Советник Robot – стохастики + искусственный интеллект
Рынок постоянно меняется, и старые идеи периодически изживают себя. Но, если задачу нельзя решить традиционным методом, на помощь приходит нестандартный подход, к примеру нейросетевой анализ. Именно такой подход использует советник с самым простым названием Robot, опубликованный на нашем форуме, который соединяет в себе традиционный технический анализ с зачатками искусственного интеллекта.
Характеристики советника Robot
Т.к. это нейросетевой робот, у него есть возможность работать на любых валютных парах и рынках. Обучаемость принципам динамики заданного актива не ограничивает его и по тайфрейму, и по времени работы. Поэтому вы можете использовать его как в долгосрочной торговле, так и в скальпинге. Разницей будет лишь данные для обучения.
- Таймфрейм: любой
- Валютные пары: любые
- Время торговли: круглосуточно
Описание принципа работы советника Robot
В качестве входных данных советник Robot использует 4 самых традиционных стохастика с разным значением сдвига. Входные данные обрабатываются обычным линейным классификатором, представляющим собой простейшую модель нервной клетки. Процесс обучения подобного алгоритма состоит в подборе оптимальных значений весов, которые при правильном подходе к процессу обучения фиксируют некоторую закономерность (паттерн), если таковая действительно существует.
И хотя советник не обладает полноценным искусственным интеллектом, использование подобного алгоритма дает несколько преимуществ, в сравнении с традиционным (ручным) подбором логических условий.
- Во-первых, это гибкость самих условий. Все что вы задаете в начале: тип и количество входных параметров, но, по умолчанию, советник еще не знает, что с этими параметрами делать. Только в процессе оптимизации (обучения) советник приобретает некоторую картину рынка и может в дальнейшем прогнозировать его движение, основываясь на своем прошлом опыте.
- Во-вторых, это возможность быстрого переобучения. Если рынок изменился и старые паттерны потеряли свою актуальность, вам достаточно лишь переоптимизировать значения весов, и тогда (в теории) робот снова будет работать прибыльно.
Рабочие параметры робота
В данном случае, все входные параметры для однослойного перцептрона отображены на картинке. Первый параметр «shag» определяет значение сдвига для каждого из стохастиков. То есть, первый индикатор без сдвига, второй со сдвигом shag, третий со сдвигом shag * 2 и последний со сдвигом shag * 3. Значение сдвига будем выбирать от 1 до 6. Чтобы оптимизация не затянулась на неделю, для подбора весов выбираем не слишком маленький шаг, в данном случае, по 20 итераций на каждый из множителей. Этого должно быть вполне достаточно для определения примерного вида паттерна.
Тестирование и оптимизация советника Robot
- Валютная пара: EUR/USD
- Начальный депозит: 10 000
- Генерация тиков
- Таймфрейм: H1
- Период тестирования: с 1 апреля по 1 мая 2016 года
- Спред: 10 пунктов
По итогам оптимизации мы получили лучший вариант (с учетом прибыли/просадки) с такими параметрами:
- Шаг – 5
- x1 – 0
- x2 – 70
- x3 – 150
- x4 – 160
По результатам форвард теста с выбранными параметрами можно судить о хорошей обучаемости стратегии. Прибыльность и общая динамика почти полностью соответствует результатам бэк-тестирования.
Тем не менее, относительная просадка советника почти равна сумме начального депозита, что является неблагоприятным условием для использования на реальном счета и вполне возможно приведет к скорой потере депозита на реальном счете. Но эта проблема тоже решается, например, использованием менее агрессивного мани менеджмента.
Вывод
Можно сказать, Robot – это практически универсальный советник, который, ко всему прочему, можно легко адаптировать под любую рыночную ситуацию. Параметр mult отвечает за умножение лота в последовательности, что позволяет применять как агрессивный, так и более консервативный подходы к торговле (для фиксированного лота установите значение 1.0).
Тем не менее, это совсем не Грааль, как может показаться на первый взгляд – Robot требует постоянного внимания, т.к. один раз «научившись» работать на одном варианте рыночного движения, советник будет просто следовать знакомой ему парадигме рынка. При изменении ситуации может начать неожиданно для владельца терять деньги. По эффективности такой подход в целом схож с ручным периодическим подбором условий для советников, но главный его плюс в значительной экономии времени для трейдера, а результат при этом может даже превосходить более «продвинутые» стратегии.
Поэтому чтобы результаты оставались предсказуемыми и удовлетворительными, проводите периодическую переадаптацию значений весов, тогда робот всегда будет иметь дело с актуальной картиной рынка.
Полезные ссылки:
- Скачать советника
- Обсуждение советника на форуме
Другие обзоры форекс роботов
- Советник Ilan 1.6 Dynamic – советник для разгона бонусов
- Советник Forex Vzlomshik Pro — Грааль для разгона или опасный Мартингейл?
- Советник EMA’s Bands with RSI filter: индикаторы тренда + осцилляторы
Fortrader Suite 11, Second Floor, Sound & Vision House, Francis Rachel Str. Victoria Victoria, Mahe, Seychelles +7 10 248 2640568
Нейросети на форекс
Одно из последних событий в мире Forex — нейросети. Нейросети — это машинное самообучение, тесно связанное с технологиями искусственного интеллекта. Такие системы собирают и анализируют данные, используя модель обучения отдаленно повторяющую то, как работает и учится человеческий мозг — методами проб и ошибок, обобщений и обособлений. Каковы текущие возможности и перспективы, которые открывают эти программные разработки перед финансовыми рынками форекс?
Что это вообще такое — «нейросети»?
Нейросети — уникальные системы технического анализа данных. И важно то, что в своей автономной работе очень напоминают людей — в том, как те оценивают какие-то причинно-следственные связи и вероятности. Что несомненно важно для людей в принятии тех или иных решений, то воплощается и в нейросетевых системах — оценка предыдущего опыта. Это как ребенок, который раз за разом собирает пазл и делает все меньше ошибок.
Так работает биологическая нейронная сеть
А так формулируются принципы работы многослойной нейросети. Чем-то похоже, не правда ли?
Сеть совершенствуется за счет двух основных наборов данных: набора для обучения и набора для тестирования, что позволяет улучшать себя за счет проб-ошибок — как у людей. Одна из основных сильных сторон нейросетей состоит в том, что она может продолжать учиться, дополняя свои прогнозы поступающими данными, и переосмыслять на этом фоне некоторые принципы своей работы.
Нейросети на форекс могут очень гармонично анализировать между собой как технические, так и фундаментальные данные, чего не делают не то что другие механические системы, но и некоторые трейдеры.
Само же обучение нейросетей занимает много времени, ресурсов и сил. Но есть надежды на то, что таким образом или похожим — можно еще больше сократить дистанцию между уникальными способностями человеческого мышления и вычислительными возможностями компьютерных систем.
Где-то уже применяются такие системы?
Поисковые системы, такие как Google или Яндекс уже давно используют нейросети для анализа и классификации изображений, звуков, символов текста и других данных. Нейросети гугла могут сортировать изображения — по ходу обучаясь выделять все более общие и частные признаки характерные для тех же картинок. Такие нейросистемы легчайшим образом сортируют черно-белые и цветные изображения и могут почти безошибочно отличать изображения котят от щенят.
Гугл-переводчик также частично перешел на нейросетевой интерфейс и стал переводить гораздо точнее и внимательнее к контексту. Нейрокомпьютеры активно используются американским финансовым конгломератом Citigroup Inc. В Chemical Bank также развита крупная программная система, обслуживаемая фирмой Neural Data. Многие крупные американские компании, такие как LBS Capital Management Inc. покупают небольшие нейропакеты и нейрокомпьютеры (до 50000 $) и значительно улучшают свои торговые показатели на американских индексах — S&P и Nasdaq.
Также расширились отдельные возможности при работе с какими-либо данными. Например, нейросети могут сжимать данные, выделяя наиболее общие взаимосвязи между их частями, и выражать их более компактно — в меньшей размерности. Исходный образ данных можно также восстановить за счет ассоциативной памяти нейросети — если вдруг данные были повреждены или зашумлены.
Но сегодня перед исследователями и разработчиками нейросетей стоят скорее фундаментальные, чем частные задачи и проблемы. Есть куда совершенствовать сами алгоритмы самообучения и анализа, быстродействия и другие, чтобы укрепить саму нишу, расширив потенциал для конкретных возможностей.
Как это можно использовать на рынках форекс?
Нейросети могут прогнозировать, обобщая и обособляя зависимости между входящими и выходящими данными. Обученная сеть может, как и любой технический индикатор, предсказывать будущие значения какой-либо последовательности на основании исторических данных.
Но в отличие от классических индикаторов, нейросеть самостоятельно настраивает принципы оценки данных, их зависимостей друг от друга, корректирует их на основе успехов и ошибок в торговле. Конечно, и тут понадобится немало времени, средств и сил, чтобы обучить сеть и обеспечить необходимую инфраструктуру для своевременного реагирования на поступающие данные.
Все видимые преимущества нейросетевых систем имеют риски очень круто подвести в отношение торговых прогнозов. В конечном счете, выходные решения хороши ровно настолько, насколько хороши входные данные. Нейросети прекрасно обнаруживают корреляции между ними — даже если данных очень много.
Также хорошо извлекаются шаблоны из широко разрозненных типов информации, даже когда эти шаблоны и отношения почти не просматриваются человеческим глазом. Но все же, применение интеллекта без эмоций — в конце концов — скорее слабость, которая может проявить себя при работе с неустойчивым рынком. Когда вводится неизвестный фактор, искусственная нейронная сеть не имеет возможности назначить ему эмоциональный вес.
С наиболее показательными примерами эксплуатации глубинных нейросетей на финансовых рынках вы можете ознакомиться здесь или здесь . В сети появляется все больше индикаторов, так или иначе эксплуатирующих нейронные сети, и вы найдете их без особого труда.
Общие выводы
- Актуально и перспективно, но еще рано — нейросети с их текущим потенциалом могут прогнозировать рынки лучше, чем традиционные алгоритмические советники и индикаторы, однако этот потенциал еще не реализован на полную и сами основы нейросетевого моделирования нуждаются в совершенствовании и доработке.
- Нейросети хорошо классифицируют паттерны и превосходно просматривают внутритрендовую динамику.
- Превосходно работают в рамках текущего тренда и обнаруживают поведенческие циклы. Но как и человек, все еще не могут предугадывать будущее вне взаимосвязи с прошлым, а адаптация к свежепоступающим событиям и данным проходит куда медленней.
- Все те, кто использует нейросети на форексе, как правило, торгуют долгосрочные тренды или Моментум. Скальперы встречаются, но хорошие из них реже.
- Нейросети были популярны и 10 и 5 лет назад, и сегодня новый виток прогресса подобных систем связан с развитием технологий big data и облачных хранилищ, что следует также принять во внимание для полноценной разработки и исследований.
P.S. Понравилась моя статья? Поделись ей в соцсетях, это лучшее спасибо 🙂
Задавайте мне вопросы и комментируйте материал ниже. С удовольствием отвечу и дам необходимые пояснения.
Полезные ссылки:
- Торговлю с проверенным брокером рекомендую попробовать тут. Система позволяет торговать самостоятельно или копировать сделки успешных трейдеров со всего мира.
- Воспользуйтесь моим промокодом BLOG для получения бонуса 50% на депозит от LiteFinance. Промокод нужно просто ввести в соответствующее поле при пополнении счета в платформе LiteFinance и бонус зачислится одновременно с депозитом.
- Чат трейдеров в телеграм: https://t.me/marketanalysischat. Делимся сигналами и опытом.
- Канал в телеграм с отличной аналитикой, форекс обзорами, обучающими статьями и прочими полезностями для трейдеров: https://t.me/forexandcryptoanalysis
Содержание данной статьи является исключительно частным мнением автора и может не совпадать с официальной позицией LiteFinance. Материалы, публикуемые на данной странице, предоставлены исключительно в информационных целях и не могут рассматриваться как инвестиционный совет или консультация для целей Директивы 2004/39 /EC.
Источник https://fortrader.org/forex-ea-testing/sovetnik-robot-stoxastiki-iskusstvennyj-intellekt.html
Источник https://www.litefinance.org/ru/blog/for-professionals/neiroseti-na-forex/