Преимущества нейронных сетей
Мозг, как известно, превосходит любой компьютер в миллионы раз. Но значит ли это, что нейросеть всегда превосходит обычную электронную систему, действующую по стандартным принципам ? Опыт показывает, что далеко не всегда.
Если сравнивать нейросети и стандартные системы равного уровня, то окажется, что:
- Стандартные системы подходят, когда нужно решать одинаковые задачи по известным алгоритмам
- Нейросети прекрасно справляются, если задача нестандартная, а закономерности между входящими и итоговыми данными неясны
Чтобы было понятнее, полезно разобраться, как работает стандартная система, а как – нейросеть.
Стандартная система обрабатывает поток входящих данных по заранее заданным алгоритмам (например: значения больше 50 и меньше 30 не учитываются, остальные перемножаются между собой).
Нейросеть каждое значение запускает по цепочке отдельных элементов – нейронов. Проходя по нейронам (а их могут быть тысячи), каждое значение превращается в другое, при этом каждый переход от нейрона к нейрону усиливает или уменьшает силу сигнала. В итоге отбраковываются значения, которые система не считает важными, а наиболее значимые данные, напротив, получают больше веса.
Отсев шумов
Большинство стандартных систем, к сожалению, не способны самостоятельно отсеивать лишние данные, поэтому нужно либо корректировать их так, чтобы они отличали важное от неважного, либо «чистить» поток данных перед отправкой на вход таких систем. Нейросети обладают огромным преимуществом: они могут самостоятельно отличать важное от неважного, поэтому требуют заметно меньше обслуживания.
Адаптация к изменениям
Одна из главных проблем для любого трейдера – то, что рынок со временем меняется, и прежние принципы работы на нём перестают приносить нужный результат. Нейросистемы отличаются тем, что сами адаптируются к изменениям, и их не нужно постоянно подстраивать. Анализ потока данных на продолжении длительного времени (к примеру, изменений цены и показаний индикатора в каждую секунду времени) «наводит» нейросистему на мысль о том, что настройки индикатора нужно скорректировать. Кроме того, при уменьшении точности показаний индикатора нейросеть уменьшит и значимость его сигналов, что будет полезно для общего результата.
Более высокая скорость
Благодаря тому, что все элементы нейросети работают одновременно, она показывает скорость во много раз большую, чем у стандартных систем.
Устойчивость к отказам
Хотя конкретные данные хранятся только в конкретном нейроне, но соседствующие с ним нейроны также косвенно владеют этой информацией. Кроме того, сигнал может устремиться в обход любого нейрона, поскольку каждый из них связан с многими десятками и сотнями соседних единиц. Это приводит к тому, что отказоустойчивость нейросистем во много раз выше.
В целом такие системы очень хороши для анализа большого количества данных с разным уровнем важности в условиях постоянных изменений. Поэтому можно с уверенностью сказать, что для трейдинга именно нейросистемы будут становиться всё более востребованными.
