Как стороннику алгоритмических сделок со строгими правилами принятия решений, нет необходимости в том, чтобы система сделок была сложной, а секрет успеха заключается просто в использовании больших движений сделок, поэтому не повторяйте, чтобы не перемалывать. Отсюда и вклад в предложение по использованию некоторых более длинных графиков. Они более современны, чем небольшие графики, а при больших графиках тренды более интенсивны и несложные транзакционные системы более прибыльны.
Недавно я нашел ChatGPT-4 в Telegram и решил проверить, что эта нейросеть знает о торговых алгоритмах.
Я: Какие торговые стратегии ты знаешь?
ChatGp t-4: Я могу перечислить различные торговые стратегии: 1. скальпинг — попытка получить небольшую прибыль, закрывая позиции сразу после появления благоприятных изменений цены. 2. инновационная — ведение переговоров в течение дня, покупка и продажа активов в течение часов и минут. 3. выжидание — стратегия, основанная на сохранении позиции в течение длительного времени (недели и месяцы), в ожидании лучшей цены. 4. обновление сделки — профессиональный анализ рынка с принятием решения о заключении сделки. 5. трендовая торговля — стратегия, основанная на выявлении текущих тенденций рынка и заключении сделок по тренду. 6. сделки на основе новостей — стратегии, учитывающие влияние новостных событий на рынок и ориентированные на быструю реакцию на новости с целью получения прибыли. 7. GAMBIT — торговые стратегии, основанные на тщательном изучении и анализе статистических и арифметических моделей.
Примечание: поверхностные ответы, нейронная сеть очень часто отвечает на очень технические вопросы и пытается спросить о выявлении текущих рыночных тенденций.
Я: Как вы находите текущие рыночные тенденции, чтобы совершать сделки в направлении напряжения?
ChatGPT-4: Существует несколько способов определения текущего напряжения на рынке. Рассмотрим некоторые из них:1. Простой метод — графический анализ. Используя маркеры и графические паттерны, такие как линейные напряжения, можно определить текущие тенденции рынка. 2. метод мобильного среднего — этот метод основан на использовании множества мобильных значений. Если текущее рыночное значение выше среднего мобильного значения, то это свидетельствует о восходящей тенденции, и наоборот. Если значение ниже всех средних, это указывает на нисходящий тренд. 3. индикаторы — такие индикаторы, как MACD и RSI, могут быть использованы для определения текущего напряжения рынка. Например, восходящее напряжение усиливается, если значение индекса напряжения MACD выше нуля. 4. базовый анализ — анализ экономической, финансовой и политической обстановки может дать информацию о текущей ситуации на рынке и ее тенденциях. Важно понимать, что методы распознавания трендов не являются точными и абсолютными, и что всегда существуют риски. Поэтому при принятии решения об участии в сделке важно консультироваться с опытными специалистами и придерживаться смелого и взвешенного подхода.
Примечание: Варианты №2 и №3 — это фактически правила принятия решений о переговорах, а №2 — решение о приеме среднего метода. Более конкретная нейронная сеть дает следующий алгоритм Покупка между самой высокой и самой низкой мобильной средней = закрытие позиции / выход по длинной цене Цена ниже всех мобильных средних = короткая
I: При использовании метода мобильного среднего для определения текущего напряжения на рынке, какое количество средних мобильных значений и какой период следует брать?
ЧАТГПТ-4: Количество мобильных средних цен и их продолжительность зависят от индивидуальных предпочтений и торговых стратегий. Однако в различных источниках и литературе принято использовать определенные периоды подвижных средних цен для различных инструментов и графиков. Например, для высоковолатильных инструментов, таких как акции, для определения напряжения на дневном графике могут использоваться периоды 50, 100 или 200 подвижных средних цен. Для более мелких графиков, например 15-минутных, можно использовать периоды из 10, 20 или 50 мобильных средних. Существуют также рекомендации по выбору различных периодов мобильных средних цен для расписания фьючерсных контрактов на исполнение и иностранной валюты. В любом случае выбор периодов мобильной средней цены должен быть индивидуальным для каждого трейдера и СМИ. Он также должен учитывать текущую волатильность и рыночные условия.
Примечание: Нейронные сети не знают, что на 15-минутном таймфрейме почти все стратегии просто разбивают депозиты с комиссиями, поэтому рыночных ходов очень мало, поэтому идите на компромисс со следующими стратегиями. MA50, MA100 и MA200 = мобильная средняя и нижняя мобильная средняя, покупать между MA50, MA100 и MA200 / длинная цена = все средние, цена закрытия ниже MA50, MA100 и MA200
I: Подходят ли акции на Московской бирже для торговли по мобильной средней?
ЧАТГПТ-4: Выбор акций для средних мобильных переговоров зависит от ряда факторов, включая рыночную капитализацию, ликвидность, доходность и уровень риска. Тем не менее, мы можем привести список акций, которые подойдут для проведения средних мобильных переговоров на Московской бирже. (Afks)6. «Норникель» (GMKN)7. «Новатэк» (NVTK)8. «Роснефть» (ROSN) Эти компании имеют высокую капитализацию и высокую ликвидность. Это означает, что они могут легко выставлять и продавать свои активы на рынке. Кроме того, они являются лидерами в своем секторе и противостоят рыночным циклам. Эти акции имеют множество источников аналитических данных, которые можно использовать для прогнозирования стоимости и продолжительности Mobile average. Однако важно помнить, что на рынке могут существовать цены, которые могут превышать мобильную среднюю или давать неверный сигнал. Поэтому решение о покупке или продаже акций следует принимать на основе анализа данных Мобильной средней.
I: Являются ли фьючерсные контракты на Московской бирже наиболее подходящими для мобильных сделок?
ЧАТГПТ-4: Выбор фьючерсных средних контрактов зависит от предпочтений и стратегии дилера. Одними из наиболее популярных контрактов Московской биржи, которые могут быть использованы для согласования мобильных средних, являются следующие Трейдерам необходимо проанализировать рынок и выбрать фьючерсы с четким напряжением, где можно легко определить точки входа и выхода. Также может быть полезно использовать различные интервалы, чтобы определить, какая мобильная средняя лучше всего подходит для конкретного фьючерсного контракта.
I: Какая криптовалюта лучше всего подходит для мобильных транзакций?
CHATGPT-4: Выбор криптовалюты для средних мобильных переговоров зависит от предпочтений и стратегии дилера. Среди наиболее популярных криптовалют, которые могут быть использованы для средних мобильных сделок, можно назвать следующие Использование метода мобильного усреднения требует от трейдера анализа рынка и выбора четкого напряжения с выраженными точками входа и выхода, которые можно легко идентифицировать. Также может быть полезно использовать различные интервалы, чтобы определить, какая мобильная средняя лучше всего подходит для конкретной криптовалюты.
Примечание: нейронная сеть предоставила определенные активы для переговоров.
В свободное время было бы интересно провести обратный тест и предположить следующие результаты На российском фондовом рынке спот-рынок должен показать хорошие результаты, но доходность будет сопоставима с коротким банковским депозитом. На срочном рынке доходность будет около нуля.
В общем, можно сделать вывод, что даже нейронная сеть, не специализирующаяся на системных операциях, умеет работать с положительными моментами.
Как использовать нейросеть для успешного трейдинга
Внедрение нейронных сетей на фондовый рынок — актуальный технологический тренд, но особый риск представляют ИИ-боты. Технология TN может научиться думать как трейдер, действовать как трейдер, оптимизировать анализ и автоматизировать сделки.
Конечно, AI-боты работают быстрее и в большинстве случаев эффективнее, но для прибыльных сделок такие системы требуют правильного «обучения» и строгого контроля рисков.
ТОП-7 нейросети для торговли криптовалютой
Прежде чем использовать искусственный интеллект для совершения сделок, напомните, что на финансовом рынке все решается с помощью математики — человеческий фактор и различные расклады сил очень важны. Прибыльность сделки с искусственным интеллектом напрямую зависит от того, насколько точно ИИ-продукт сможет понять поведение толпы.
Пока эксперименты с использованием алгоритмов искусственного интеллекта для торговли без участия человека полностью уступают торговым сценариям с участием трейдеров на этапе принятия решений.
Давайте рассмотрим некоторые системы TN, потенциальная прибыль которых перевешивает риск потерь при правильном применении в торговле на фондовом рынке. Оценка основана на прибыльности и практичности.
Проект работает с 2003 года, а нейротехнологии используются с 2019 года. Собственное программное обеспечение AI-бота сканирует фондовый рынок и предоставляет точки входа, включая оценку потенциальной прибыли. Премиум-версия позволяет автоматически инициировать и отслеживать сделки, в то время как стандартная версия предоставляет только информацию, а сделки заключаются вручную.
Если вы только начинаете инвестировать и хотите получить быструю прибыль, советуем обратиться к профессиональным инвесторам. Сегодня заработать на инвестиционном рынке очень просто. На сайте вы можете найти проекты, которые приносят доход каждый день. См.
ИИ-боты, основанные на машинном обучении, появились на рынке в 2017 году. Он сравнивает текущие графики с собственной базой ценовых моделей и фундаментальной информации, использует преимущественно технический анализ, но считается самым обучаемым алгоритмом.
Он одинаково хорошо работает на акциях, финансовых деривативах и виртуальных валютах. Утверждается, что при работе с цифровыми активами он сканирует десятки криптовалютных бирж.
Есть 7-дневная бесплатная опция, но только для исторических цен. Есть приложения для мобильных телефонов на Android и IOS. .
Уникальная инвестиционная платформа на основе искусственного интеллекта ориентирована на крупных инвесторов, но есть и очень лояльные варианты. Торговый EquBot анализирует невероятные объемы информации из сотен тысяч источников, включая текст и другой слабоструктурированный контент, и в качестве уникального сервиса предлагает клиентам возможность формировать и поддерживать оптимизированный инвестиционный портфель на основе анализа искусственного интеллекта.
Существует бесплатная возможность создания тестового портфеля в тестовый период. Автоматическое ведение переговоров не предусмотрено. Equbot эффективно обучается и генерирует среднесрочные прогнозы по собственному алгоритму. Его можно получить в индивидуальном порядке. Платформа ориентирована на фондовый рынок, а не непосредственно на криптовалюты, но позволяет включать в портфель криптовалютные деривативы.
Торговые роботы, созданные бывшими сотрудниками Goldman Sachs и Millennium для автоматизированной торговли криптовалютами и акциями. Созданные алгоритмы искусственного интеллекта могут создавать стратегии на основе текстовых описаний, тестировать их и мгновенно адаптировать.
Работает со всеми типами торговых активов, но предпочитает акции. Криптовалюты доступны только в платной версии.
Инвестиционная платформа с уникальной нейронной сетью KAI анализирует рыночную информацию, проводит анализ и генерирует торговые сигналы в виде точек входа и TP/SL.
Нейронные алгоритмы для портфельного инвестирования активно разрабатываются.
Cryptohero Multi-Bottom AI-Bot работает с сотнями вариантов криптовалют с помощью чистой математики и имеет прямой контакт с крупными криптовалютными биржами, такими как Binance и Kraken. Предоставляется библиотека стратегий и процесс моделирования с множеством адаптивных возможностей. Однако быстро развиваются блоки искусственного интеллекта для создания стратегий с нуля. Большие возможности для «обучения» алгоритмов в процессе тестирования. Подписку можно оплатить криптовалютой.
AI-Bot фокусируется на криптовалютных переговорах, но работает и с фондовыми активами. Детализация слабее, чем у конкурентов, но есть автоматизированные переговоры через нейронную сеть с детальной конфигурацией и реальный тестовый модуль, который отлично работает на живых ценах.
Тестовый период длится один месяц. Встроенный процессор для создания шаблонов стратегий.
Преимущества использования нейросети для торговли криптовалют
Для гибридов использования нейронных сетей для сделок активно работают компании, которые разрабатывают программное обеспечение с использованием технологий искусственного интеллекта в составе заказа, например, Smart Space Lab. У них нет фиксированной стоимости, все зависит от сложности задания. Вы можете получить программное обеспечение, разработанное по лицензии компании, или полностью передать авторские права на выполнение заказа.
В сети можно найти множество бесплатных и условно бесплатных AI-ботов, таких как Binobot. Их задача — «привязать» клиентов к брокеру Binomo или только к популярному Neurobot.ai, который сливает каждый депозит за несколько дней. Их много.
Помните: искусственный интеллект на фондовом рынке всегда должен «учиться». Это значит, что он должен иметь доступ к многофакторной реальной информации о рынке, в удобной форме представляющей собой оригинальный внутренний алгоритм. Поэтому крайне важно поддержать разработчиков эффективных сделок с искусственным интеллектом.
Мы считаем, что ИИ-алгоритм для сделки лишь дополняет личный интеллект и практический опыт, и что принимать решение о сделке нужно самостоятельно. Самый простой выбор — это уже проверенный трейдер, например Luxebay, этот проект заслужил множество положительных отзывов и действительно может помочь вам выиграть.
Вопросы о торговле с помощью искусственного интеллекта
Нейросети и трейдинг. Практическая реализация
Мода на транзакции переживала свои взлеты и падения вместе с курсом биткоина. Многие люди познакомились с криптобиржами в этот период — втягивались, учились, торговали, теряли деньги, а иногда и зарабатывали. В конце концов мода прошла, но опыт остался, хотя и негативный. На слуху «лонг», «шорт», «спред» и «дайвер». Но не только «ручные» сделки привлекают большое внимание, но и роботы. Что ждет этот сектор? Что говорит нам опыт последних двух-трех лет? К сожалению, ничего интересного в этой области нет. Существует множество инструментов для написания торговых роботов, но нет фиксированных и прибыльных стратегий. В лучшем случае функциональное решение нужно постоянно поддерживать парой дилерских патриотов, которые меняют текущую рыночную ситуацию. Типичный эффект после подключения полностью автономного бота к депозиту — слив осадков.
Последняя надежда — нейронные сети. Это точно должно сработать, ведь нейронные сети учатся и адаптируются к рынку, как люди. А что в этом регионе? Ну… Вы уже догадались, ничего хорошего, много слов, но нет функционального решения. Яркий пример — магазин приложений сообщества MQL5. За брендом MQL5 стоит профессиональная торговая платформа Metatrader5 и огромное сообщество торговцев и разработчиков. Поэтому в магазине есть раздел для решений на основе нейронных сетей, где есть много ботов, но нет настоящих ботов. Добавление ботов, использующих нейронные сети, запрещено правилами. В это трудно поверить, но это правда. Запрет на внешние подключения по API исключает возможность использования нейросетей, а встроенные в MQL5 инструменты фактически не работают. Мы обсуждали этот вопрос с технической поддержкой MQL5, но внятного ответа так и не получили. В результате на рынке нет ничего, что можно было бы собрать «из коробки», а опубликованные на Github «самостоятельные образовательные» решения не рассматриваются.
Теперь, когда я закончил свое вступление, я приступаю к рассмотрению темы. Мне удалось обучить нейронную сеть, но с замечательными результатами на реальном рынке. Сейчас я объясню, как это было сделано.
Первая и главная ошибка всех тех, кто пытается обучить нейронные сети для совершения сделок, заключается в том, как трейдеры думают о рынке. Обычно решения на основе нейронных сетей пытаются применить пара трейдеров с разработчиками, которые ранее писали ботов. Алгоритм торгового робота решает задачу поиска правильной точки входа в позицию и определения тейков и стопов. Ничего не получится, если при проектировании нейронной сети иметь в виду именно этот проект. Можно бесконечно мудрить с вариациями входных данных, подавать или не подавать индикаторы, пробовать разные типы нейронных сетей и принимать форму обучения только в определенных областях или тренировать только известные паттерны. Это не работает.
Начните с простых задач, повернувшись лицом к сети нейронов, как ребенок, видящий мир своими глазами. Самый простой вопрос, который вы можете задать: «Куда движутся цены на свече — вверх или вниз?». Неважно, насколько сильно меняются цены, но важно, что вы не можете перевести ответ в торговую стратегию. Забудьте о переговорах. Теперь главная задача — научить чему-то сеть, чтобы получить правильный ответ.
После 100500 вариантов входных данных эта первая задача была решена. Использовались плотные сети Tensoflow Plus Keras и Sequental. Входные данные 200-300, 000 примеров, вектор входа 250-350 фич. Форма ответа выводится из вопроса, задаваемого сетью, — бинарная классификация «вверх» или «вниз». Входные данные были подготовлены MQL5-ботом. Бот генерирует обычный CSV-файл, запуская историю. Каждая строка представляет собой вектор. В конце каждого вектора правильный ответ — 1:0.
Вот несколько советов для тех, кто хочет попробовать
Используя этот подход, были получены следующие результаты Примерно в 2 % ответов сеть делает вывод о дальнейшем движении в соотношении 2 с дальнейшим движением в ответе 2 на один неправильный ответ. При тестировании реального рынка, а именно это и происходит, возникает другая проблема. Только на 2 % вопросов есть ответ, остальные игнорируются. Другими словами, запустите нейрограмму на реальном рынке на пятиминутном таймфрейме и ждите… На 2% — только на каждый 50-й воск есть ответ, а через 4 часа — один ответ! Что вы с этим делаете? Ну, если ответ — «купить/продать», то 6 сделок в день — это нормально, но вот абстрагироваться от «вверх/вниз», даже неточно, — это полное разочарование.
В итоге я решил эту проблему относительно просто — только каждые пять минут, что потребовало опроса большого количества людей, а не моделей. Модели обучаются на разных входных данных и, следовательно, усваивают разные паттерны. На практике модели означают разные свечи и работают вместе только в очевидных и предсказуемых точках и не пересекаются друг с другом.
В общем, теперь есть нечто, что работает на реальном рынке и имеет сигналы «вверх-вниз» при усредненной обработке. Больше удовольствия, но практической пользы по-прежнему нет.
Несколько слов о приложении. Мы использовали комбинацию MQL5 и Keras. Бот, работающий в Metatrader5, подготовил данные по нейронной сети для каждого воска и отправил их через сокеты Python-скрипту, который искал все модели. (В случае с metatrade5 ).
Таким образом, система работает, но не может быть применена. Сигналы нельзя объединить в стратегию. Главный недостаток — это дискретность откликов. Один отклик — это событие, на которое мы должны как-то отреагировать — посмотреть на ситуацию на рынке, подумать, правильная ли сеть или нет. На одной восковой ноге одна модель появляется вверх, а другая вниз, какой из них верить? В конце концов, идея отказаться от порога родилась, чтобы передать ответ и уважать все ответы в сети, даже если она имеет низкий уровень доверия. Если начать вычислять среднее значение всех ответов на одно общественное мнение и считать, что это и есть ответ сети, то ответ приобретает совершенно иное качество. В этом случае начинают добавляться все знания о модели, что представляет собой огромный объем совместного обучения.
В долгосрочной или краткосрочной перспективе после каждого изменения вы начинаете получать интегральный ответ по каждой ноге свечи, выраженный в процентах от ожидаемой эффективност и-100% до +100%. Знаки отражают ожидаемое направление движения «вверх/вниз». Теперь понятно, что все ответы имеют смысл. Это работает! Имея некоторый опыт торговли, я видел, как на моих глазах поведение сети приобретало смысл. Иногда его логика была неочевидна, но за его ответами я всегда чувствовал его собственное, часто парадоксальное, видение рынка. Более того, выяснилось, что чем выше доверие к сети, тем выше ожидаемый платеж, и наоборот. Низкое доверие было сродни тому, чтобы сказать: «Я не знаю, что произойдет через 15 минут, но общий тренд — вверх».
С этого момента мы поняли, что любая попытка стандартизировать все это с помощью сигналов покупки/продажи будет похожа на забивание гвоздей под микроскопом. Нам нужен был инструмент для визуализации сигналов в нейронной сети. Графическое изображение уровня «доверия» к каждому воску. Широкий набор инструментов MQL5 позволил им всем стать «советниками» Metatrader5. Советник получает ответы от нейронной сети API и имеет дело только с производительностью. Посмотрите пример его работы на BTCUSD M1:
Верхняя цветная область — «иностранный», нижняя — «восходящий» прогноз, толщина — уверенность.
На данном этапе качество прогноза не имеет значения. Важно, что нейронная сеть показывает достаточно адекватное представление о состоянии рынка. Вы всегда можете доработать сеть, главное, чтобы она работала!
В итоге сегодня существуют советники Metatrader5 и два типа прогнозов (краткосрочный и долгосрочный). Постепенно накапливается статистика и обратная связь от трейдеров. Полученные результаты побуждают к дальнейшей работе, но теперь необходимо приблизиться к заветной команде «купить/продать». Сделать это можно, значительно улучшив качество прогнозов. Доступны следующие методы разработки
Остальную часть статьи читайте здесь и здесь. Сайт проекта находится здесь. Здесь представлено приложение с работающей нейронной сетью.
Последняя новинка в мире рынка Форекс – нейронные сети
Не так давно на рынке появился форекс-робот, использующий нейронные сети. Новинка сразу же привлекла к себе внимание и стала предметом споров и разногласий.
Разработчики утверждали, что нейронные сети могут значительно повысить эффективность сделок. Скептики же убеждены, что это всего лишь модный тренд и никаких существенных результатов не принесет. Так кто же прав?
Сегодня мы обсудим, что такое нейронные сети на Форекс, их преимущества и недостатки, а также то, действительно ли они полезны для трейдеров.
Что такое нейронные сети на Форексе
Электронная нейронная сеть — это разновидность биологического мозга. Это сбалансированная система математических, программных и аппаратных средств, которая работает на принципах работы нейронных сетей в человеческом организме.
Ключевой особенностью этой системы является ее способность к самообучению. Нейронные сети могут самостоятельно принимать решения. Они могут запоминать и анализировать информацию и вырабатывать на ее основе новую тактику поведения. Робот учится на прошлых ошибках и действует так, чтобы не повторять их.
Нейронные сети, созданные для прогнозирования валютных рынков, анализируют зависимости между полученными данными, создают сценарии развития событий на основе исторических цен, анализируют позиции на рынке и оценивают, как они повлияют на выбранную валюту в будущем.
Система может повторно анализировать предыдущие решения и оптимизировать соотношения между различными коэффициентами для более точной оценки ситуации.
Важно! Нейронные сети могут быть успешно использованы на Форекс только в том случае, если предыдущие результаты оказывают определенное влияние на будущие показатели. На этом основан принцип работы нейронной сети.
Чтобы торговый робот Форекс показывал стабильно высокие результаты, его нужно постоянно загружать работой, иначе система не будет развиваться.
Нейронные сети обучаются путем тренировки и тестирования. Программе необходимо постоянно предоставлять различные данные для анализа и тестировать принимаемые решения. Кроме того, система может продолжать самообучаться в непрерывном режиме работы на основе новых данных с валютного рынка.
Заблуждения о нейронных сетях
Как правило, у каждой инновационной системы для форекс-сделок есть надежный сторонник, который видит в ней «золотой ключик» и может легко открыть дверь к прибыльным сделкам. Однако у всех систем есть свои недостатки.
Использование форекс-роботов с нейронными сетями не избавляет трейдеров от необходимости думать, изучать рынок и принимать решения самостоятельно. Но в то же время такие роботы могут стать хорошими помощниками и улучшить конечный результат.
Давайте рассмотрим несколько основных заблуждений о нейронных сетях.
1. «Транзакционное программное обеспечение, использующее нейронные сети, подобно человеческому мозгу». Нет, это неправда. Ученые еще не до конца изучили человеческий мозг, поэтому в настоящее время невозможно создать его точную электронную копию. Нейронные сети можно описать лишь как грубые модели, которые работают по тем же принципам, что и человеческий мозг, но в упрощенном виде.
2. «Можно использовать значительное количество алгоритмов обучения». Неверно, существуют ограничения. Нередки случаи, когда в процессе работы программы возникают ошибки в обучающем наборе. Это может привести к неточным прогнозам, что может ухудшить исход сделки и привести к значительным потерям.
3. «Вам не нужно вводить большие объемы данных». Это зависит от конкретной ситуации. Для того чтобы программа могла делать это автоматически, необходимо как минимум два набора данных. Первый основан на входных данных с ожидаемыми шаблонами исходных данных, а второй — только на имеющейся информации. Результаты обучения и работы программы напрямую зависят от количества и качества импортированных данных.
4. «Нет необходимости перестраивать систему». Это ложное утверждение. Рано или поздно придется вносить изменения. Ведь на валютном рынке могут происходить непредвиденные события, которые не всегда можно разумно учесть.
5. «Использовать нейронные сети легко». Нет, это не просто. Оно требует обширных знаний о сделках, знания видов математики и навыков программирования. Поэтому использовать рост могут только опытные трейдеры. Для новичков это очень сложно.
detector