Neuroniniai tinklai: Pelno prognozavimas

Neuroniniai tinklai yra moderniausias kompiuterių mokslas. Iš esmės tai yra treniruojami algoritmai, kuriais bandoma mėgdžioti tam tikrus žmogaus smegenų funkcionavimo aspektus. Tai suteikia jiems unikalų savarankiško mokymosi gebėjimą, galimybę formalizuoti neklasifikuotą informaciją ir, svarbiausia, gebėjimą sudaryti prognozes remiantis jų turima istorine informacija.

Neuroniniai tinklai vis plačiau naudojami įvairiose verslo programose, įskaitant prognozavimo ir rinkodaros tyrimų sprendimus. Kai kuriose srityse, tokiose kaip sukčiavimo nustatymas ar rizikos vertinimas, jie yra neginčijami lyderiai. Pagrindinės neuroninių tinklų taikymo sritys yra finansinės operacijos, įmonių planavimas, prekyba, verslo analizė ir produktų priežiūra. Neuroninius tinklus gali sėkmingai naudoti visi prekybininkai, taigi, jei esate prekybininkas ir dar nesate supažindinti su neuroniniais tinklais, pateiksime jums šį techninės analizės metodą ir parodysime, kaip jį pritaikyti. jūsų prekybos stilius.

Dažnos klaidingos nuomonės

Dauguma žmonių niekada nėra girdėję apie neuroninius tinklus ir, jei jie nėra prekybininkai, greičiausiai jiems nereikės žinoti, kokie jie yra. Vis dėlto stebina tai, kad nemaža dalis asmenų, galinčių turėti didelę naudą iš neuroninių tinklų technologijos, niekada net apie tai negirdėjo, imasi jų dėl nepriekaištingos mokslinės idėjos arba mano apie tai kaip menką rinkodarą. triukas, kuris neturi ko pasiūlyti. Taip pat yra tokių, kurie visas savo viltis sieja su neuroniniais tinklais, po tam tikros pozityvios patirties juos liūdydami ir laikydami juos bet kurios problemos „sidabrinės kulkos“ sprendimu. Tačiau, kaip ir bet kuri prekybos strategija, neuroniniai tinklai nėra greitas pataisymas, kuris leis jums padaryti jį turtingą spustelėjus mygtuką ar du. Tiesą sakant, teisingas nervinių tinklų ir jų tikslo supratimas yra gyvybiškai svarbus norint sėkmingai juos pritaikyti. Kalbant apie prekybą, neuroniniai tinklai yra naujas, unikalus techninės analizės metodas, skirtas tiems, kurie mąsto apie savo verslą ir nori skirti šiek tiek laiko bei pastangų, kad šis metodas jiems padėtų. Geriausia, kai teisingai pritaikyti neuroniniai tinklai gali reguliariai duoti pelno.

Norėdami atskleisti galimybes, naudokite neuroninius tinklus

Pagrindinė klaidinga nuomonė yra ta, kad neuroniniai tinklai yra numatymo įrankis, galintis patarti, kaip elgtis tam tikroje rinkos situacijoje. Neuroniniai tinklai neteikia jokių prognozių. Jie analizuoja kainų duomenis ir atskleidžia galimybes. Naudodamiesi neuroniniu tinklu, galite priimti sprendimą dėl prekybos, remdamiesi išsamiai ištirtais duomenimis, o tai nebūtinai taikoma naudojant tradicinius techninės analizės metodus. Rimtai mąstančiam prekybininkui neuroniniai tinklai yra naujos kartos įrankis, turintis didelį potencialą, galintis aptikti subtilias netiesines priklausomybes ir modelius, kurių nesugeba atskleisti kiti techninės analizės metodai.

Geriausi tinklai

Kaip ir bet koks puikus produktas ar technologija, neuroniniai tinklai ėmė traukti tuos, kurie ieško jaunatviškos rinkos. Skelbimų apie naujos kartos programinę įrangą srautai užplūdo rinką - skelbimai, garsinantys galingiausius iš visų kada nors sukurtų neuroninio tinklo algoritmų. Net ir tais retais atvejais, kai teiginiai apie reklamą primena tiesą, atminkite, kad efektyvumas 10% padidėja greičiausiai tuo labiau, ką jūs kada nors gausite iš neuroninio tinklo. Kitaip tariant, jis neduoda stebuklingų grąžų ir, nepaisant to, kaip gerai jis veikia konkrečioje situacijoje, bus keletas duomenų rinkinių ir užduočių klasių, kurioms anksčiau naudoti algoritmai išlieka pranašesni. Prisiminkite tai: apgauti daro ne algoritmas. Tinkamai paruošta informacija apie tikslinį rodiklį yra svarbiausias jūsų sėkmės su nervų tinklais komponentas.

Ar greitesnė konvergencija yra geresnė?

Daugelis tų, kurie jau naudoja neuroninius tinklus, klaidingai mano, kad kuo greitesnis jų tinklas teikia rezultatus, tuo jis geresnis. Tačiau tai yra kliedesys. Geras tinklas nėra nustatomas pagal tai, kokiu greičiu jis sukuria rezultatus, ir vartotojai turi išmokti rasti geriausią pusiausvyrą tarp tinklo traukinio greičio ir jo teikiamų rezultatų kokybės.

Teisingas neuroninių tinklų pritaikymas

Daugelis prekybininkų neteisingai taiko neuroninius tinklus, nes pernelyg pasitiki visa naudojama programine įranga, negavę gerų nurodymų, kaip tinkamai naudoti. Tinkamu būdu naudoti neuroninį tinklą, taigi pelningai prekybininkas turėtų atkreipti dėmesį į visus tinklo paruošimo ciklo etapus. Prekiautojas, o ne jo tinklas yra atsakingas už idėjos sugalvojimą, šios idėjos įforminimą, išbandymą ir patobulinimą ir, pagaliau, pasirinkus tinkamą momentą ją realizuoti, kai ji nebebus naudinga. Leiskite mums išsamiau apsvarstyti šio esminio proceso etapus:

1. Rasti ir įforminti prekybos idėją
Prekiautojas turėtų visiškai suprasti, kad jo nervų tinklas nėra skirtas išrasti laimėtų prekybos idėjų ir koncepcijų. Jis skirtas pateikti kuo patikimiausią ir tiksliausią informaciją apie tai, kokia efektyvi yra jūsų prekybos idėja ar koncepcija. Todėl turėtumėte sugalvoti originalią prekybos idėją ir aiškiai apibrėžti šios idėjos tikslą bei tai, ko tikitės pasiekti ją panaudoję. Tai yra svarbiausias tinklo paruošimo ciklo etapas. (Norėdami daugiau sužinoti apie tai, skaitykite pamokas iš prekybininko dienoraščio.)
2. Tobulinkite savo modelio parametrus
Tada turėtumėte pabandyti pagerinti bendrą modelio kokybę, modifikuodami naudojamą duomenų rinkinį ir pritaikydami skirtingus parametrus.

3. Modelio nebenaudojimas, kai jis pasensta
Kiekvienas neuroninių tinklų modelis turi savo gyvenimo trukmę ir negali būti naudojamas neribotą laiką. Modelio eksploatavimo trukmės ilgaamžiškumas priklauso nuo rinkos situacijos ir nuo to, kiek ilgai jame atsispindi rinkoje atspindimos tarpusavio priklausomybės. Tačiau anksčiau ar vėliau bet kuris modelis paseno. Kai tai atsitiks, galite arba permokyti modelį naudodamiesi visiškai naujais duomenimis (ty pakeisti visus naudotus duomenis), pridėti keletą naujų duomenų prie esamo duomenų rinkinio ir dar kartą išmokyti modelį, arba tiesiog visiškai atsisakyti modelio.

Daugelis prekybininkų daro klaidą eidami paprasčiausiu keliu - jie labai pasitiki ir naudoja požiūrį, kuriam jų programinė įranga suteikia patogiausią vartotojui ir automatizuotą funkciją. Šis paprasčiausias būdas yra prognozuoti kainą keliais barais į priekį ir pagrįsti jūsų prekybos sistemą šia prognoze. Kiti prekybininkai prognozuoja kainos pokytį arba kainos pokyčio procentą. Šis metodas retai duoda geresnių rezultatų nei tiesiogiai prognozuojant kainą. Abu supaprastinti metodai nesugeba atskleisti ir pelningai išnaudoti daugelio svarbių ilgalaikių tarpusavio priklausomybių, todėl keičiantis pasaulinėms varomosioms jėgoms, modelis greitai pasensta.

Optimaliausias bendras požiūris į neuroninių tinklų naudojimą

Sėkmingas prekybininkas sutelks dėmesį ir praleis nemažai laiko pasirinkdamas pagrindinius įvesties elementus savo neuroniniam tinklui ir koreguodamas jų parametrus. Jis (ji) praleis (bent) keletą savaičių (o kartais ir iki kelių mėnesių) tinklo diegimui. Sėkmingas prekybininkas taip pat pritaikys savo tinklą prie kintančių sąlygų per visą jo gyvavimo laiką. Kadangi kiekvienas neuroninis tinklas gali apimti tik santykinai nedidelį rinkos aspektą, neuronų tinklai taip pat turėtų būti naudojami komitete. Naudokite kiek įmanoma daugiau nervinių tinklų - dar vienas šios strategijos pranašumas yra galimybė naudoti kelis iš karto. Tokiu būdu kiekvienas iš šių kelių tinklų gali būti atsakingas už tam tikrą rinkos aspektą, suteikdamas jums pagrindinį pranašumą. Tačiau rekomenduojama nenaudoti tinklų nuo penkių iki dešimties. Galiausiai, neuroniniai tinklai turėtų būti derinami su vienu iš klasikinių metodų. Tai leis jums geriau panaudoti rezultatus, pasiektus atsižvelgiant į jūsų prekybos lengvatas.

Išvada

Tikros sėkmės naudojant neuroninius tinklus patirsite tik tada, kai nustosite ieškoti geriausio tinklo. Galų gale raktas į jūsų sėkmę naudojant neuroninius tinklus slypi ne pačiame tinkle, o jūsų prekybos strategijoje. Todėl, norėdami rasti pelningą jums tinkamą strategiją, turite sukurti tvirtą idėją, kaip sudaryti neuroninių tinklų komitetą ir naudoti juos kartu su klasikiniais filtrais ir pinigų tvarkymo taisyklėmis.

Susiję skaitymai: „Neuroninė prekyba: biologiniai pelno siekimo raktai“ ir prekybos sistemų kodavimo instrukcija .