Нейронные сети их сильные и слабые стороны при использовании в экспертах
Последним ноу-хау в сфере экспертов является использование нейронных сетей. Этот термин был заимствован из систем искусственного интеллекта. Технически, нейронные сети, попросту говоря, имитируют механизмы работы мозга человека. Главная характерность таких систем – способность к обучению на основе результатов своих действий.
Суть и преимущества нейронных сетей
Использование нейронных сетей в экспертах позволяет осуществлять прием нескольких потоков информации и на выходе получать один результат.
Прежде чем использовать нейронную сеть при прогнозировании, нужно ее обучить нахождению и корректировке паттернов. Процесс обучения и тестирования является довольно времяемким, но обеспечивает возможность нейронной сети прогнозировать будущую ситуацию на основе данных ретроспективы. При возникновении пар данных на входе и на выходе нейронная сеть обучается выявленным зависимостям и применению этой зависимости к вновь поступившим данным. Таким образом, сеть сопоставляет полученный результат со своим прогнозом и может осуществить возврат для настроек значимости определенных зависимостей до тех пор, пока не получит правильные выводы.
Для «тренировки» нейронной сети используются два разных набора данных: набор для обучения и набор для тестирования. Преимуществом нейросетей является то, что процесс обучения в них идет постоянно, путем сопоставления своих прогнозов с поступающими данными. Дополнительно к этому нейронные сети комбинируют фундаментальные и технические данные для их оптимального использования. Сети обладают достаточной собственной мощностью для выявления неучтенных паттернов и их дальнейшего применения в прогнозировании для достижения максимально точного выходного результата.
Недостатки нейросетей
К сожалению, преимущества нейронных сетей при прогнозировании в трейдинге в то же время могут быть и их недостатками. Выходящая информация имеет то же качество, что и поступающая. Нейронная сеть может обнаружить паттерн из разных типов информации даже при отсутствии каких-либо взаимосвязей. Способность применять интеллект без оглядки на эмоции – основное достоинство машины перед человеком – одновременно является и недостатком нейронной сети, поскольку при повышенной волатильности на рынке сеть не может присвоить вес внезапно возникшему эмоциональному фактору.
В настоящее время существует множество роботов, чья работа основана на использовании нейронных сетей. Тем не менее, они не являются Граалем, поиском которого занимается уже не одно поколение трейдеров. Важно всегда помнить главное правило трейдинга при использовании нейронных сетей – всегда занимайтесь обучением системы, ее тестированием и оптимизацией, и успех не заставит себя ждать.