Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе



             

Технический анализ и нейронные сети - часть 2


Следуя этой логике, почему бы не использовать компьютер и на этапе разработки стратегии, причем не в качестве ассистента, рассчитывающего известные рыночные индикаторы и тестирующего заданные стратегии, а для извлечения оптимальных индикаторов и нахождения оптимальных стратегий по найденным индикаторам. Такой подход - с привлечением технологии нейронных сетей - завоевывает с начала 90-х годов все больше приверженцев (Beltratti, 1995, Бэстенс, 1997), т.к. обладает рядом неоспоримых достоинств.

Во-первых, нейросетевой анализ, в отличие от технического, не предполагает никаких ограничений на характер входной информации. Это могут быть как индикаторы данного временного ряда, так и сведения о поведении других рыночных инструментов. Недаром нейросети активно используют именно институциональные инвесторы (например, крупные пенсионные фонды), работающие с большими портфелями, для которых особенно важны корреляции между различными рынками.

Во-вторых, в отличие от теханализа, основанного на общих рекомендациях, нейросети способны находить оптимальные для данного инструмента индикаторы и строить по ним оптимальную опять же для данного ряда стратегию предсказания. Более того, эти стратегии могут быть адаптивны, меняясь вместе с рынком, что особенно важно для молодых активно развивающихся рынков, в частности, российского.

Нейросетевое моделирование в чистом виде базируется лишь на данных, не привлекая никаких априорных соображений. В этом его сила и одновременно - его ахиллесова пята. Имеющихся данных может не хватить для обучения, размерность потенциальных входов может оказаться слишком велика. Далее в этой лекции мы покажем как для преодоления этих типичных в области финансовых предсказаний трудностей можно воспользоваться опытом, накопленным техническим анализом.




Содержание  Назад  Вперед