Майже кожен, хто займається онлайн-торгівлею на ринках Форекс, акцій, товарів або криптовалют, чув про нейронні мережі та їх використання в торгівлі за допомогою роботів, також відомих як експертні радники (EAs). То що ж таке нейронні мережі, що в них спільного і як вони відрізняються від штучного інтелекту? Які їх переваги та недоліки? І нарешті, чи можуть нейронні мережі стати надійним інструментом для кожного трейдера, забезпечуючи стабільний прибуток?
Нейронна мережа - це алгоритмічна конструкція, натхненна структурою та принципами роботи мозку живих істот. Вона призначена для обробки даних через складні мережі взаємопов'язаних вузлів, що імітують нейрони. Кожен штучний нейрон у такій мережі може приймати, обробляти і передавати сигнали іншим нейронам. В результаті, колективно вони здатні вирішувати завдання, що варіюються від найпростіших до високоабстрактних.
Концепція штучних нейронів була запропонована ще у 1943 році американськими вченими Ворреном Стургісом Маккалохом та Волтером Піттсом, які створили математичну модель нейрона. Воррен Маккалох, народжений у 1898 році і отримавши медичний ступінь в Єльському університеті, США у 1927 році, проводив дослідження в психіатрії та нейрофізіології, зокрема вивчав нервову систему. Саме тоді вчений серйозно зацікавився можливостями штучного моделювання людського мозку. Волтер Піттс, на 25 років молодший за нього, самоучка з математики та нейрофізіології, змалку виявляв видатні здібності.
У 1943 році Піттс зустрів Маккалоха в Чиказькому університеті, і ця зустріч розпочала їх плідну співпрацю. Того ж року вони опублікували "Логічний обчислювальний апарат ідей, вроджених у нервовій діяльності", заклавши основу для теоретичних досліджень з штучних нейронних мереж. У своїй статті дослідники запропонували модель нейрона на основі математичної логіки та показали, як мережі з простих штучних нейронів можуть виконувати складні обчислювальні завдання, якщо їх взаємозв'язки належним чином організовані. Це відкриття висвітлило потенційне використання штучних мереж для моделювання когнітивних процесів та створення інтелектуальних машин.
Розвиток цієї технології пройшов кілька важливих етапів, зокрема створення перцептрона Френком Розенблатом у 1957 році. Перцептрон - це найпростіший тип штучної нейронної мережі, який використовується для класифікації даних (тобто поділу даних на групи). Він складається з входів, кожен з яких має певну вагу (число, що вказує на важливість входу), і одного вихідного нейрона, який сумує вхідні сигнали, помножені на їхні ваги. Якщо сума перевищує певний поріг, перцептрон активується та видає один результат; якщо ні, видає інший.
Інший значний крок до появи більш складних нейронних мереж був розвиток алгоритму помилки зворотного поширення, який з'явився у 1970-х роках та став кутовим каменем у навчанні багатошарових нейронних мереж. Цей алгоритм - метод навчання штучних нейронних мереж, де коригування ваг нейронів засноване на помилках, які мережа зробила у своїх прогнозах. Спочатку мережа робить прогноз, потім порівнює його з правильною відповіддю і обчислює помилку. Інформація про цю помилку потім поширюється назад через мережу, дозволяючи їй вчитися і покращувати свої прогнози, коли вона обробляє більше даних.
Роботи Маккалоха, Піттса та їх наступників зіграли фундаментальну роль у розвитку концепцій штучного інтелекту. Їх дослідження передбачили та стимулювали створення моделей глибокого навчання, які сьогодні використовуються у різних галузях, від автоматичного перекладу і розпізнавання зображень до автономних автомобілів та автоматизації процесів, і, звичайно, у фінансовій торгівлі.
Використання нейронних мереж у фінансовій торгівлі почалося в 1980-х роках, коли комп'ютерні технології просунулися достатньо, щоб обробляти великі обсяги даних і виконувати складні обчислення. Однак справжній інтерес до них з'явився в 1990-х роках з розвитком машинного навчання і збільшенням обчислювальної потужності, що дозволило ефективніше використовувати штучні нейронні мережі для аналізу даних ринку.
В останнє десятиліття 20-го століття з'явилася ідея використання нейронних мереж у торгових роботах, відомих також як експертні радники (EAs), для аналізу ринкових умов, прогнозування цінових рухів та автоматичного виконання торгових операцій. Ці нейронні мережі навчаються на історичних даних про ціни, обсяги торгів, ринкові індикатори та інші інструменти технічного аналізу. Вони можуть розпізнавати складні зразки та залежності, які не завжди очевидні навіть для досвідченого трейдер-аналітика. Після навчання EAs здатні самостійно приймати рішення про купівлю або продаж фінансових інструментів в реальному часі.
Найзначніший розвиток у використанні нейронних мереж для автоматизованої торгівлі відбувся за останні 15-20 років. За цей період було доведено їх ефективність у різних аспектах. Однак також стало зрозуміло, що, як і будь-яка інша технологія, використання нейронних мереж має свої недоліки, проблеми та обмеження. Це включає, наприклад, потребу у первинному навчанні EAs: тривалий, складний та вимагаючий терпіння процес. В деяких випадках нейронній мережі також може знадобитися перенавчання. Це необхідно, коли вона занадто точно адаптується до історичних даних і втрачає свою здатність узагальнювати. Потреба в постійному оновленні даних та алгоритмів для адаптації до змінюваних ринкових умов, а також труднощі в інтерпретації результатів роботи нейронної мережі залишаються актуальними.
У цьому контексті, як вважають багато експертів, одним із основних напрямків розвитку нейро-EAs є створення адаптивних систем, здатних самостійно коригувати свої параметри у відповідь на зміни ринку. Крім того, продовжується робота над удосконаленням алгоритмів машинного навчання, включаючи глибокі нейронні мережі, що дозволяє точніше прогнозувати та ефективніше торгувати. Аналіз більшої кількості змінних та їх комбінацій також може допомогти покращити передбачувальну силу систем.
Нейронна мережа та штучний інтелект (AI) - терміни, які часто використовуються разом, але насправді позначають різні поняття. Основні відмінності між нейронними мережами та штучним інтелектом такі:
– Сфера застосування: Нейронні мережі є лише одним із інструментів, використовуваних у штучному інтелекті, оскільки вони спеціалізуються на навчанні та обробці даних на основі наданих прикладів. Штучний інтелект, однак, охоплює ширший спектр технологій та методів, які не обмежуються лише машинним навчанням або нейронними мережами. AI прагне бути максимально універсальним, дозволяючи йому вирішувати широкий спектр завдань у різноманітних областях. Нейронні мережі часто обмежені областями, де їх можна ефективно навчити на основі наданих даних.
– Функціональність: Штучний інтелект прагне повністю імітувати людський інтелект і здатний виконувати складні завдання, такі як міркування, самовдосконалення, навчання, сприйняття та навіть соціальна взаємодія. Нейронні мережі, з іншого боку, зосереджуються на конкретних завданнях обробки даних, їх класифікації та подальшому прогнозуванні.
– Адаптивність: Нейронні мережі добре виконують конкретні завдання, для яких вони були навчені. Їх ефективність може значно знизитися за відсутності даних або змін умов їх застосування. Штучний інтелект включає системи, які можуть розвиватися та адаптуватися до нових завдань і умов з мінімальною попередньою підготовкою.
– Технологічні відмінності: Нейронні мережі специфічні тим, що вони працюють на принципі передачі даних через шари нейронів, кожен з яких трансформує вхідні дані згідно з встановленими вагами та функціями активації. Штучний інтелект охоплює набагато ширший спектр технологій і здатний виконувати більш складні та різноманітні завдання. Для досягнення інтелектуальної функціональності він може використовувати набагато різноманітніший спектр методів, включаючи логічне програмування та оптимізаційні алгоритми.
На закінчення давайте представимо кілька цитат, які відображають думки провідних експертів щодо важливості інтеграції нейронних мереж та AI у фінансову торгівлю:
– Кетрін Вуд, генеральний директор ARK Invest: "Прогнозна сила нейронних мереж у торгівлі на фондовому ринку є революційною, потенційно підвищуючи прибутковість завдяки більш точному таймінгу та оцінці ризиків."
– Ендрю Нг, співзасновник Google Brain: "Нейронні мережі мають потенціал зробити фінансові ринки більш ефективними, прозорими та доступними, але ми повинні бути обережними щодо їх широких впливів на економіку."
– Рана Форухар, глобальний бізнес-колумніст та асоційований редактор у Financial Times: "Оскільки нейронні мережі стають більш вдосконаленими, вони можуть радикально змінити ландшафт торгівлі, пропонуючи глибші уявлення як у високочастотній, так і в довгостроковій інвестиційній стратегії."
– Рей Даліо, засновник Bridgewater Associates: "Штучний інтелект та нейронні мережі представляють наступний кордон у фінансах. Їх здатність перетравлювати та аналізувати величезні обсяги даних може корінним чином змінити наше розуміння динаміки ринку та управління активами."
