То есть, это перевод биологического механизма в искусственный вид. Но работают ли нейросети на Форекс? Возможно ли их вообще применять в трейдинге? Разберемся с этим сегодня.

Что такое нейросеть и как она применяется в торговле на бирже

Первая нейронная сеть была придумана еще в 1940-х годах. В то время она была механической, но уже могла решать простые задачи.

Понятие искусственной нейронной сети (ИНС) пошло как результат изучения процессов, которые идут в мозге человека. Люди сумели не только понять механику устройства мозга и нейронных связей с нейронами, но и разработать алгоритмы на их основе, которые сегодня применяются во множестве областей. В медицине нейросети помогают ставить диагнозы, дизайнерам они делают заготовки проектов, но некоторым трейдерам они тоже помогают!

Нейросети на Форекс – это программы анализа данных, которые работают подобно человеку: они самообучаются, и благодаря алгоритмам machine learning способны предвидеть различные исходы будущего в зависимости от прошлых событий.

В ходе своего обучения, нейросеть на Форекс видит в сплошном потоке данных и котировок скрытые взаимосвязи, причем как линейные, так и нелинейные (в этом может помочь нечеткая логика Fuzzy Logic).

Это в теории дает сильное преимущество перед обычными торговыми роботами, в которых заложен лишь один алгоритм, и они априори не способны на обучение. Именно поэтому, когда меняется рыночная ситуация, обязательно нужно остановить работу робота и перенастроить его. И даже с идеальными настройками возможен полный слив, ведь фаза рынка и его поведение могут измениться в шесть секунд, как это было 24 февраля.

В теории, нейросеть на Форекс способна автоматически перенастраиваться под текущую фазу рынка. Но это лишь теория, друзья. Вся данная статья – лишь теоретическая, и в конце вас ждет холодный душ, если вы вдруг решили, что нашли настоящий Грааль в виде нейростей на бирже. Ну а пока разберемся с тем, как вообще работают нейросети.

Как именно работают нейросети на бирже

Как вообще в целом работают нейросети? Как вы уже поняли, это адаптивная система, которая имитирует работу мозга человека, и способна учиться на входных данных и приспосабливаться. В качестве входных данных в биржевой торговле можно применять не только цены, но и любые данные – включая показатели различных индикаторов, разницы цен, логарифмические доходности, автокорреляции, и многое другое.

Главная сложность работы нейросетей – в их обучении. Другая сложность – это высокая цена нейропрограмм, и особенно – специальных нейрокомпьютеров.  Ведь для идеальной работы нейросети, в теории нужен именно нейрокомпьютер, на котором нейросеть будет работать безукоризненно. Но стоимость нейрокомпьютеров такова, что даже если вам хватит на один такой, то проще положить средства в российские государственные облигации с защитой от инфляции и не париться вообще.

Вот понятный рисунок со схемой работы ИНС:

Механика работы нейросетей

Самое главное в начале – это сделать правильную выборку данных и статистики. Это едва ли не главное, что есть в нейросетях. Ведь данные могут быть огромными, встает вопрос о том, чтобы отсеять ненужное. Фильтрацию данных производят несколькими способами. 

• Есть опция чувствительности к входным данным. Нейросеть нового поколения сама способна определить, какие данные будут для нее лучше. Но этот способ может кратно увеличить время обучения нейросети. К примеру, время обучения может вырасти с 1 часа до 100 часов. Ведь нейросеть все это время будет перебирать различные наборы данных внутри одного датасета, пока не найдет идеальные взаимосвязи. Поэтому такой способ на практике применяется крайне редко. Но в то же время, именно он считается самым эффективным.
• Данные подлежат также проверкам на противоречивость: чтобы не было неточных прогнозов. Если данные противоречивы, как и прогнозы на их основе – датасет с менее эффективными данными удаляется в пользу данных, на которых прогнозы более эффективны.
• Проводится классификация данных по различным методам. К примеру, идеальные входы, которые должны быть эталоном для нейросети, и обстановка вокруг этих сделок подлежат классификации по признакам. К примеру, вокруг идеальной точки входа в любом случае есть куча признаков – это и разницы цен, и определенные соотношения бычьих и медвежьих микродвижений, и определенные разницы цен. И это лишь то, что лежит на поверхности. Скрытых признаков, которые найдет только нейросеть, может быть под миллион. Классификация данных – отдельная тема, ее мы тут затрагивать не будем.
• Строятся коррелограммы, производится статистический анализ, чтобы выявить скрытые взаимосвязи в данных.

Почему нейросети так редко применяют трейдеры?

Почему нейросети на Форекс редко применяются на практике? Причин тому много, но самая простая – отсутствие интереса из-за дороговизны технологий. Крутой алгоритм с машинным обучением может стоить свыше 100 000 долларов. Не каждый может себе это позволить. Про стоимость нейрокомпьютера и говорить не приходится – их не могут себе позволить даже ведущие университеты нашей страны.

К тому же, нет возможности создать универсальное готовое к применению сразу решение. Все равно придется дорабатывать алгоритм, придется искать, какие данные лучше всего подавать на вход нейросети, искать лучшую связь данных на разных периодах, а затем правильным образом обучать нейросеть.

Есть решения по нейросетям на базе торговой платформы Мета Трейдер 5, чуть ниже мы рассмотрим один такой пример. Заодно поймете, почему нейросети это далеко не Грааль.

Преимущества и недостатки применения нейросетей в трейдинге

Главным плюсом любого нейросетевого алгоритма является адаптивность.

То есть, такие системы все время находятся в состоянии обучения. Конечно, алгоритм с обучением без учителя довольно сложно создать, но даже если вручную переобучать модель, результаты будут неплохими. Но это в теории. Что на практике – увидите чуть ниже по тексту.

Второй момент – такие системы способны комбинировать и преобразовывать самые разные входные данные. Как технические, так и фундаментальные.

Недостатки нейросетей на Форекс

А вот теперь обсудим недостатки. Главный из них – подгонка под исторические данные и под облако данных на обучении.

То есть, во время обучения нейросеть учится идеально торговать именно на тех данных, на которых она училась. А при реальной торговле в будущем – она начинает сливать. Это основная проблема всех нейросетевых алгоритмов.

Чтобы далеко не ходить, попробуем сами. Для примера, мы взяли нейросеть, которая исследует временные ряды, используя разницу цен открытия и закрытия. Нейросеть будет состоять из комитета в 5 перцептронов, то есть, это уже комитет нейросетей, и довольно сложный алгоритм.

Смотрим результаты нейросети на обучающих данных:

Вполне неплохо, не так ли? А теперь результаты нейросети в будущем, на неизвестных данных:

Как мы можем видеть, на реальных данных в будущем, вне обучающей выборки, все совсем не комильфо.

Именно по причине постоянной подгонки нейросетей под тот или иной участок истории, многие вообще уверены, что на них невозможно заработать. В чем-то с этими людьми можно согласиться, поскольку точность и стабильность нейросетевых алгоритмов на данный момент крайне мала. Точность прогнозов еще слишком низкая, а стабильность у нейросетевых роботов – никакая. Во всяком случае, у тех что есть в свободном доступе. Если у вас есть 100 000 долларов на разработку совершенного алгоритма, и вы готовы расстаться с ними без каких-либо гарантий результата, это другое дело.

А вот если результат вам все-таки нужен, рекомендуем обратить внимание на наш курс «Грааль настоящего трейдинга». В нем собран 15-летний опыт трейдера Артема Звездина. Никакой воды, никакой сухой теории – только практика. Реальная торговля, реальные сделки, и ваши реальные прибыли на торговом счете. Ознакомившись с курсом, вы сэкономите себе годы и годы поисков, тонны ваших нервов, и конечно же, много денег.

Итоги по нейросетям на Форекс

Итак, в данной статье мы разобрали, что такое нейросети на Форекс, как они работают, примерно описали их алгоритм.

К сожалению, сегодня нейросети мало используются трейдерами, чего не скажешь о других областях. Наверное, это из-за проблематики, которую мы также озвучили в данной статье. 

Впрочем, алгоритмы не стоят на месте – и возможно, лет через 10 мы увидим в деле тот самый биржевой искусственный интеллект, который сможет не только не сливать, но и стабильно зарабатывать.