Header Ads

Rangkaian neural dalam Dagangan Matawang

Salah satu perkembangan terbaru dalam dagangan matawang ialah rangkaian neural. Rangkaian neural adalah sistem pembelajaran kendiri berdasarkan teknologi kecerdasan buatan. Rangkaian ini mengumpul dan menganalisis data yang sama dengan otak manusia, melalui percubaan dan kesilapan, generalisasi dan pemisahan. Apakah prospek menggunakan sistem ini dalam pasaran kewangan?


Apakah rangkaian neural?

Rangkaian neural adalah sistem unik analisis data teknikal. Perhatikan bahawa proses operasinya adalah sama dengan apa yang orang lakukan apabila mereka menilai hubungan dan kebarangkalian sebab-akibat. Apa yang kita lihat sebagai isu penting untuk membuat keputusan, juga terkandung dalam sistem rangkaian neural, yang merupakan penilaian pengalaman masa lalu. Ia boleh dibandingkan dengan kanak-kanak yang terus membuat teka-teki, akhirnya kurang membuat kesilapan.




Lihat di bawah bagaimana rangkaian neural biologi beroperasi




Dan ini adalah prinsip operasi rangkaian berlapis. Mereka nampak sama, bukan?



Rangkaian ini mengandungi dua pangkalan data utama: pangkalan latihan dan asas ujian, penambahbaikan dalam kerja mereka dibuat melalui proses percubaan dan kesilapan, sama dengan apa yang dilakukan orang. Salah satu ciri kuat rangkaian neural adalah keupayaan kemajuan tetap, kerana sistem menggunakan data baru untuk membuat ramalan yang lebih tepat, mengubah dan memperbaiki kesimpulan.




Dalam pasaran matawang rangkaian neural cekap menganalisis data teknikal dan asas, melaksanakan tugas, yang boleh menjadi susah bagi sistem mekanikal, dan lebih sulit bagi peniaga.

Pada masa yang sama, latihan rangkaian neural tidak mengambil banyak masa, sumber atau daya. Adalah dipercayai bahawa inilah jalan yang dapat memendekkan jarak dan perbezaan antara kebolehan unik dan keupayaan sistem komputer.



Adakah sistem ini telah digunakan?

Enjin carian seperti Google atau Yandex telah lama menggunakan rangkaian neural untuk menganalisis dan mengklasifikasikan imej, bunyi, aksara teks dan data lain. Rangkaian neural Google boleh membezakan imej dan ciri umum dan tertentu, khusus untuk gambar yang sama. Sistem saraf semacam itu dengan mudah menyusun imej hitam dan putih dan warna, dan dengan mudah dapat membezakan imej mengatakan, anak kucing dari anak anjing.


Penterjemah Google juga telah berpindah sebahagiannya ke rangkaian neural, yang telah meningkatkan kualiti terjemahan. Neuro komputer secara aktif digunakan oleh konglomerat kewangan Amerika Citigroup Inc. Chemical Bank juga telah membangunkan sistem perisian yang besar yang dikekalkan oleh syarikat Neural Data. Banyak syarikat besar Amerika, seperti LBS Capital Management Inc. membeli paket neuro kecil dan neuro komputer kecil (sehingga $ 50,000) dan meningkatkan prestasi perdagangan mereka dengan indeks AS - S & P dan Nasdaq.

Sistem ini memperluaskan peluang untuk bekerja dengan mana-mana data. Sebagai contoh, rangkaian neural boleh memampatkan data, menyerlahkan hubungan antara bahagian biasa dan menyediakan data dalam bentuk pendek dan dalam dimensi yang lebih rendah. Sistem ini juga boleh memulihkan data asal disebabkan memori bersekutu dalam rangkaian saraf jika data itu rosak. Hari ini, para penyelidik dan pemaju rangkaian neural mempunyai tugas serius yang lain untuk dilaksanakan. Mereka akan meningkatkan sistem pembelajaran kendiri dan analisis, meningkatkan kelajuan tindak balas dan menyelesaikan banyak masalah lain, membolehkan penggunaan sistem untuk beberapa tugas tertentu.



Bolehkah kita menggunakan sistem ini dalam pasaran matawang

Rangkaian neural boleh membuat ramalan, umum dan menyerlahkan data. Rangkaian terlatih, seperti mana-mana penunjuk teknikal lain, boleh membuat ramalan masa depan berdasarkan data sejarah.




Berbeza dengan petunjuk klasik, rangkaian neural dapat menilai dan melihat kebergantungan antara beberapa data dan juga melakukan penyesuaian berdasarkan pengalaman perdagangan terdahulu. Sudah tentu, ia akan mengambil masa, memerlukan beberapa perbelanjaan dan usaha untuk melatih rangkaian dan memastikan respon yang tepat pada masanya untuk data masuk.

Walaupun kelebihan yang jelas dari rangkaian saraf, sistem ini juga melibatkan risiko membuat ramalan yang salah. Kita boleh mengatakan bahawa penyelesaian akhir sebahagian besar bergantung kepada data input. Rangkaian neural dengan sempurna mendedahkan hubungan antara dua faktor.

Rangkaian neural boleh membezakan tempat-tempat yang lazim dalam data yang diskriminasi apabila corak dan hubungan ini tidak kelihatan oleh mata manusia. Namun, penggunaan perisikan tanpa emosi boleh dianggap sebagai titik lemah dalam kerja di pasaran yang tidak stabil. Apabila sistem menghadapi beberapa situasi baru, rangkaian neural buatan boleh gagal untuk menilainya.

Anda boleh mencari contoh aplikasi rangkaian saraf di pasaran kewangan di sini dan di sini. Terdapat lebih banyak indikator, yang menggunakan rangkaian saraf dan anda boleh dengan mudah mencarinya dalam banyak sistem.


Kesimpulan keseluruhan

  • Rangkaian neural adalah sistem yang sangat prospektif, yang boleh meramalkan keadaan pasaran lebih baik daripada penasihat dan petunjuk tradisional; pada masa yang sama, walaupun potensi mereka, rangkaian neural belum sepenuhnya dikembangkan dan perlu diperbaiki dan diselaraskan.
  • Rangkaian saraf berkesan membezakan corak dan dinamik intra-trend.
  • Rangkaian saraf berfungsi dengan sempurna dalam trend semasa dan menemui kitaran tingkah laku. Tetapi seperti manusia, mereka masih tidak dapat meramalkan masa depan tanpa menganalisis masa lampau dan bekerja lebih perlahan apabila menerima data baru.
  • Peniaga, yang menggunakan rangkaian saraf di Forex biasanya lebih suka berdagang dengan trend jangka panjang atau Momentum. Scalpers tidak sering menggunakan sistem ini.
  • Walaupun rangkaian neural popular 10 dan 5 tahun yang lalu, peningkatan popularitinya hari ini dikaitkan dengan pembangunan teknologi "data besar" dan penyimpanan awan, yang juga perlu diambil kira dalam pembangunan dan penyelidikan selanjutnya.