За последние двадцать лет предпринималось множество попыток создания высокоточных торговых систем, которые могли бы моделировать движение цены на ближайшее будущее.
Как мы прекрасно знаем, многие подобные проекты в итоге оказывались обёртками для мошеннических схем, либо просто терпели фиаско. Сегодня ситуация начала постепенно меняться в лучшую сторону, так как стали появляться нейросети для Форекс.
В общем случае нейросеть (нейронная сеть) – это некое подобие искусственного интеллекта, т.е. программа, которая автоматически обучается и ищет наилучший вариант решения проблемы.
Как уже можно догадаться из названия, данный принцип был позаимствован из биологии, поскольку нейроны – это ячейки нервной системы, или, если выражаться на современном языке, процессоры, которые обрабатывают поступающую информацию и отдают организму приказы, адекватные в текущих условиях.
Например, если человек посмотрит на Солнце, глаза непроизвольно зажмурятся, т.е. мозг сам читает поступающую информацию, а затем отдаёт команды отдельным участкам тела, с целью минимизировать потенциальный риск для здоровья.
То же самое происходит и при падении какого-либо предмета, в частности, у всех здоровых людей на грохот за спиной (вне поля зрения) срабатывает рефлекс – пригнуться | или прикрыть голову руками. Мы даже не осознаём, как организм сам анализирует ситуацию, моделирует потенциальные последствия и принимает решение. |
Нейросети на Форекс должны работать по аналогичному принципу, т.е. собирать информацию, исследовать её и предлагать наилучший вариант решения.
Почему «должны»? Дело в том, что я не встречал ни одной полноценной нейронной сети, которая способна в автоматическом режиме приносить стабильный доход на валютном рынке. Связано это с несколькими факторами.
Во-первых, программный арсенал современного Форекс-трейдера несовершенен, в частности, популярные терминалы порой не способны решать даже простейшие задачи, что уж говорить о самообучении советников и роботов.
Во-вторых, нейросеть для Форекс предъявляет высокие требования к ресурсам компьютера, особенно это касается процессора, поэтому придётся потратиться на «железо».
Тем не менее, сегодня уже можно делать первые шаги в нейросетевом моделировании, и преуспели в этом, между прочим, программисты MetaQuotes.
Любая сеть состоит из трёх основных составляющих – входные данные, нейроны и конечные данные (решения).
Теоретически, исходных данных можно задать бесконечно много, в частности, на рынке это могут быть следующие факторы и показатели:
Перечислять варианты можно долго, но чаще всего выбор ограничивается ценой и объёмом, так как для подключения остальных модулей придётся создавать специальные мосты, библиотеки, импортировать данные, т.е. выполнять действия, с которыми не справится ни один советник, написанный на языке MQL4.
Что касается нейронов, то в случае с нейросетью на Форекс их роль играют элементы торговой системы. Чтобы лучше понять принцип построения архитектуры искусственного интеллекта, рассмотрим пример элементарной стратегии, в рамках которой сделки открываются по стохастику в направлении тренда.
В представленной системе мы имеем дело с несколькими нейронами:
Обращаю внимание – это лишь скелет самой элементарной нейросети на Форекс, а представить механизм её работы можно при помощи встроенного в MT4 тестера стратегий, вернее, его модуля, который называется «генетический алгоритм».
Если поставить галку напротив данного пункта, в процессе очередной оптимизации тестер начнёт сам заниматься обучением стратегии. Иными словами «генетический алгоритм» станет подбирать параметры не обычным перебором, а таким образом, чтобы результат каждого нового эксперимента приносил наибольшую прибыль.
На графике ниже представлен результат оптимизации параметров стохастического осциллятора по средствам «генетического алгоритма».
Как можно заметить, в ходе первоначальных тестов разброс результатов получался весьма значительный, т.е. программа «закидывала удочку» в разные диапазоны ключевых переменных. Затем с каждым новым экспериментом величина депозита стала демонстрировать тенденцию к росту, т.е. алгоритм распознал направление, в котором необходимо обучать стратегию.
Если же «умный» модуль отключить, то результат оптимизации будет выглядеть следующим образом:
Таким образом, время тестирования (обучения торговой стратегии) может существенно увеличиться, так как терминал в каждом новом опыте не учитывает результат предыдущего эксперимента и начинает из раза в раз повторять одни и те же ошибки.
В идеале, подобные операции должны выполняться автоматически, т.е. в процессе работы советника (закончился период – робот сам изучил результаты и скорректировал параметры), но сегодня приходится использовать полуавтоматические сети.
Учитывая данное обстоятельство, я рекомендую очень осторожно относиться к рекламе нейросетей для Форекс, поскольку их «золотое время» ещё не наступило. Возможно, лет через пять появятся первые прототипы подобных советников, которые смогут обогнать по доходности банковские депозиты.