Инвестиции, трейдинг и психология
Организация и проведение курсов, вебинаров, тренингов по инвестициям, трейдингу и психологии.
Основные направления моей деятельности: инвестиции, торговля на финансовых рынках, исследования в области рынков, включая психологию и поведение публики, разработка аналитических решений для торговли. Когнитивная и поведенческая психология, исследования в этих областях, консультирование.
Skype: eurtrader
> Блог >

Воскрешение нейросетей для трейдинга

В последнее время все чаще можно услышать о нейросетях и машинном обучении. Например, Microsoft, а затем Google заявили о внедрении нейросетей в свои переводчики. Естественно на таком фоне, популярность нейросетей снова возрастает, что конечно же не может игнорировать трейдерское сообщество.

В этом нет ничего странного, для трейдеров это новая, а вернее забытая старая надежда, которая была популярна в докризисные годы. Такие программы как neuroshell, neurosolutions были очень популярны в среде трейдеров. Однако, не стоит обольщаться на тему использования нейросетей для торговли на рынке форекс или бирже – звучит заманчиво, наукообразно, затягивает, но в целом бесполезно и вот почему.

Что нужно искать на рынке с помощью нейросетей?

Использование любого математического аппарата для прогнозирования временных рядов подразумевает, что входные данные содержат некую информацию, с помощью которой можно построить прогноз с минимальными ошибками. Многие люди наивно полагают, что прошлое содержит информацию о будущем, но для рынка это не так. Вы можете самостоятельно провести исследования автокорреляции любых рыночных данных с самими собой или поискать статистически значимые взаимосвязи между различными рыночными данными и ценами, взятыми со сдвигом в будущее. Вы должны сами убедиться и принять однозначный вывод о НЕ прогнозируемости рынка, любым способом, основанном на ценовых, индикаторных данных.

Это не значит, что нейросети не выполняют возложенную на них функцию. Можно прогнозировать и распознавать образы, паттерны, но для того, чтобы стабильно зарабатывать на рынке, нужны стабильно существующие паттерны, на которых можно сделать прибыль. Только есть одна проблема – не существует стабильных технических паттернов.

Деньги на рынке можно сделать только тогда, когда между прошлыми данными и будущими существует связь, например, за неким событием с высокой вероятностью следует другое и трейдер может получить прибыль, делая ставку на это «другое» событие. При этом прибыли от успешно сработавших ситуаций должно быть больше, чем убытков от не сработавших ситуаций. Иначе какой смысл искать паттерны или ситуации, которые не ведут к прибыли? А знаете, что? Именно такие паттерны и ищут с помощью нейросетей, которые приводят к убыткам. То есть прежде, чем тренировать нейросеть, нужно уже иметь прибыльную идею или паттерн.

Кстати, многие пропагандируют идею о том, что можно натравить нейросеть на данные, а она, что-то найдёт сама – это называется подгонкой. Нейросеть сгенерирует красивые картинки на истории, но поскольку паттерна в реальности не существует и это подгонка, то результат в реальности сразу будет убыточным. Откуда я все это знаю? Я занимался нейросетями до 2008 года, у нас даже были некоторые успехи по распознанию паттернов. Но поскольку стабильно существующих прибыльных паттернов на длительной истории просто нет, мы отказались от нейросетей.

Когда уместно использовать нейросети?

Когда между данными прошлого и будущего существуют корреляции, достаточные для извлечения прибыли. На высоких горизонтах и в фундаментальных данных такие связи существуют! Простой пример — предсказание вероятности рецессий, крахов и т.д. Однако, все эти модели основаны на статистике и регрессионном анализе, то есть для построения такой модели, не нужны нейросети, они попросту избыточны.

На самом деле, авторы-новоделы по нейросетям понятия не имеют, что получают на выходе. Как правило это красивые аппроксимации временных рядов, хотя на самом деле просто подглядывание в будущее или прогноз методом «завтра будет тоже, что и сегодня» или неустойчивый паттерн без потенциала к прибыли.

Как же можно использовать нейросети?

Для классификации сложных ситуаций нейросети подходят очень хорошо. Если сами ситуации, которые классифицируют потенциально убыточны, то сеть определит паттерны верно, но вы просто на этом не сможете заработать.

Условные примеры.

  1. Возьмём «условный флаг». Если флаг имеет положительную статистику на протяжении длительного времени, то можно научить нейросеть находить любые флаги. Но если этот паттерн убыточен, то какой в этом смысл? Вы, наверное, думаете, что мой то паттерн – прибыльный! Ну это чаще не так, если посчитать статистику, то вы узнаете, как на самом деле. Если вы используете прибыльный паттерн/ситуацию – поздравляю, но если у вас нет даже статистики, то на что расчёт?
  2. Более сложная ситуация: выход положительного NFP + цена в определённой области канала, а волатильность такая-то. Статистически при таком раскладе рынок делает достаточное для прибыли движение. Если ли смысл использовать нейросеть? Возможно да, особенно если определение такого паттерна имеет в основе нечёткую логику и весовые коэффициенты.

Что является прогнозируемым и предсказуемым?

Только то, что имеет или трендовость или цикличность, потому, что это автоматически означает наличие связи между прошлым и будущим. Погода прогнозируема с некой небольшой погрешностью, потому, что есть сезонность / цикличность так же есть некая глобальная трендовость температур и есть трендовость внутри сезонности. Именно поэтому погода прогнозируема, так как она очень стационарна и действительно повторяется, то есть по сути прошлые наблюдения содержат информацию о будущем.

Именно поэтому все, кто в теме, торгуют долгосрочные тренды или Моментум, как правило это инвесторы, а умные спекулянты торгуют сезонность/цикличность товарных спредов.

Почему другие зависимости не имеют значения для рынка?

Почему другие зависимости не имеют значения для рынка, например, некая условная вероятность? Потому, что вы просто не сможете извлечь прибыль. Ну представьте себе, что в сентябре месяце у вас есть вероятность сбора урожая равной ¼. Это значит, что только в один год из четырех вы сможете собрать яблоки, причём вы не знаете в какой именно год. Стоит ли на этом выстраивать бизнес — НЕТ! Аналогия уместна и на рынке – да, действительно существует некие условности и некие ситуации в которых если наступает событие, то вслед за ним с некой слегка отличной от ½ вероятностью наступает желаемое движение или событие на рынке. На этом просто нельзя заработать денег.

Выводы:

  • Нейросети хорошо классифицируют ситуации, паттерны.
  • Если нет связи между прошлым и будущим, то ни нейросети, ни человек не могут прогнозировать будущее.
  • Связь между прошлым и будущим – это или наличие тренда в ряде данных или наличие цикличности в ряде данных.
  • Если в вашем наборе данных нет паттернов или они не значимы, то их нет смысла использовать. Есть ли у вас исторические симуляции, например, как вот эти, за 10-20 лет? Кстати, вы можете открыть статистики фондов и посмотреть, что у множества именно подобные результаты. Может стоит использовать то, что работает и делать как фонды, то есть — инвестировать?
  • Ну, а если вера ваша сильна и по вашему скромному мнению рынок определяется кукловодами, то просто посчитайте статистику за несколько лет, форекс головного мозга излечивается именно так.

Успешного заработка с помощью рынка!

Комментарии к посту «Воскрешение нейросетей для трейдинга»

Комментариев пока нет, будьте первым.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения