Berdagang dengan bantuan rangkaian saraf menjadi alat yang semakin popular untuk meramalkan arah aliran dalam pasaran kewangan dan menganalisis data saham. Ini dicapai dengan menggunakan pembelajaran mesin dan algoritma kecerdasan buatan untuk menganalisis dan mentafsir sejumlah besar data kewangan.
Rangkaian saraf dalam perdagangan ialah sistem kecerdasan buatan yang digunakan untuk meramalkan tingkah laku pasaran. Ini dicapai dengan mengajar model untuk menganalisis data sejarah dan menangkap corak atau aliran tersembunyi dalam data tersebut.
Rangkaian saraf meniru cara otak manusia berfungsi dengan mencipta sistem "neuron" atau nod yang bersambung. Setiap neuron ini memproses maklumat dan menghantarnya lebih jauh di sepanjang rangkaian. Dalam konteks perdagangan, lapisan input rangkaian saraf boleh memproses data pasaran mentah (seperti harga penutupan saham), lapisan tersembunyi akan dilatih untuk menangkap corak dalam data tersebut, dan lapisan keluaran akan meramalkan harga saham masa hadapan.
Salah satu kelebihan utama menggunakan rangkaian saraf dalam perdagangan ialah keupayaan mereka untuk memproses sejumlah besar data dan menangkap hubungan bukan linear yang kompleks yang mungkin tidak dapat difahami oleh manusia.
Bagi mereka yang ingin mencuba rangkaian neural dalam perdagangan, saya mengesyorkan menggunakan robot dagangan percuma Abi.
Antara jenis rangkaian saraf yang digunakan untuk berdagang, ia patut diserlahkan:
- Rangkaian Neural Berulang (RNN), yang amat berkesan untuk analisis siri masa kerana ia dapat mengambil kira jujukan masa dalam data.
- Rangkaian saraf suapan ke hadapan, yang biasa digunakan untuk klasifikasi dan regresi.
- Rangkaian Neural Convolutional (CNN) yang biasa digunakan untuk analisis imej tetapi juga boleh digunakan untuk analisis siri masa.
Walaupun potensi manfaat, adalah penting untuk diingat bahawa menggunakan rangkaian saraf tidak menjamin kejayaan perdagangan. Pasaran mungkin agak tidak dapat diramalkan, dan rangkaian saraf, seperti mana-mana model ramalan lain, boleh menjadi salah.
Penarafan rangkaian saraf untuk perdagangan
| Penarafan rangkaian saraf terbaik |
Buka dalam tetingkap baharu |
 |
Pergi >>> |
 |
Pergi >>> |
 |
Pergi >>> |
Rangkaian saraf dalam perkataan mudah dan intipatinya dalam perdagangan
Rangkaian saraf ialah model kecerdasan buatan yang cuba meniru cara otak manusia berfungsi untuk pembelajaran dan membuat keputusan.
Secara ringkas, anda boleh menganggap rangkaian saraf sebagai satu pasukan besar yang bekerja pada masalah yang kompleks. Sebagai contoh, setiap "pekerja" (neuron) dalam pasukan menerima beberapa maklumat, memprosesnya dan menyampaikannya. Jadi, maklumat itu melalui seluruh pasukan (rangkaian), dan pada akhirnya kita mendapat keputusan atau ramalan.
Dalam konteks perdagangan, "tugas" untuk rangkaian saraf adalah untuk meramalkan tingkah laku pasaran. Ia memproses maklumat tentang harga saham masa lalu, menangkap corak dan arah aliran dalam data tersebut dan cuba meramalkan perkara yang akan berlaku kepada harga pada masa hadapan.
Mengapa ia berguna? Sebaik-baiknya, jika anda boleh meramalkan dengan tepat apa yang akan berlaku dalam pasaran, anda boleh membuat keputusan yang akan membuat anda untung. Sebagai contoh, jika rangkaian saraf meramalkan bahawa harga saham akan meningkat tidak lama lagi, anda boleh membeli saham itu sekarang dan menjualnya kemudian untuk harga yang lebih tinggi.
Adakah mungkin untuk membuat sistem yang menguntungkan menggunakan pembelajaran mesin
Mencipta sistem perdagangan yang menguntungkan menggunakan pembelajaran mesin adalah tugas yang sukar, tetapi secara teorinya mungkin. Banyak peniaga dan institusi kewangan menggunakan pembelajaran mesin dan perdagangan algoritma untuk meningkatkan strategi mereka dan memaksimumkan keuntungan.
Berikut adalah beberapa faktor yang penting semasa membuat sistem sedemikian:
- Kualiti data: Pembelajaran mesin adalah didorong data. Anda perlu menggunakan set data yang besar, bersih dan mewakili untuk melatih model.
- Memilih Model yang Tepat: Terdapat banyak model pembelajaran mesin yang berbeza, dan memilih model yang betul boleh membuat perbezaan besar dalam kejayaan sesuatu sistem.
- Overfitting: Ini ialah keadaan di mana model melatih terlalu baik pada data latihan dan tidak berprestasi baik pada data baharu. Elakkan pemasangan berlebihan dengan menggunakan teknik seperti pengesahan silang dan regularisasi.
- Penyesuaian: Pasaran kewangan sentiasa berubah. Sistem yang berfungsi pada masa lalu mungkin tidak berfungsi pada masa hadapan. Anda perlu sentiasa menyemak dan mengemas kini model.
- Pengurusan Risiko: Anda perlu menguruskan risiko untuk melindungi modal anda daripada kerugian besar.
Adakah rangkaian saraf berfungsi dalam perdagangan
Rangkaian saraf boleh digunakan dalam perdagangan dan, jika digunakan dengan betul, boleh menawarkan perspektif yang menarik. Ia amat berguna apabila menganalisis sejumlah besar data dan menemui corak dan aliran kompleks yang mungkin tidak dapat dilihat dengan analisis mudah.
Walau bagaimanapun, adalah penting untuk memahami bahawa penggunaan rangkaian saraf dalam perdagangan tidak menjamin keuntungan. Pasaran kewangan tertakluk kepada banyak pengaruh luar dan boleh menjadi sangat tidak dapat diramalkan. Malah rangkaian saraf yang paling maju tidak dapat meramalkan setiap senario yang mungkin dalam pasaran.
Ia juga patut dipertimbangkan bahawa penggunaan rangkaian saraf yang berkesan memerlukan pemahaman yang mendalam tentang kerja mereka, serta keupayaan untuk mentafsir keputusan dengan betul. Terdapat risiko lampiran model apabila ia menjadi terlalu khusus untuk data latihan dan tidak berfungsi dengan baik pada data baharu.
Akhir sekali, penciptaan dan latihan rangkaian saraf memerlukan sumber pengiraan yang ketara, serta masa untuk latihan dan ujian model. Ini boleh menjadi penghalang kepada peniaga individu atau syarikat kecil.
Secara keseluruhannya, rangkaian saraf boleh menjadi alat yang berkuasa dalam senjata pedagang, tetapi ia bukanlah penyelesaian kepada setiap masalah dan harus digunakan dalam batasan dan risikonya.
Bahaya menggunakan rangkaian neural dalam perdagangan
Penggunaan rangkaian saraf dalam perdagangan membawa beberapa potensi risiko dan kesukaran. Berikut adalah sebahagian daripada mereka:
- Overfitting: Ini berlaku apabila rangkaian saraf "belajar" terlalu baik daripada data latihan dan mula menyesuaikan diri dengan hingar dan anomali dalam data yang tidak benar-benar mewakili corak sebenar. Akibatnya, model sedemikian mungkin tidak dapat menampung data baharu dengan baik dan menghasilkan ramalan yang tidak tepat.
- Kesukaran dalam tafsiran: Keputusan yang diperoleh dengan rangkaian saraf mungkin sukar untuk difahami dan ditafsirkan. Ini boleh menyukarkan untuk menentukan sebab model membuat ramalan tertentu.
- Ketidaktentuan pasaran: Pasaran kewangan sentiasa berubah dan berkelakuan tidak dapat diramalkan. Rangkaian saraf yang telah dilatih pada data tahun lalu mungkin tidak berfungsi dengan baik dalam keadaan pasaran semasa.
- Keperluan sumber yang tinggi: Mencipta, melatih dan menyelenggara rangkaian saraf memerlukan sumber pengkomputeran yang signifikan dan pengetahuan khusus, yang mungkin tidak tersedia untuk sesetengah peniaga individu atau syarikat kecil.
- Jangkaan terlalu tinggi: Rangkaian saraf mungkin menawarkan peluang yang menjanjikan untuk meramalkan arah aliran pasaran, tetapi ia bukan tongkat ajaib dan tidak dapat menjamin keuntungan.
Oleh itu, adalah penting untuk menggunakan rangkaian saraf dengan berhati-hati, untuk menguruskan risiko dengan bijak dan tidak bergantung sepenuhnya kepada mereka dalam perdagangan anda.
Strategi Algoritma dengan Rangkaian Neural
Strategi algoritma dalam perdagangan dengan rangkaian saraf biasanya merangkumi langkah-langkah berikut:
- Penyediaan data: Rangkaian saraf memerlukan sejumlah besar data untuk latihan. Data sedemikian biasanya termasuk maklumat tentang harga, volum dagangan dan penunjuk pasaran lain. Data mesti dipraproses dan dinormalkan.
- Pemilihan Model: Terdapat banyak jenis rangkaian saraf, masing-masing mempunyai kekuatan dan kelemahannya sendiri. Pilihan model bergantung pada jenis data dan tugasan.
- Latihan model: Proses ini melibatkan latihan rangkaian saraf berdasarkan data latihan menggunakan algoritma perambatan belakang dan turunan kecerunan.
- Menguji model: Selepas melatih model, adalah perlu untuk mengujinya pada set data tertunda (ujian) yang tidak digunakan semasa latihan. Ini akan membantu menilai sejauh mana model boleh menyamaratakan maklumat terlatih kepada data baharu.
- Pengoptimuman dan penalaan: Berdasarkan keputusan ujian, model dioptimumkan dan ditala untuk meningkatkan prestasinya.
- Pelaksanaan Strategi: Setelah model telah dilatih dan diuji, ia boleh digunakan untuk menjana isyarat dagangan masa nyata.
- Pemantauan dan latihan semula: Model memerlukan pemantauan berterusan dan latihan semula berkala untuk memastikannya dikemas kini kerana keadaan pasaran sentiasa berubah.
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa penciptaan strategi perdagangan algoritma menggunakan rangkaian saraf adalah proses yang kompleks dan memakan masa yang memerlukan pengetahuan dan pengalaman khusus. Selain itu, ia tidak menjamin keuntungan dan dikaitkan dengan risiko, seperti mana-mana strategi perdagangan lain.
Kesimpulan
Rangkaian saraf menawarkan peluang yang menjanjikan untuk pedagang menganalisis sejumlah besar data dan mendedahkan corak pasaran yang kompleks. Mereka boleh berfungsi sebagai alat yang berkuasa untuk perdagangan algoritma, membantu meramalkan arah aliran pasaran dan menjana isyarat dagangan.
Walau bagaimanapun, seperti mana-mana alat lain, rangkaian saraf mempunyai batasannya. Adalah penting untuk mengetahui potensi risiko seperti overfitting, kesukaran dalam mentafsir keputusan, dan turun naik dalam keadaan pasaran. Ia juga memerlukan masa dan sumber yang besar untuk melatih dan mengekalkan model rangkaian saraf yang cekap.
Akhirnya, penggunaan rangkaian saraf dalam perdagangan harus menjadi sebahagian daripada strategi pengurusan risiko yang lebih luas dan difikirkan dengan baik. Perlu diingat bahawa tidak ada kaedah yang benar-benar boleh dipercayai untuk meramalkan tingkah laku pasaran, dan perdagangan yang berjaya memerlukan bukan sahaja penggunaan teknologi moden, tetapi juga pemahaman yang mendalam tentang proses pasaran, keupayaan untuk membuat keputusan termaklum dan bersedia untuk situasi yang tidak dijangka. .
