Меню

Artificial intelligence советник настройки



Artificial Intelligence (Искусственный интеллект) — по-настоящему умный и прибыльный робот

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, а особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Artificial Intelligence — форекс советник, который использует очень простую имитацию нейронной сети, чтобы выдавать сигналы на покупку/продажу и следящий стоп-лосс. Это не настоящая нейронная сеть, потому что она не учится на рынке, а вместо этого, Вы сами должны оптимизировать ее к рынку, установив оптимальные параметры. Функция перцепции использует осцилляторы ускорения/замедления Билла Вильямса, которые взвешиваются в соответствии с параметрами. Экспертный советник также выполняет проверки наличия свободной маржи, чтобы прекратить торговлю в случае банкротства.

Какие значения стоп-лосса и тейк-профита использует форекс советник Artificial Intelligence?
Форекс советник использует стоп-лосс в 80 пипсов, без тейк-профита. Также используется следящий стоп-лосс. Средняя прибыльная позиция — около 71 пипса. Средняя убыточная — около 82 пипсов.

Как часто советник Artificial Intelligence открывает позиции?
На часовом графике GBP/USD (оптимальное сочетание) этот советник будет открывать в среднем 17-18 позиций в месяц.

Ниже мы предлагаем результаты теста от ForexStatus.ru форекс советника Artificial Intelligence. :

Символ GBPUSD (Euro vs US Dollar)
Период 1 Час (H1) 2010.07.08 15:00 — 2010.12.08 23:00 (2010.06.01 — 2010.12.09)

Символ EURUSD (Euro vs US Dollar)
Период 1 Час (H1) 2010.07.08 15:00 — 2010.12.08 23:00 (2010.06.01 — 2010.12.09)

Выводы от ForexStatus.ru : Тестирование форекс советника Artificial Intelligence на валютных парах EURUSD и GBPUSD показало великолепные результаты, поэтому мы поставили его на демо счёт на 1 месяц, результаты будем выкладывать здесь. Ждём ваши вопросы и комментарии.

В прикреплённых файлах, которые внизу страницы, вы найдете подробные отчеты тестирования и сам форекс советник.

Источник

Форекс Статьи

Искусственный интеллект на форекс. Как это работает?

Совсем недавно мы анонсировали вам нашу новую разработку, под названием NEURO BOT 10, позволившую наконец-то, забыть об оптимизации своей авто стратегии и не переживать за исход открытой сделки. Так как нейронный робот самостоятельно адаптируется под изменения рыка. О том, как у нас это получилось, чем наш советник отличается от других нейронных роботов и что потребовалось для его разработки мы подробно расскажем Вам в этом обзоре. Многим из Вас это поможет лучше разбираться в тонкостях валютного рынка, другим понять как устроен наш нейронный советник, и третьим — позволит определиться в каком направлении двигаться при разработке собственных авто систем. Не секрет, что мы уже более 5-ти лет создаем действительно мощные авто стратегии, поэтому имеем полное право рассказать вам свое видение этого вопроса. Считаю, что этот обзор можно было бы даже назвать другим заголовком — «как создать эффективную стратегию на форекс?». Но так как, речь все же идет о советнике NEURO BOT 10, я решил этого не делать.

На самом деле, история разработки этого эксперта уходит своими корнями в далекий 2011 год, когда после сотен неудачных попыток, я решил навсегда выбросить индикаторы с графика и торговать тем, что есть. А было немного: торговые уровни, цена и тиковые объемы. На помощь пришло изучение сразу нескольких известный теорий рыночной аналитики: методы Ганна (используются так или иначе сразу в нескольких наших роботах), золотое сечение Фибоначчи, метод VSA и метод Price Action. Сказать, что я много о них знаю, значит не сказать ничего. Я настолько был озабочен созданием идеального робота, что вызубрил некоторые абзацы наизусть!

К концу 2011 года это ни привело ни к чему полезному для советников, но дало много пищи для размышлений, за счет чего к 2012 и родилась моя авторская стратегия трейдинга — метод I-FSR. Уже на базе которой нам и удалось разработать более 10-ка невероятно прибыльных советников для форекс. Но всегда было огромное НО, использовать их могли только опытные трейдеры, понимающие как оптимизировать робот, то есть адаптировать его под изменения рынка. Это была не исключительно проблема наших роботов, это вообще глобальная проблема для любой автоматической, и тем более — ручной стратегии. Ведь в последнем случае мне даже сложно представить, как вы будете это делать на отрезке с десяток месяцев. По этой причине, мы всегда бесплатно оптимизировали советники каждые 2-3 месяца, так как большое количество их владельцев не были готовы к самостоятельной оптимизации.

Почему мы избавились от технического анализа?

Когда в 2012 году мы избавились от комплекта безумных индикаторов в своих торговых роботах, то наконец-то вздохнули с облегчением. Эти советники показывали в 10 раз большую эффективность и проходили без глубокой просадки отрезки в год и более, что говорило о высокой надежности безиндикаторных систем и их невероятном потенциале. Но для того, чтобы стратегия сама адаптировалась к рынку этого было недостаточно. Никогда нельзя точно предсказать какое количество пунктов пройдет цена после появления сигнала к открытию позиции. Бороться с этим можно было только математическими формулами управления ордерами, но даже здесь рынок однажды находил лазейку, поэтому оптимизация была жизненно необходима для успешного авто трейдинга.

Многочисленные попытки решить эту проблему не приводили к успеху до тех пор, пока мы не решили оставить только управление ордерами и взяться за обучение советника самостоятельной адаптации к рынку. Причем выбрали совершенно иной путь, нежели наши предшественники. Обычно нейронный робот просто ищет вероятности на исторических данных, и на основе этого принимает решение о покупке или продаже валюты (так называемые, нейросети). Что позволяло ему показывать отличные результаты в тестере, но чаще всего это отвратительно работало в реальной торговле. Нам это не подходило, поэтому мы пошли другим путем.

Известно, что основные рыночные фазы, это: накопление, распределение и аккумуляция. Можно сказать проще: флет, медвежий тренд и бычий тренд. Большинство роботов способны работать только на одной (максимум двух) рыночной фазе. К примеру, метод усреднения отлично работает на флет участке и сливает деньги на тренде. Но, что если вы зададитесь целью искать не успешную точку входа (где все равно не сможете быть на 100% правыми), а именно рыночную фазу и применять для каждой отдельный способ управления ордерами? Тогда ваша эффективность повысится в разы, а советник определяя рыночную фазу вместо точки входа будет самостоятельно адаптироваться к изменчивости рынка. Именно это позволило назвать NEURO BOT 10 нейронным, а не то, что он смотрит в историю. Она ему не интересна, так как это уже история на которой мы с вами не заработаем, нейронный советник NEURO 10 исследует исключительно текущую ситуацию (текущую рыночную фазу).

Читайте также:  Настройки gps у различных устройств

Для чего вам в таком случае технический анализ?

Его очевидные недостатки: невозможность предсказать силу рыночного движения и работа только в своей рыночной фазе. Его единственные плюсы: систематизация вашей торговой деятельности. Все, что нам оставалось анализировать — это рыночную фазу, причем снова возвращаться к техническому анализу (хотя в методе I-FSR есть для этого отличные инструменты) совсем не хотелось. Поэтому мы решили использовать непосредственно цену, или торговые уровни, которые для каждой рыночной фазы имеют свои цены. От которых мы и заставили работать советник: при смене уровней робот автоматически адаптировался под новую рыночную фазу и успешно вел торговлю в текущих рыночных условиях. Он больше не конфликтовал с рынком, а просто следовал за ним. Именно таким образом, мы и родили эту совершенную во всех отношениях нейронную авто стратегию.

• Оставался только один момент: нужно избавиться от такого параметра, как take profit. Ведь его значение всегда зависит от силы рыночного движения.

В этот раз мы понимали, что искать решение этого вопроса нужно не методами «борьбы с рынком», а наоборот, — дружбы с ним. Это и заставило нас полностью избавиться от попыток предсказывать движения котировок. Мы просто задали ценовой коридор, при достижении которого робот фиксирует ту прибыль, которую нам дал рынок в течении дня.

Тем самым, мы раз и навсегда избавились от необходимости оптимизировать торговый эксперт, теперь можно было просто расслабиться и получать гарантированную прибыль. Собственно эти слова прекрасно доказало успешное 5-ти летнее тестирование советника с результатом в 10 000% прибыли. Так и родился, наш самый надежный и прибыльный советник NEURO BOT 10, гарантирующий Вам финансовую независимость на долгие десятилетия.

Только вдумайтесь в это: всего один советник и вы больше никогда не проигрываете деньги на форекс! Более 5-ти лет нашей работы над созданием автоматических систем не прошли даром. Мы дали Вам то, о чем вы так давно мечтали — систему, которая никогда не проигрывает рынку, а зарабатывает вместе с ним.

Источник

Artificial Intelligence (Искусственный интеллект)

SW111

Гуру форума

посмотрел видео. не понял насчёт спреда и ваще. порывшись нашёл просто сову и сову с приблудами. выкладываю и то и сё.

прогнал сие чудо (которое с инклюдными приблудами) в гамнотестере. гамнотестер намазюкал мне интересные картинки. причём если тп=1 (на картинке ниже), то всё отлично. тп ставим больше — плохо. при этом я стоп ставил и 100 и 10 и 1 и ноль — картина одна и та же, линия вверх. на минуте и на часе одна и та же картина.

в архиве сет попробовал. не вставило. мой сет (интеллект 1000) жарит как из пулемёта )))

единственно не понял, что за множители вынесены во внешку: х1 х2 х3 х4 ? энивей. я их сравнял с единицей и получил даже лучше ))) интересная сова!

Вложения

Местный знаток

Как я понял сова на видео и выложенная сова это совсем разные вещи (первый вариант продается и вряд ли тут выложат в открытом коде.)

немного почитав сову (и автора совы тоже) пришел к выводу, что ты ей не правильно пользовался. Я конечно не совсем в ней разобрался, но принцып действия у нее такой:
есть формула с использованием индикатора акселератор. так вот эти коэфициенты и нужны для вычисления.
А теперь самое главное, как подобрались эти коэффициенты и где здесь искуственный интелект.
коэффициенты подбираются оптимизацией. (только вот автор не указал за какой срок, у себя в примере он провел оптимизацию за пол года). Ну и после этого как бы советник обучился и будет какое то время показывать результат (только автор опять же не указал какое именно время).

лично я прогнал советник на разных парах (без оптимизации) и с вашим сетом и с дефолтным, но баланс почему то падает. Попробовал небольшую оптимизацию, результат лучше.

По мне так использование оптимизации можно на любом советнике, и где тут интелект.

Источник

Artificial Intelligence экспертный советник

Artificial Intelligence, экспертный советник для Forex, использует очень простую имитацию нейронной сети, чтобы выдавать сигналы на покупку/продажу и следящий стоп-лосс. Это не настоящая нейронная сеть, потому что она не учится на рынке, а вместо этого, Вы сами должны оптимизировать ее к рынку, установив оптимальные параметры. Функция перцепции использует осцилляторы ускорения/замедления Билла Вильямса, которые взвешиваются в соответствии с параметрами. Экспертный советник также выполняет проверки наличия свободной маржи, чтобы прекратить торговлю в случае банкротства.

Внимание! Последний бэктест данного экспертного советника на периоде с 2006-11-20 по 2014-01-24 показал полное опустошение торгового счета.

Не запускайте данный ЭС на реальном счете! Используйте только в образовательных целях. Результаты тестирования, представленные ниже, уже не актуальны.

Мой тест экспертного советника Artificial Intelligence для MetaTrader дал результат в 1700 $ прибыли на GBP/USD на 1-часовом графике, используя всего 0.1 стандартного лота. Это было достигнуто на стандартном 10 000 $ счете за один год с незначительной просадкой в 20 $. Этот экспертный советник был также проверен на периоде в 3 года и показал пропорциональное увеличение прибыли.

МиниFAQ

Какие значения стоп-лосса и тейк-профита использует этот советник?

Он использует стоп-лосс в 80 пипсов, без тейк-профита. Также используется следящий стоп-лосс. Средняя прибыльная позиция — около 71 пипса. Средняя убыточная — около 82 пипсов.

Как часто советник открывает позиции?

На часовом графике GBP/USD (оптимальное сочетание) этот советник будет открывать в среднем 17-18 позиций в месяц.

Этот советник совместим с ECN. Вы должны установить входной параметр ECN_Mode равным true, чтобы включить режим ECN-совместимости для этого экспертного советника. В противном случае вы, скорее всего, будете видеть сообщения об ошибке OrderSend Error 130, когда ЭС будет пытаться открывать позиции. Это будет происходить потому, что, если вы торгуете через ECN-брокера (с рыночным исполнением ордеров), вы не можете устанавливать стоп-лосс или тейк-профит при открытии позиции. Вам следует открыть позицию сначала без этих уровней и только потом изменить позицию, добавив стоп-лосс и тейк-профит.

Скачать

Обсудить

У вас есть собственные результаты тестирования или замечания к этому экспертному советнику? Обсудите их на форуме!

Читайте также:  Настройки thunderbird для nic

Источник

Нейросети на Форекс – кто их использует и есть ли в них смысл?

В современном мире все глубже в нашу жизнь проникают искусственный интеллект, самообучаемые голосовые помощники и анализ Big Data. Простые люди сталкиваются с этим чаще всего в формате приложений для смартфонов, но факт остается фактом – нейросети, или же самообучаемые компьютерные системы уже повсюду, даже если мы их не видим.

На протяжении многих лет, года эдак с 2006, программисты пробуют внедрять нейронные сети и в трейдинг. Идея кажется интересной – подстраивать торговлю автоматически под постоянно меняющийся рынок. Но как дела обстоят на практике?

Многие из нас постоянно находятся в поиске новых стратегий и тактик торговли на рынке Форекс. Каждая найденная система подвергается тестированию на историческом периоде различной длины. В идеале тестирование должно выявить такие паттерны, которые работали бы на достаточно длительном промежутке времени.

В реальности это нерешаемая задача – торговые системы «сливают», проработав от трех месяцев до нескольких лет. Продлить «срок службы» помогает оптимизация, но в конечном итоге приходится искать другой подход к рынку Форекс.

Феномену выхода из строя стратегий Форекс дают много объяснений, но стоит обратить особое внимание на одну из причин, способную со временем свести на нет все старания заработать на валютных спекуляциях, – эволюцию нейросетей. Что это такое, и как искусственный интеллект может повлиять на трейдинг, – в нашем сегодняшнем материале.

Когда заработки на Форекс были большими

Многие трейдеры, охватывающие прогонами тестов всю историю валютных торгов, с начала 90-х до настоящего момента, часто замечают падение производительности стратегий на отрезках 2001-2008 и 2013 годов. Они связывают выход из строя торговых систем с экономическими кризисами, но это лишь одна из причин, причем далеко не самая важная.

Рынок Форекс девяностых годов буквально «раздавал» деньги первым участникам торгов, установившим торговые терминалы, подключившись к сети Интернет, и использующим достаточно простые тактики, описанные в книгах трейдеров восьмидесятых. Заработку не мешали даже временные лаги, баги платформ, большие спреды, низкая скорость подключения ко Всемирной Паутине.

Борьба за пинг и низкие комиссии брокеров началась в 2001 году, когда на рынке стали массово появляться роботы и скальперские стратегии, изменившие форму трендов. Развитие робототехники заставило маркет мейкеров больше полагаться на анализ потока ордеров клиентов, «охотиться за стопами», применять различные уловки, управляя толпой с помощью автоматизированных стратегий.

Трейдеры ответили тем же: торговые платформы XXI века стали анализировать потоки ордеров фьючерсов и Открытый Интерес опционов, объемы торгов сопоставлялись со свечным анализом (VSA), на рынке «прописались» программисты и математики, создавшие множество разнообразных советников.

В 2008 году стратегии вышли за пределы булевой математики: рынок стал осваивать нелинейные индикаторы и эконометрику, которые уже было невозможно «повторить» в стандартных торговых терминалах. Негласные рейтинги брокеров Форекс зафиксировали в этот момент падение результативности у клиентов.

Новые подходы пока не получили широкого распространения в среде трейдеров из-за специфики темы эконометрики, а также сложности и дороговизны использования аналитических программ. Однако в 2013 году появилась еще одна «беда»: на рынке Форекс начал активно развиваться искусственный интеллект, который может практически не оставить возможностей для ручного и автоматического заработка.

Что такое нейросеть простыми словами

Тема нейросетей «выстрелила» в 2011 году, и за 8 лет она проникла во все сферы. Сейчас никого не удивить голосовыми помощниками, управляющими «умными домами», распознаванием лиц и т.д.

Во втором десятилетии XXI века нейросеть средней сложности обыгрывает гроссмейстеров в шахматы, а искусственный интеллект высшего порядка способен решать сложные логические задачи. Ярким примером возможностей ИИ является титул чемпиона по китайским шашкам Го у нейроробота Google.

За этим развитием стоит почти вековая эволюция: мало кто знает, что первой созданной нейросети скоро исполнится 80 лет. Благодаря Уоррену Маккалоку и Уолтеру Питтсу ученые стали работать над созданием вычислений, подобных работе нейрона человеческого мозга.

Каждому из них можно задать свой математический алгоритм работы, настроенный на обработку входных данных определенного формата. Управляет этой системой параллельных вычислений выходной нейрон, подбирающий итоги работы, чтобы подогнать результаты под правильный ответ.

Ответы предоставляет человек, – это называется процессом обучения сети, который является обязательным этапом на пути создания нейросети. Выходной нейрон должен стремиться выстроить процесс вычислений среди нейронов таким образом, чтобы при получении различных выходных данных находить показанные ему человеком результаты.

Настройка или “тренировка” сети перед ее запуском очень похожа на тестирование стратегий, – сеть раз за разом запускает вычисления и выделяет с помощью весовых коэффициентов наиболее значимые для правильного ответа алгоритмы. Пользователь определяет работу искусственного интеллекта по математическому отчету погрешностей.

Так же, как и в стратегии Форекс, когда нейросеть начинает выдавать раз за разом удовлетворительный результат, запускается форвард-тест на реальных, но уже прошедших событиях с известным исходом. Если сеть проходит эти испытания, она принимается в работу. При этом никогда не известно до конца, чему именно и как научится искусственный интеллект: результат и сам процесс работы алгоритмов нейронов внутри – это «черный ящик».

Приведу два примера. Первый – из теории распознавания лиц. Любому из нас в общих чертах знаком процесс составления фоторобота – подбор губ, лба, овалов лица и т.д. Нейросеть решила эту задачу по-своему и достаточно просто.

Нейроны заполняют поле любого фото крестиками размером в пиксель, с помощью анализа которых обнаруживаются границы изображения. После удаления размытых областей начинается подсчет по диагонали и горизонтали. Оказывается, при таком «измерении лица» получаются уникальные суммы, соответствующие конкретному человеку, если соблюдать масштаб и пропорции, которые определить не сложно.

Другой курьезный случай, часто вспоминаемый при обучении нейросети, – попытка американских военных научить беспилотники обнаруживать военную технику, распознавая ее тип с воздуха. Многочисленный показ снятых в различных условиях самолетов, танков, орудий и вертолетов, привел к тому, что ИИ стал идеально определять погодные условия, но так и не научился искать технику.

Чем опасно применение искусственного интеллекта на рынке Форекс?

Нейросеть изменит валютные спекуляции, брокеры могут вернуться к тактике, чем-то похожей на «кухни», только в глобальном масштабе. Фактически безграничные возможности нейросетей можно применять против толпы, прогнозируя не курсы валют, а модель поведения каждого отдельного трейдера. Маркет мейкеры и прайм-брокеры смогут подбирать контрстратегии, охотясь за стопами, расширяя спреды в момент вывода заявок на рынки, выставлять фантомные объемы в стаканах с опережением, а не по факту.

Читайте также:  Настройка плагина wp to twitter

Спроектированная и запущенная стартапом Sentinent Technologies нейросеть уже может эмулировать 1800 рабочих сессий, прогнозируя с высокой точностью до триллиона (!) когнитивных моделей поведения реальных трейдеров. Система тренировалась на потоках ордеров, взятых из книги заявок бирж и серверов брокеров.

Качество и количество данных – залог успешной тренировки нейросетей; архивы тиковых сделок, разбитые по конкретным счетам, – самый ходовой товар на рынке дата-майнинга. Этим термином названа отдельная отрасль, добывающая, анализирующая и форматирующая первичную входную информацию для нейросети.

Другой столп, определяющий успех работы системы, – количество нейронов в «черном ящике». Чем оно выше, тем больше требуется вычислительных мощностей, которые вышли за рамки стандартных процессоров CPU. Проектировщики и создатели нейросетей используют чипы, изготовленные под заказ на специальных интегральных схемах. Идея взята у майнеров криптовалют, добывающих Bitcoin и другие монеты на ASIC-оборудовании.

Даже если брокерам не удастся изучить модель поведения трейдеров и успешно играть против стратегий толпы, они создадут высококлассные прогностические системы, которые уже не повторить в торговых терминалах. Современные торговые системы, работающие на рынках акций, товаров и валют, читают и понимают новости, распознают паттерны, то есть представляют собой аналитика с мозгом суперкомпьютера. Так работает, например, робот Emma.

Некоторые компании используют трейдеров напрямую, чтобы обучить машину самым удачным стратегиям, прошедшим конкурсный отбор. Компания Numerai проводит постоянные турниры, не скрывая своей цели и даже предлагая победителям получать постоянные дивиденды пропорционально вкладу в общую торговую систему нейросети.

Марк Линд из отдела компании IBM, проектирующего и запускающего нейросети по корпоративным заказам, особо отметил «нейробум» в конце 2017 года. Более 90% поднятых IT-гигантом сетей в отрасли экономики относились к прогнозированию курсов валютных и биржевых рынков.

Системы практически не использовали теханализ, работая с реальными данными товарно-денежного потока, анализируя деловую прессу и финансовые индикаторы, данные по производству, политические новости, отчеты по качеству продукции независимых экспертов и даже погоду. Алгоритмы нейронных сетей IBM не столько прогнозировали рыночные цены, сколько изучали реакцию толпы на те или иные фундаментальные новости и индикаторы, которые отражалась не только на рынке, но и в соцсетях.

Такая тенденция доказывает тезис, что компании больше изучают не поведение рынка, а реакцию толпы на события, часть из которых можно предсказать, узнать с помощью инсайда или вызвать косвенными манипуляциями, не связанными с торгами. В этом случае у Регуляторов не будет повода для наказания крупных компаний.

Искусственный интеллект в крупных инвестиционных фондах и банках

Одной из первых компаний, применивших искусственный интеллект для прогноза рыночных движений, стала Renaissance Technologies – компания, управляемая талантливыми математиками, принципиально нанимающими сотрудников с нулевыми знаниями трейдинга и теханализа.

Компания отличается низкой текучестью кадров, которые смогли создать полностью роботизированный фонд Medallion, показавший среднюю доходность 35% годовых за 20 лет управления инвестициями.

Самая радикальная замена трейдеров искусственным интеллектом произошла в Goldman Sachs, – «кузница кадров для Госдепа» сократила штат на 99%.

Известная всему миру инвестиционная компания BlackRock доверила нейросети Aladdin до 10% от всех портфелей и проводит тотальный аудит всех принятых решений аналитиками компаний. Такое решение было принято после падения доходов в 2018 году. Фонд отметил успехи конкурентов из Азии, где сейчас проходит нейробум в сфере инвестиций, на бирже Гонконга уже несколько лет успешно работает Aidyia Limited – хедж-фонд под полным управлением ИИ.

Как искусственный интеллект меняет доверительное управление?

Нейросеть заменила инвестиционных консультантов, персональных менеджеров и доверительных управляющих. Стартапы и крупные компании уже несколько лет предлагают подобных помощников, способных на 100% подстроиться под каждого конкретного клиента. Нейросеть изучает его предпочтения и привычки, чтобы индивидуально подобрать уровень риска и состав портфеля, предложить подходящие рынки и оптимальный мани менеджмент.

Подобные помощники разрабатываются для BlackRock стартапом FutureAdvisor, тестируются Motif Investing в партнерстве с JPMorgan и создаются UBS на базе SigFig.

Согласно исследованиям и опросам McKinsey, фокус группы инвесторов, следующих советам нейроконсультантов, опережает средний результат по рынку доверительного управления «живых» аналитиков на 7% годовых.

Помимо роботов от банков и крупных брокеров, на рынке финуслуг появилось отдельное направление по созданию нейростратегий «под ключ», например, Binatix. А также целая сфера услуг дата-майнинга – предоставление информации для нейросетей, отформатированных под любой конкретный рынок, как в случае со стартапом BUZZ Indexes.

На российском рынке нейросети использует компания БКС, управляя портфелями акций. Роботы приносят инвесторам от 30 до 70% доходности, обгоняя по результативности бенчмарк в виде курса S&P.

Роботы-консультанты, спроектированные на нейросетях, запущены в инвестиционных сервисах Яндекс.Деньги (Yammi) и банка Тинькофф. Заявленная и прогнозируемая доходность инвестиций составляет двузначную цифру. Ее трудно верифицировать из-за малого срока работы платформ, составляющих чуть больше года.

Как создать собственную нейросеть?

Прогнозирование валютного рынка Форекс с помощью искусственного интеллекта доступно «простым смертным». Нейросети участвуют в различных чемпионатах по алгоритмическому трейдингу, проводимых международными ассоциациями брокеров с 2008 года.

Собрать собственную стратегию можно на специализированных платформах: neuroshell, matlab, statistica, deductor или brainmaker. Трейдеры со знанием языка программирования могут воспользоваться специальными сервисами от Google, Microsoft, Amazon и т.д.

Чтобы максимально упростить сложные процессы обучения нейросети и выбора входных данных, трейдер может воспользоваться различными шаблонами и приложениями, собранными по типу блочного конструктора стратегий.

Заключение

Первая волна интереса к нейросетям накрыла Форекс в 2006-2008 годах. Экономический кризис и недостаток входных данных значительно уменьшил ряды энтузиастов. Трейдеры и компании так и не смогли показать долгосрочных стабильных результатов, которые бы могли оправдать высокую стоимость торговых платформ на нейросетях. Вторая волна, стартовавшая в 2011-2012 годах, привела к выпуску готовых продуктов в 2016-2018 годах, которые еще не успели показать объективные для оценки результаты.

Компании, рекламирующие нейроэдвайзеров, и фонды, управляемые нейросетью, скрывают графики доходности; многие ПАММ-счета, запущенные в Альпари на нейросетях, слиты к моменту написания статьи.

Учитывая скудное или даже полное отсутствие результатов доходности по нейросетям (на весь сервис myfxbook пять систем, 4 из которых уже закрыты), наряду с успехами искусственного интеллекта в других областях можно предположить, что эта тема пока используется только крупными брокерами и биржами.

Источник

Adblock
detector