Нейронные сети как инструмент для работы на рынке форекс

В настоящее время набор инструментов для деятельности на рынке forex устарел. Долгое время в этой сфере не было кардинальных изменений. Безусловно, нельзя сказать, что развитие технологий на рынке застряло на определенном этапе и не желает трогаться в будущем. Все мало-мальски поработавшие на forex понимают то что индикаторы, советники, скрипты – это все устарело и нужно изобретать что-то новое. Сегодня все индикаторы и советники, которые мы используем, являются ни чем иным как модификацией применяемых ранее и в исключительном случае появляется что-то уникальное.Идей по созданию новых разработок на основе нейронных сетей более чем достаточно, однако имеется несколько технологических факторов, которые препятствуют всплеску изобретений. Один из таких факторов это ограниченность применения языка MQL. Применять его с целью написания нейронных сетей проблемно, вследствие того что он очень ограничивает возможности программирования и ставит некоторые рамки. С целью программирования нейронных сетей необходим язык с более обширными возможностями, к примеру C++.

Почему именно нейронные сети? Возможности нейронных сетей бесконечны, такие сети можно обучать и они могут самообучаться, убирают психологический фактор в работе. Большая часть ученых сопоставляют самообучение нейронных сетей с развитием ребенка. Над конструированием искусственных нейронных сетей работали такие ученые как Коши, Хопфилд, Больцман и многие другие.

На рынке forex такие сети можно научить: отличать паттерны фигур, осуществлять свечной анализ, проводить тех.анализ, а именно, определение трендов, бокового тренда, выбирать точки Pivot, рассмотрению вероятностного движение цен главным образом предопределять цели торговли и лимитирования издержек, с точностью действовать в волновом анализе. Становление нейронных сетей в финансовых рынках принесет трейдеру шанс формирования новейших экспертов (советников). Данные советники сумеют с развитием рынка обучаться, принося тем самым огромную выручка. Трейдеру остается только лишь осуществлять контроль и более четкую отстройку подобного советчика. Уже имеются некоторые разработки нейронных советчиков на языке MQL.

Очевидно, что многие заинтересованы в таких сетях, но мало кто применяет их, обосновывая это тем, что это очень трудоемко. Для того чтобы разработать нейронную сеть для работы на финансовом рынке, человеку минимум нужно знать принцип работы нейронных сетей и язык программирования.

С ув. Тихонов Э.Е.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *