Нейронные сети на рынке форекс

Большинство трейдеров, которые сталкивались с различными торговыми стратегиями и оптимизировали индикаторы под конкретный период времени, знают о поведении оптимизированной торговой системы и влиянии на нее индикаторов. По большому счету, процесс торговли определяют индикаторы, а трейдеры должны только правильно применить полученные от них данные. Но даже безупречно оптимизированная торговая система может дать сбой по причине изменчивости рынка. Некоторые трейдеры принимают это как данность, другие же пребывают в постоянном поиске факторов, которые помогут создать максимально эффективную торговую стратегию. Одним из таких факторов являются нейронные сети на рынке Форекс.

Нейронные сети – это математические модели, которые с помощью вычислительных устройств моделируют процессы, подобные процессам мышления человека. Разнообразные связи соединяются посредством моделей (нейронов), сама же нейронная сеть определяет самые сложные направления между входом и выходом, проводя при этом анализ и обобщая вводные данные.

Величина связей, или структура сети, влияет на функциональность нейронных сетей, поэтому необходимо установить параметры всех важных коэффициентов. Именно с этого начинается обучаемость нейронных сетей – их примечательная особенность. В отличие от привычных для большинства трейдеров приложений, нейронные сети не программируются, а обучаются.

Существует два вариант обучения нейронных сетей на рынке Форекс:

1. Введение всех нужных входных данных и ожидаемых выходных. В таком случае нейронная сеть будет искать благоприятные связи исходя из заданного алгоритма.

2. Введение только входных данных. В этом случае нейронная связь будет моделировать алгоритм с поиском решения.

В результате обучения нейронные сети располагают некоторыми выявленными закономерностями, на основе которых они перебирают все значения параметров разных индикаторов и показывают самые подходящие для существующих условий рынка параметры, на которые устанавливаются индикаторы.

С помощью нейронных сетей Форекс можно имитировать почти любую систему, которая будет вычислять непрерывную функцию с указанной точностью. Например – систему прогнозирования финансовых тенденций определенной валюты. Таким образом, нейронные сети Форекс могут самообучаться, не только отбирая лучшие данные, но и определяя наилучший сигнал для начала торговли. Еще одной возможностью нейронных сетей Форекс является подсчет максимально возможной прибыли для каждой из операций.

К недостаткам нейронных сетей на рынке Форекс можно отнести то, что для эффективной работы входные данные должны быть максимально проработаны и достаточны для проведения анализа. Для многих начинающих трейдеров это является непреодолимым препятствием для работы с нейронными сетями.

На сегодняшний день нейронные сети Форекс успешно используют многими крупными инвесторами, но в то же время они находятся в процессе изучения и активного развития с целью выявления всех технических и программных возможностей, которые смогут позволить нейронным сетям функционировать в полную силу.