Neurale netwerken: winstvoorspellingen

Neurale netwerken zijn state-of-the-art in de informatica. Het zijn in wezen trainbare algoritmen die proberen bepaalde aspecten van het functioneren van het menselijk brein na te bootsen. Dit geeft hen een uniek, zelftrainerend vermogen, het vermogen om niet-geclassificeerde informatie te formaliseren en, belangrijker nog, het vermogen om voorspellingen te doen op basis van de historische informatie waarover zij beschikken.

Neurale netwerken worden in toenemende mate gebruikt in verschillende bedrijfstoepassingen, waaronder oplossingen voor prognoses en marketingonderzoek. Op sommige gebieden, zoals fraudeopsporing of risicobeoordeling, zijn zij de onbetwistbare leiders. De belangrijkste gebieden waarop neurale netwerken toepassing hebben gevonden, zijn financiële operaties, ondernemingsplanning, handel, bedrijfsanalyse en productonderhoud. Neurale netwerken kunnen winstgevend worden toegepast door allerlei handelaren, dus als u een handelaar bent en nog niet bent geïntroduceerd in neurale netwerken, nemen we u mee door deze methode van technische analyse en laten we u zien hoe u deze kunt toepassen op uw handelsstijl.

Gemeenschappelijke misvattingen

De meeste mensen hebben nog nooit van neurale netwerken gehoord en als ze geen handelaar zijn, hoeven ze waarschijnlijk niet te weten wat ze zijn. Wat verrassend is, is echter het feit dat een aanzienlijk aantal mensen die rijkelijk kunnen profiteren van neurale netwerktechnologie er nog nooit van hebben gehoord, het als een hoogstaand wetenschappelijk idee beschouwen dat buiten hun bereik ligt of het als een gelikte marketing beschouwt gimmick die niets te bieden heeft. Er zijn ook mensen die al hun hoop vestigen op neurale netwerken, ze na een aantal positieve ervaringen een leeuw maken en ze beschouwen als een oplossing voor elk probleem. Net als elke handelsstrategie zijn neurale netwerken echter geen quick-fix waarmee u rijk kunt worden door op een knop of twee te klikken. In feite is het juiste begrip van neurale netwerken en hun doel van vitaal belang voor hun succesvolle toepassing. Wat de handel betreft, zijn neurale netwerken een nieuwe, unieke methode voor technische analyse, bedoeld voor degenen die een bedachtzame benadering van hun bedrijf hanteren en bereid zijn om wat tijd en moeite bij te dragen om deze methode voor hen te laten werken. Het beste van alles is dat, wanneer correct toegepast, neurale netwerken op regelmatige basis winst kunnen opleveren.

Gebruik neurale netwerken om kansen te ontdekken

Een grote misvatting is dat neurale netwerken voor een prognosetool die advies kunnen geven over hoe te handelen in een bepaalde marktsituatie. Neurale netwerken doen geen voorspellingen. In plaats daarvan analyseren ze prijsgegevens en ontdekken ze kansen. Met behulp van een neuraal netwerk kunt u een handelsbeslissing nemen op basis van grondig onderzochte gegevens, wat niet noodzakelijk het geval is bij het gebruik van traditionele technische analysemethoden. Voor een serieuze, denkende handelaar zijn neurale netwerken een hulpmiddel van de volgende generatie met een groot potentieel dat subtiele niet-lineaire afhankelijkheden en patronen kan detecteren die andere methoden van technische analyse niet kunnen ontdekken.

De beste netten

Net als elk soort geweldig product of technologie, zijn neurale netwerken begonnen mensen aan te trekken die op zoek zijn naar een ontluikende markt. Stromen van advertenties over de volgende generatie software hebben de markt overspoeld - advertenties die de krachtigste van alle neurale netwerkalgoritmen vieren die ooit zijn gemaakt. Zelfs in de zeldzame gevallen waarin reclameclaims op de waarheid lijken, moet u er rekening mee houden dat een efficiëntieverhoging van 10% waarschijnlijk het meeste is dat u ooit zult krijgen van een neuraal netwerk. Met andere woorden, het levert geen wonderbaarlijke opbrengsten op, en ongeacht hoe goed het in een bepaalde situatie werkt, zullen er enkele gegevenssets en taakklassen zijn waarvoor de eerder gebruikte algoritmen superieur blijven. Onthoud dit: het is niet het algoritme dat het lukt. Goed voorbereide invoerinformatie over de gerichte indicator is het belangrijkste onderdeel van uw succes met neurale netwerken.

Is snellere convergentie beter?

Veel van degenen die al neurale netwerken gebruiken, geloven ten onrechte dat hoe sneller hun net resultaten oplevert, hoe beter het is. Dit is echter een waanidee. Een goed netwerk wordt niet bepaald door de snelheid waarmee het resultaten oplevert en gebruikers moeten leren de beste balans te vinden tussen de snelheid waarmee het netwerk traint en de kwaliteit van de resultaten die het oplevert.

Correcte toepassing van neurale netten

Veel handelaren passen neurale netten verkeerd toe omdat ze teveel vertrouwen stellen in de software die ze allemaal gebruiken zonder dat ze goede instructies hebben gekregen over hoe ze deze correct kunnen gebruiken. Om een ​​neuraal netwerk op de juiste manier te gebruiken en dus winstgevend, moet een handelaar aandacht besteden aan alle fasen van de netwerkvoorbereidingscyclus. Het is de handelaar en niet zijn of haar net die verantwoordelijk is voor het uitvinden van een idee, het formaliseren van dit idee, het testen en verbeteren ervan, en ten slotte, het juiste moment kiezen om het weg te gooien wanneer het niet langer nuttig is. Laten we de fasen van dit cruciale proces nader bekijken:

1. Een handelsidee vinden en formaliseren
Een handelaar moet volledig begrijpen dat zijn of haar neurale netwerk niet bedoeld is om winnende handelsideeën en concepten uit te vinden. Het is bedoeld om de meest betrouwbare en precieze informatie te geven over hoe effectief uw handelsidee of concept is. Daarom moet u met een origineel handelsidee komen en duidelijk het doel van dit idee definiëren en wat u verwacht te bereiken door het te gebruiken. Dit is de belangrijkste fase in de netwerkvoorbereidingscyclus. (Zie Lessen uit het dagboek van een handelaar voor meer informatie.)
2. Verbetering van de parameters van uw model
Vervolgens moet u proberen de algehele kwaliteit van het model te verbeteren door de gebruikte gegevensset te wijzigen en de verschillende parameters aan te passen.

3. Het model weggooien wanneer het verouderd raakt
Elk op neuraal netwerk gebaseerd model heeft een levensduur en kan niet voor onbepaalde tijd worden gebruikt. De levensduur van een model is afhankelijk van de marktsituatie en hoe lang de marktafhankelijkheid die erin wordt weerspiegeld actueel blijft. Vroeg of laat raakt elk model echter verouderd. Wanneer dit gebeurt, kunt u het model opnieuw trainen met volledig nieuwe gegevens (dat wil zeggen, alle gebruikte gegevens vervangen), wat nieuwe gegevens toevoegen aan de bestaande gegevensset en het model opnieuw trainen, of het model gewoon helemaal uitschaffen.

Veel handelaren maken de fout om het eenvoudigste pad te volgen - ze vertrouwen sterk op en gebruiken de aanpak waarvoor hun software de meest gebruiksvriendelijke en geautomatiseerde functionaliteit biedt. Deze eenvoudigste benadering voorspelt een prijs een paar bars vooruit en baseert uw handelssysteem op deze voorspelling. Andere handelaren voorspellen prijsverandering of percentage van de prijsverandering. Deze benadering levert zelden betere resultaten op dan het direct voorspellen van de prijs. Beide simplistische benaderingen slagen er niet in om de meeste van de belangrijke afhankelijkheden op langere termijn te ontdekken en te benutten, en als gevolg daarvan raakt het model snel verouderd als de wereldwijde drijvende krachten veranderen.

De meest optimale algemene aanpak voor het gebruik van neurale netwerken

Een succesvolle handelaar zal zich concentreren en nogal wat tijd besteden aan het selecteren van de bestuurlijke invoeritems voor zijn of haar neurale netwerk en het aanpassen van hun parameters. Hij of zij zal vanaf (minstens) enkele weken - en soms tot enkele maanden - het netwerk inzetten. Een succesvolle handelaar zal zijn net ook aanpassen aan de veranderende omstandigheden gedurende zijn levensduur. Omdat elk neuraal netwerk slechts een relatief klein aspect van de markt kan bestrijken, moeten neurale netwerken ook in een commissie worden gebruikt. Gebruik zoveel neurale netwerken als nodig - een ander voordeel van deze strategie is de mogelijkheid om meerdere tegelijk te gebruiken. Op deze manier kan elk van deze meerdere netten verantwoordelijk zijn voor een specifiek aspect van de markt, waardoor u over de hele linie een groot voordeel heeft. Het wordt echter aanbevolen om het aantal gebruikte netten binnen het bereik van vijf tot tien te houden. Ten slotte moeten neurale netwerken worden gecombineerd met een van de klassieke benaderingen. Hiermee kunt u de behaalde resultaten beter benutten in overeenstemming met uw handelsvoorkeuren.

Gevolgtrekking

U zult pas echt succes ervaren met neurale netten als u stopt met zoeken naar het beste net. De sleutel tot uw succes met neurale netwerken ligt immers niet in het netwerk zelf, maar in uw handelsstrategie. Om een ​​winstgevende strategie te vinden die voor u werkt, moet u daarom een ​​sterk idee ontwikkelen over hoe u een comité van neurale netwerken kunt maken en deze kunt gebruiken in combinatie met klassieke filters en regels voor geldbeheer.

Lees voor meer informatie over Neurale handel: biologische sleutels tot winst en de coderingshandleiding voor handelssystemen .