НЕЙРОННОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФОРЕКС

Лучшие Форекс брокеры 2021:
Читайте в этой статье:

Прогнозирование фондового рынка с использованием нейронных сетей

В современном мире всё с большей остротой проявляется интерес к качественному прогнозированию финансовых рынков. Это связано с быстрым развитием высоких технологий и, соответственно, с появлением новых инструментов анализа данных. Однако тот технический анализ, которым привыкли пользоваться большинство участников рынка, не эффективен. Прогнозы на основе экспоненциальных скользящих средних, осцилляторах и прочих индикаторах не дают ощутимый результат, т.к. экономика часто бывает иррациональна, потому что движима иррациональными мотивациями людей.

В последние годы, у финансовых аналитиков стали вызывать большой интерес так называемые искусственные нейронные сети – это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило, в задачах прогнозирования. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения – одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и/или каких-то существующих в настоящий момент факторов. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие. Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным, тогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.

Рассмотрим на практике применение метода прогнозирования с помощью нейронных сетей. Для примера возьмём данные индекса ММВБ в период с 01.10.2008 по 03.04.2009. Задача состоит в том, что на основе представленной статистической информации необходимо сделать прогноз на 10 дней. Как видно из графика (рис.1), с 01.10.08 по 28.10.08 индекс ММВБ «просел» примерно на 534 пункта. После чего последовал рост до максимальной отметки в 871 пункт. Далее, некоторое время, рынок находился в боковом тренде, затем наметилась восходящая тенденция. В данном примере будем строить прогноз для одной переменной (остальные аналогично), но для того, чтобы выбрать ту из четырех переменных, которая наиболее сильно поможет спрогнозировать остальные, построим корреляционную матрицу.

Итак, построив матрицу парных корреляций (табл.1), делаем вывод о том, что переменная LOW наиболее сильно коррелирует с остальными. Займёмся прогнозом данной переменной.

Нелинейные по своей сути нейронные сети, позволяют с любой степенью точности аппроксимировать произвольную непрерывную функцию, не взирая на отсутствие или наличие какой-либо периодичности или цикличности. Поскольку временной ряд представляет собой непрерывную функцию (на самом деле нам известно значение этой функции лишь в конечном числе точек, но её можно легко непрерывно продолжить на весь рассматриваемый отрезок), то применение нейронных сетей вполне оправдано и корректно.

Построим тысячу нейронных сетей различной конфигурации в пакете STATISTICA, обучим их, а затем выберем десять наилучших.

Рейтинг Форекс брокеров:

В результате идентификации процесса построения сетей мы получили следующие результаты: выбранные сети, как можно заметить, имеют различные конфигурации (табл.2).

В результате обучения была найдена нейронная сеть, соответствующая модели 7 (рис.2) с хорошей производительностью (регрессионное отношение: 0,253628, ошибка: 0,003302). Нетрудно заметить, что производительность сетей с архитектурой Радиально Базисной Функции (РБФ) в среднем хуже производительности сетей с архитектурой Многослойно персептрона. Во многом это объясняется тем, что сети с архитектурой РБФ плохо экстраполируют данные (это связано с насыщением элементов скрытой структуры). Для оценки правдоподобности модели 7 построим гистограмму частот (рис.3). Данная гистограмма является самой симметричной по сравнению с другими моделями. Это подтверждает стандартные предположения о нормальности остатков. Следовательно, модель 7 больше всего подходит для данного временного ряда.

Осуществим проекцию для прогнозирования временного ряда. В результате имеем прогноз (рис.4, табл.3). Как видно из графика, нейронная сеть верно спрогнозировала направление тренда. Однако, требовать от этого метода анализа более точных данных, особенно в период мирового экономического кризиса как минимум некорректно.

Как и предполагалось, нейронные сети дали хороший результат. Во многом это обусловлено сложностью и нелинейностью структуры данного ряда, тогда как классические методы рассчитаны на применение к рядам с более заметными и очевидными структурными закономерностями. Но даже, несмотря на все видимые положительные качества нейронных сетей не стоит считать их некоей «панацеей». Во-первых, нейронные сети являются «черным ящиком», который не позволяет в явном виде определить вид зависимостей между членами ряда. Таким образом, конкретную нейронную сеть можно «научить» строить прогноз лишь на строго фиксированное количество шагов вперед (которое мы указываем в спецификации этой сети), следовательно, имеет место сильная зависимость от вида задачи. Во-вторых, при наличии явной линейности, простоты структуры в задаче, способность нейронных сетей к обобщению оказывается более слабой по отношению к классическим методам. Объясняется это как раз нелинейностью сетей по своей сути.

☕ Утренний кофе (как получить преимущество на рынке) #форекс #трейдинг #прогноз #forex #бизнес

В общем случае для достижения наилучшего результата необходимо использовать нейронные сети вкупе с грамотной стратегией управления капиталом.

Рейтинг Форекс платформ:

Список использованной литературы:

1. Э.А.Вуколов. Основы статистического анализа. Издательство «Форум», Москва
2008г.
2. В. Боровников. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. 2003г.
3. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. Изд.
Сезам, 2002г.
Ранее статья публиковалась в материалах 3-ей региональной научной конференции ВолгГТУ в 2009 году (Том 3).

Наталия Ефремова — Нейронные сети: практическое применение

Прогнозирование спортивных событий с помощью нейронных сетей: будущее букмекерского бизнеса

Благодаря нейронной сети можно анализировать входящие данные. По сути, это искусственный интеллект, машинный вариант человеческого мозга, где миллионы нейронов передают данные в виде электрических импульсов.

Зачем нужна нейронная сеть?

Нейронная сеть позволяет быстро решать сложные задачи, для которых требуются аналитические вычисления.

Искусственный интеллект представлен в нескольких разновидностях:

  1. Нейронная сеть для классификации — сортирует информацию на основе параметров.
  2. Нейронная сеть для прогнозирования — предсказание исхода события, следующего шага.
  3. Нейронная сеть для распознавания — самый распространенный вид сети. Google использует ее для поиска по фотографии, камера мобильного телефона определяет положение лица и т.д.

Но сегодня мы рассмотрим функцию предсказания, а именно — спортивное прогнозирование.

Прогнозирование с помощью нейронных сетей

Больше всех прогнозирование спортивных событий интересует букмекерский бизнес и беттеров. Кластеризация позволяет распределить массив информации на группы (кластеры), основываясь на общих или схожих признаках. Спортивное прогнозирование результатов события должно учитывать важный момент: один итог невозможен в любом случае. Даже если взять топовую английскую команду и футбольный клуб из третьего российского дивизиона.

Игроков первой команды может внезапно сразить болезнь, а ребята из второй в состоянии аффекта внезапно откроют в себе скрытые таланты. Все дело в частоте реализации события. Нейронные сети для прогнозирования позволяют определить степень вероятности всех исходов события. В сумме показатели равны 1.

Прогнозирование с помощью нейронных сетей осуществляется одной из трех ее разновидностей:

  • нейронная сеть Кохонена;
  • АРТ-2;
  • радиально-симметричная.

Каждая из упомянутых архитектур нейронной сети способна к самообучению на основе выборки. Они могут иметь фиксированное строение, но спортивное прогнозирование нуждается в возможности самостоятельной организации. Процесс обучения состоит не только в настройке весовых коэффициентов, но и формировании структуры. Создаются новые кластеры, а старые (неиспользуемые) удаляются. Отличаются сети применяемым алгоритмом корректировки весов.

Прогнозирование спортивных событий состоит из следующих этапов:

  1. Сбор информации о спортивных событиях в том же виде спорта и такого же ранга.
  2. Выбор архитектуры, которая решит задачу.
  3. Подбирается или разрабатывается программа.
  4. Формирование обучающей выборки, которая структурируется под используемое ПО.
  5. Настройка алгоритма обучения.
  6. Программа самообучается и производит кластерный анализ.
  7. Нейронная сеть делает прогнозирование спортивных событий и рассчитывает вероятность возможных исходов.

Нейронные сети для прогнозирования: сбор исходной информации

Чтобы все работало должным образом, нужен огромный массив информации. Это основной фактор, влияющий на успешность анализа. Но поскольку методы прогнозирования футбольных матчей работают с помощью статистики и вероятностей, важно как количество данных, так и качество источника. Чтобы предсказать исход события в рамках Лиги чемпионов, информация о японском чемпионате не подойдет.

Поэтому, если прогнозист собирается реализовать не только нейронное прогнозирование футбола, но и других видов спорта, ему необходимо учитывать это в процессе выбора обучающих данных.

Прогнозирование результатов футбольных матчей и других спортивных событий должно опираться на следующие сведения:

  • фактор поля (играет команда «в гостях», «дома» или на нейтральной территории);
  • оперативные данные (сила команд на сегодняшний день, динамика изменений показателя. Это числовые обозначения, которые можно получить из авторитетных обновляемых рейтингов);
  • результаты предыдущих игр.

Отдельно стоит обратить внимание на составляющие, которые сложно оценивать: травмы, дисквалификации основных игроков, смена тренера, текущая позиция в турнирной таблице. Учитывать их трудно, но возможно. Только задействуя максимальное количество факторов, программа спортивное прогнозирование будет предельно приближенной к реальности. Но из-за сложности представления информация должна учитываться в обучающей выборке еще до того, как программа выдаст решение. Прогнозист, опираясь на собственный опыт, корректирует вероятности результатов.

Нейронное прогнозирование футбола: выбор архитектуры и создание обучающей выборки

Для создания собственного программного обеспечения нужно обладать высоким уровнем квалификации в области искусственного интеллекта и понимать тонкости программирования. С профессиональным подходом программа спортивное прогнозирование, созданная собственными силами, будет выполнять все более точно и качественно. В своем ПО можно обозначить каждый нюанс, чтобы делать прогнозы предельно четкими.

Главное правильно структурировать имеющуюся информацию. Чтобы прогнозирование с помощью нейронных сетей было точным, необходимо обеспечить правильную интерпретацию базы данных. Но не вся исходная информация должна использоваться в процессе кластеризации. Важно, чтобы переменная, которая соответствует результатам игры или конечному счету, носила не обучающий, а описательный характер, то есть была задействована в последующем кластерном анализе. Включение такой информации в выборку — принципиальный момент, позволяющей в дальнейшем проводить подобную операцию.

Прогнозирование результатов футбольных матчей: настройка и обучение

Устанавливать и обучать нейронную сеть приходится достаточно долго, пока результаты не будут удовлетворительными. Настройка алгоритма заключается в коррекции размера сети и рядом дополнительных факторов.

Нейронные Сети Форекс [Нейронные Сети Форекс]

Если речь идет о самообучении сети с фиксированной структурой, то суть — в количестве кластеров. Некоторые группы не используются, другие переполняются. Нерабочий кластер препятствует обучению, поскольку тормозит алгоритм. Забитый кластер опасен тем, что он наглядно демонстрирует неспособность нейронной сети правильно разделять примеры на основе признаков. Точность прогноза от такой сети будет сомнительной.

Устанавливая коэффициент адаптации, необходимо соблюдать баланс. Если настроить большую скорость обучения, примеры могут мигрировать между ближайшими кластерами. Но если программа хорошо и правильно организована, пользователю не понадобится принимать участие в процессе обучения.

Прогнозирование спортивных событий: практическое применение в беттинг-бизнесе

Нейросетевая кластеризация предусматривает обучение во время практического использования. Постоянное наращивание информационной базы увеличивает точность последующих расчетов. Современный букмекерский бизнес пользуется возможностями искусственного интеллекта для формирования коэффициентов.

Большой беттинг — это большие деньги. От того, насколько грамотно рассчитан коэффициент, будет зависеть прибыль БК. Продвинутая нейронная сеть способна лучше любого профессионала рассчитать вероятность исходов событий, сделав это в одно мгновение.

В будущем нейронные сети научатся самостоятельно анализировать поведение игроков на поле, давать им оценку, исследовать цепочку владения мячом, составлять самые эффективные модели атаки и т.д. Искусственный интеллект откроет новые возможности и позволит создать максимально точные методы прогнозирования футбольных матчей.

Беттинг-бизнес должен делать все, чтобы выигрывать в любой ситуации, независимо от исхода. Поэтому необходимо правильно составлять коэффициенты на итог спортивного события. Хорошо обученный искусственный интеллект, учитывающий множество факторов, осуществит прогноз пусть и не лучше компетентного аналитика, но наверняка в разы быстрее. И в дальнейшем, по мере развития технологии и расширения ее возможностей, роль нейронных сетей в букмекерском бизнесе будет только возрастать.

Нейронное прогнозирование. Как наш мозг предсказывает будущее?

Наш мозг способен предсказывать исход будущих событий лучше, чем мы сами. Определенный участок мозга знает, когда что-то произойдет именно так, даже если мы сознательно думаем иначе. Открытие нейропрогноза в перспективе может предсказывать результаты голосования или изменения на финансовых рынках.

Чтобы узнать, можно ли прогнозировать поведение рынка, исследовав небольшое количество людей, Брайан Кнутсон (Brian Knutson) из Стэнфордского университета в Калифорнии и его команда просканировали мозговую активность 30 человек, в то время когда они принимали решения о финансировании 36 проектов с крауфандингового сайта Kickstarter. Затем их спросили, хотят ли они финансировать тот или иной проект.

Когда кампании на Kickstarter закончились через несколько недель, оказалось, что 18 из 36 проектов получили достаточное финансирование. Изучив мозговые сканы участников, команда обнаружила, что активность в участке мозга, называемом nucleus accumbens, отличалась, когда они рассматривали проекты, которые впоследствии стали победителями.

Ученые разработали специальный алгоритм распознавания этой деятельности мозга. Используя нейронную активность nucleus accumbens, алгоритм смог предсказать, какие кампании Kickstarter будут финансироваться с точностью 59,1% — это больше, чем можно было бы ожидать при случайном распределении.

Лекция 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)

Это контрастировало с тем, что сознательно думали сами добровольцы. При рассмотрении каждого проекта им было предложено оценить, насколько он им понравился, и насколько он, по их мнению, способен собрать нужное финансирование. В отличие от собственной мозговой активности, испытуемые прогнозировали результаты финансирования с точностью лишь 52,9% — что не намного лучше случайного угадывания.

Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.

Команда Кнутсона была настолько удивлена результатами, что повторила эксперимент с новыми участниками и новыми проектами на Kickstarter — и получила те же результаты.

«Это очень увлекательный парадокс, — говорит Стефан Боде (Stefan Bode) из Университета Мельбурна в Австралии. — Как мозг «знает», что станет успешным, а что нет, хотя сам человек этого не осознает?»

Точного объяснения этого феномена у ученых пока нет. Возможно, дело в том, что человек при принятии решения взвешивает различные факторы, и не всегда прислушивается к «мнению» группы нейронов мозга, отвечающих за предсказания, когда размышляет о финансировании проекта и о том, поддержат ли его другие люди.

Поскольку активность этой области мозга происходит в самом начале процесса принятия решения, она не выходит на поверхность сознания и не всегда становится определяющей. Однако в среднем люди скорее склонны к ней прислушиваться, чем игнорировать.

«Если мы поймем происхождение данного явления, это может стать большим шагом вперед в области нейронного прогнозирования поведения и, возможно, применимо к разным областям, таким как область здравоохранения или финансов», — говорит Боде.

Применение искусственных нейронных сетей (ИНС) в трейдинге — Перцептрон. Торговая стратеги FX

ИИспользуя другие участки мозга, можно еще больше повысить точность прогнозирования. Когда команда Кнутсона применила ко алгоритм ко всей нейронной активности, они смогли предсказать результаты Kickstarter с 67-процентной точностью.

Почему технический анализ НЕ работает? | Тех анализ как стандартизация поведения масс

Кнутсон говорит, что такое нейропрогнозирование может быть использовано в ситуациях, когда исследовательские выборки не являются репрезентативными, или когда неясно, что собой представляет целевая аудитория. Например, маркетинговые исследования или соцопросы на политических выборах, в которых выборка не всегда предсказывает точные результаты голосования. Возможно, исследование нейронной активности здесь поможет.

Помощь для трейдеров — Техническое прогнозирование

Биржевые страсти всё чаще и чаще стали проявляться в обыденной жизни. Сегодня рынок Форекс или что это такое, знает каждый третий, а ласкающий слух трейдер воспринимается как супергерой.

На самом деле анализ бинарных опционов отличается своей простотой и понятностью для новичков, чем прогнозирование Форекс, где неопытному, делающему первые шаги, трейдеру пришлось бы бросать жребий, делать ставку или нет. Опытнейшие профессионалы не отрицают, что наличие какого ¾ то везения обязательно. Никакие графики не могут решить за трейдера, когда начинать или заканчивать, но подсказать и предположить ценовую тенденцию к росту или падению, это их прямая задача.

Основываясь на статистику прошлых периодов, производится прогноз будущего направления цен, что существенно упрощает задачу для обнаружения благоприятных условий на рынке. Техническая сторона дела представляет собой набор из разных сигналов и индикаторов, не занимающаяся изучением причин падения или роста, но отслеживающая дальнейшее направление движения цены.

Простота системы сведена до возможного максимума, а простые вещи всегда были и будут самими надёжными. Определяя тренды и объясняя графические модули, указывающие на ситуации рынка в тот или иной период, технический анализ является лучшим помощником для бинарных опционов.

Forex, прогнозирование рынка.

Среди профессионалов графики или паттерны имеют свои названия и несут определённую информацию, позволяющую делать прогнозирование более точным. Самые известные из фигур в этих модулях это Флаг, Двойная вершина, Голова и плечи, и так далее. Они прекрасно отображают общую картину тенденций, давая исчерпывающую информацию трейдеру, что позволяет легко принять решение об открытии опционной сделки или нет.

Опытный профессионал знает, что модели этих паттернов периодически повторяются, а это позволяет функционировать системе и приносить пользу множеству пользователей.

Как и в любом деле, есть небольшое обстоятельство, приносящее некоторые трудности, а именно техническое несовершенство торговых платформ, которые сегодня представлены брокерами. Однако и это оказалось поправимым, портал, который представлен вниманию пользователей, создал профессиональный побочный график. С его помощью стало возможным самое доскональное исследование рынка, независимо от его сложности.

Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусственных нейронных сетей. ФОРЕКС. Аудиокнига

Вопрос: прогнозирование форекс

Прогнозы форекс (forex). Прогнозы по основным валютным парам. Перейти

  • Экономический календарь Forex (форекс). Обзор криптовалют. Прогнозы.
  • Видео аналитика и прогнозы forex. Стратегии форекс видео.

Аналитика и прогнозы по рынку Форекс — Investing.com Перейти

  • Здесь Вы найдете углубленный анализ форекса, прогнозы, тороговые сигналы и
  • Технический обзор рынка Форекс на 12.10.2022 Максим Лушников — 7 часов назад.

Самые точные прогнозы Форекс Перейти

  • Основной целью прогнозирования является определение направления движения рынка, а
  • ОБЯЗАТЕЛЬНО ПОСМОТРИТЕ: Прогнозы Форекс. Самые точные аналитические данные.

форекс аналитика, прогноз курса валют, онлайн, сегодня, завтра, на неделю Перейти

  • Ежедневная аналитика рынка Форекс, прогноз курса валют на сегодня, завтра, обзор рынка Форекс на неделю.

Форекс-прогнозы и анализ — RoboForex Перейти

  • Советы опытных трейдеров Форекс. Торговые роботы Форекс. Расписание торговых сессий.
  • Технический анализ, прогнозы и новости форекс.

Forex прогноз для трейдера – узнай про 4 лучших метода Forex прогноза для чайников Перейти

  • Речь пойдет о лучших способах прогнозирования на Форекс, которые существуют на сегодняшний день.
  • 2 лучших способа прогнозировать курс валют на Forex.

Fresh-прогноз рынка Форекс на сегодня | курс валют онлайн, forex прогнозы аналитиков | Фреш Форекс Перейти

  • Фреш-прогноз — прогноз форекс на сегодня и завтра от лучших аналитиков компании «FreshForex». Вы узнаете свежие курсы валют Форекс онлайн, аналитику Форекс.

Ежедневный Форекс прогноз — Форекс портал и журнал для трейдеров Перейти

  • Форекс прогноз – это то, что трейдеры валютного рынка делают ежедневно и даже чаще, в зависимости от их активности в торговле.

Прогнозы Форекс на сегодня, завтра, каждый день Перейти

  • Прогнозы Форекc. Австралийский Доллар прогноз AUD/USD на 12 октября 2022.
  • В этом разделе мы предлагаем для трейдеров и инвесторов прогнозы по основным валютным парам.

Прогноз котировок фьючерса Газпрома, методом нейросетевого прогнозирования.

Прогнозирование на рынке Форекс Перейти

Одним из крупнейших и наиболее популярных финансовых рынков является Форекс. Ежедневно на Форексе осуществляются операции обмена валюты более чем на 1,5 трлн долл.

Обучение Нейронной сети торговле

Честные Форекс брокеры этого года:
Оцените статью
Сайт любителей Форекса