Как разбогатеть на торговле Форекс

Главная
Японские свечи: комбинации и модели японских свечей на форекс
Японская иена снова выросла против доллара
Японская иена: основные принципы торговли
Энергетические компании продолжают рост
Энергетика готовится к коррекции

Карта сайта


Запретные стратегии форекс
Кабинет трейдера форекс
Основные системы форекс
Коды индикаторов форекс
Заказ советников форекс
Советники форекс dayprofitse
Стратегии форекс медведева




Переносите на график индикатор другу, что позволило создать так называемый конверт, в котором то, что в данных конкретных примерах мы будем рассматривать торговлю на пятиминутных графиках, стоит заметить, что торговля на минутных графиках совершенно ничем.

04.08.2020

Взгляд профессионалов на форекс

Опытные трейдеры же понимают, что дело тут далеко не только лишь в одной закономерности.

И подтверждается это очень просто: MQL Маркет просто кишит прибыльными на истории роботами, которые не могут дать своим покупателям ни цента прибыли в долгосроке. И лишь пренебрежимо малая доля этих роботов (явно намного меньше 1%) действительно сможет показать сколько-нибудь положительный результат на реальных счетах покупателей. А дело здесь в основном заключается в том, с чем у нейросетей сейчас очень плохо: несмотря на отличные показатели в нахождении закономерностей, у них отсутствует здравый смысл. Допустим, что у нас есть такая головоломка, ответ на которую мы поручаем найти алгоритму, построенному на нейросетях: Вроде бы всё выглядит очень просто, не так ли? Однако даже люди, пытающиеся разгадать эту головоломку, могут дать несколько принципиально различающихся ответов. Перед тем, как читать дальше, подумайте минуту над ответом. Самое очевидное на взгляд многих людей решение следующее: Т.е.

если принять первое число за x, второе — за y и третье — z, то просто берём формулу z=x*(y+1) и получаем любой нужный нам ответ. В таком случае четвёртая строчка расшифровывается как 8*(11+1)=96. Однако многие видят первой другую закономерность: если включить в число допустимых параметров для каждой строки результат с предыдущей (и для первой строки результат примем нулевым), то увидим следующую закономерность: В таком случае ответ уже 8+11+21=40. На этом, как правило, человеческие способности в нахождении закономерностей заканчиваются.

Любые другие из них, по сути, отсекаются его здравым смыслом и текущей ситуацией, в которой возникла эта головоломка. К примеру, если это задание из теста на IQ, то наверняка подойдёт скорее второй ответ, т.к. составители очень любят включать в головоломки необходимость в «широком взгляде на проблему», который демонстрируется здесь решением взять результат с предыдущей строки. Однако компьютерные алгоритмы наверняка смогут найти ещё десятки, если не сотни различных допустимых закономерностей. К примеру, можно взять первое число, умножить на второе, добавить 0.2 от суммы ответа предыдущей строки и числа 3 и полученный результат округлить до ближайшего целого. Удивительно, но это тоже работает, и получаем ещё один возможный ответ (93, если что). И хотя практически любому человеку очевидно, что едва ли это является запрашиваемым ответом, это совершенно взгляд профессионалов на форекс для самообучающегося алгоритма.

Для него, к примеру, может показаться более убедительной закономерность, связанная с формой цифр (если данные на вход подаются в виде изображения). Или какая-то другая, которую человек в принципе никогда не будет рассматривать как имеющую смысл. При всём этом понять, какую именно закономерность выявил алгоритм практически невозможно, т.к. для этого в общем случае необходимо реконструировать нейросеть, поняв что в ней за что отвечает, а ведь её изначально используют именно для тех случаев, когда написать необходимый для решения задачи алгоритм «вручную» невозможно, или как минимум крайне тяжело!

Получается, что в абсолютном большинстве случаев к алгоритму относятся как к «чёрному ящику», судят о котором только по получаемым результатам.

Классический пример опасности данного подхода приведён в книге известного американского исследователя Элиезера Юдковски. Подробнее: Успехи машинного обучения подмечают не только узкие специалисты, но и многие другие, кому это может быть полезным. А поскольку у американских военных денег больше всех, не удивительно, что именно они являлись заказчиком исследования, посвящённого обнаружению замаскированных танков на фотографиях при помощи нейросетевых алгоритмов. Задача была простой: взять фотографии с замаскированными в лесной обстановке танками, фотографии без замаскированных танков и научить систему отличать одно от другого. Исследователи взяли 50 фотографий с танками, 50 без них и, используя стандартные техники машинного обучения, получили в первом случае 50 ответов «да» и во втором — 50 ответов «нет». Но исследователи-то не дураки: у них было по 100 фотографий с взгляд профессионалов на форекс и без, и оставшиеся 100 они использовали для проверки (аналогичный трюк при настройке торговых алгоритмов называется форвардным тестированием). Результаты оказались положительными: все оставшиеся фотографии алгоритм распознал идеально. Готовую программу отослали в Пентагон, чтобы местные спецы проверили её в реальных условиях. Тут-то и выяснилось, что точность распознавания программы не сильно отличается от 50%, и доверять её результатам совершенно взгляд профессионалов на форекс. Дальнейшая проверка показала существенную деталь, которую исследователи упустили из вида: все 100 фотографий танков были сделаны в облачную погоду, а фотографии леса без камуфлированных танков — в солнечную. Таким образом, нейросеть натренировали лишь на распознавание погоды, но никак не на поиск танков на фотографии. В этом и кроется основная сложность: если при настройке нейросети были допущены какие-то ошибки, нельзя «залезть в код программы» и посмотреть, что там не так. Практически единственной возможностью проверить результат является доказательство на практике. Ещё один момент, который необходимо учитывать — редкость присутствия хороших торговых возможностей на финансовых рынках. Это подтверждает опыт множества знакомых со мной профессиональных трейдеров: им порой приходится больше месяца ожидать подходящего момента для входа в рынок, а всё остальное время является с точки зрения их торгового подхода неподходящим.

И это не какая-то аномалия, а логичное поведение лучших профессиональных трейдеров, которое наглядно показывает редкость возможностей для более-менее эффективного предсказания движений в ближайшем будущем.

Разумеется, что если предоставить самообучающемуся алгоритму котировки «как есть», то вероятность, что будет найдена какая-то подобная закономерность на взгляд профессионалов на форекс огромного массива данных (основная часть из которых представляет собой «фоновый шум») минимальна. Куда вероятнее, что алгоритм попытается как-то связать между собой не имеющие никакого смысла и взаимосвязи данные, что в большинстве случаев и происходит.

Кто виноват и что делать Перечисленные недостатки приводят к весьма ожидаемому результату: абсолютное большинство попыток «научить» нейросеть торговле приводят к поиску не имеющих никакого практического смысла закономерностей в исторических данных. При этом попытки понять, а что же такого там нашла нейросеть в котировках, хотя порой и предпринимаются, в большинстве случаев бесполезны. Лично для меня, как инвестора, всё вышеперечисленное означает следующее: если какой-либо трейдер упоминает, что «ядром» его прогнозирующего алгоритма является нейросеть, самообучающийся алгоритм и т.п., то с очень большой вероятностью это либо дезинформация, которая ни к чему хорошему обычно не приводит, либо правда, и в таком случае относиться к такой торговле нужно с тройной осторожностью. Признак по моему опыту стал уже настолько надёжным, что во всех случаях, встретив его, я мог, по сути, не копаться в имеющихся материалах дальше, а поставить пометку «фигня» и с чистой совестью пройти мимо, будучи полностью уверенным в том, что с этим трейдером каши не сваришь.

Однако ради проверки данной закономерности в лишний раз я всё-таки докапывался всегда до конца, и это неизменно приводило к одному и тому же результату: трейдер не оказывался способным демонстрировать устойчивые во времени показатели торговли.

Для практикующих трейдеров всё вышеперечисленное означает одно из двух: 1. Стоит забыть про применение нейросетей к прогнозированию движений и продолжить разрабатывать торговые алгоритмы «классическим» методом. Стоит учитывать имеющиеся недостатки и постараться использовать сильные стороны подобного подхода. Если с первым всё понятно, то со вторым требуется небольшое пояснение. Полагаю, что в некоторых случаях применение нейросетей в торговле всё же может быть оправданным. На мой взгляд, делать это можно только в тех случаях, когда первичный поиск закономерностей не осуществляется нейросетью. Это возможно в случае, к примеру, если исходные данные для нейросети поставляются «классическим» алгоритмом и имеют явный смысл. это не «сырые» котировки и не показания десятков индикаторов, не имеющие никакого особого смысла и взаимосвязи, а, к примеру, специальным образом подготовленные данные, описывающие силу возникшего недавно импульса. На выходе же будем ожидать , к примеру, решение о входе в рынок (стоит входить в направлении импульса или нет) и размеры SL/TP. В таком случае нейросеть будет искать закономерности в понятных нам исходных данных, а принятые ей решения можно будет проверить на наличие здравого смысла, поскольку все входы будут привязаны к возникшим недавно импульсам.

Устойчивость подхода во времени позволит проверить классический форвард-тест: если алгоритм окажется способным показывать прибыль несколько лет подряд на данных, отсутствовавших в наборе данных для обучения, при этом во всех его решениях прослеживается смысл, то логично предполагать, что он наверняка будет показывать прибыль и дальше.

В данном случае, однако, всё ещё остаётся вопрос, как избежать «переподгонки», т.е. ситуации, в которой полученный алгоритм будет показывать прибыль лишь на истории.

Даже при наличии здравой исходной идеи (например, импульсной торговли) это остаётся непростым вопросом, что опять-таки подтверждается MQL Маркетом, где присутствует достаточное количество импульсных систем, прибыльных лишь на истории.

И если в случае «ручных» алгоритмов можно понять конкретную причину, то в случае нейросетей опираться получится только на результат, что уже само по себе несёт явные риски. Критика Разумеется, что моя статья наверняка встретит критику. Всё-таки описанное в ней очень резко расходится с господствующим «общественным мнением», так что это ожидаемо.

Здесь опишу основные положения критики, которые я ожидаю встретить, и готовые ответы на них. «Но ведь нейросетями для составления прогнозов пользуются крупнейшие инвест-банки!» Во-первых, методы торговли в крупных банках существенно отличаются от методов торговли частных трейдеров. Во-вторых, судя по тем данным, которые открыто публикуются банками, результаты их торговли не то чтобы очень впечатляют — лидеры прошлого года по указанной ссылке являются аутсайдерами в этом году, что как-то не напоминает «предсказание рынка». В-третьих, по причине непрозрачности подобных методов торговли любому понимающему в торговле что-то риск-менеджменту тяжело адекватно оценить несущиеся риски.

Наконец, в-четвёртых, едва ли кто-либо из читателей владеет достоверной непубличной информацией по этому вопросу, поэтому любые рассуждения на эту тему опираются на данные информагентства ОБС. Ваши знакомые, видать, попросту не имели доступа к хорошим серверам». Во-вторых, при правильной работе достичь впечатляющих итоговых результатов сегодня можно даже на «обычном» железе. «Так сами же указали в конце, что использовать нейросети в торговле таки можно.

Где же примеры?» В указанном мной случае использования нейросетей необходимо, чтобы человек не только уже хорошо разбирался в торговле и понимал, каких подводных камней ему нужно избежать, но и являлся профессионалом в машинном обучении.

Крайне редко оба этих качества присутствуют у одного человека, а трейдеры редко посвящают в свои замыслы кого-то кроме близких друзей, к которым есть заметный уровень доверия (при этом небольшие команды по 2 человека, к слову, порой работают весьма успешно, и зачастую лучше своих коллег-«одиночек»). Поэтому ситуация, в которой оба этих качества окажутся вместе, очень маловероятна. Краткие выводы Суммирую всю статью в нескольких тезисах — полагаю, это положительно сказывается на понимании. Если нейросетевые алгоритмы и применяют в торговле, то это редкость и наверняка речь идёт о высокоспецифичных узконаправленных системах, в которых главенствующую роль играют всё-таки люди, которые в целом понимают, что именно они ищут и как работают.

Если в описании системы трейдера стоит «самообучающийся алгоритм искусственного интеллекта на нейросетях», то бежать от него следует куда подальше. Опираться на находимые нейросетями закономерности при самостоятельной торговле не стоит. Если и использовать нейросети в торговле, то нужно максимально специализировать и направлять их, не надеясь, что «он сам всё поймёт». Надеюсь, этот небольшой ликбез даст читателям избежать ошибочных решений и позволит сэкономить драгоценное время.

Искусственный интеллект Что это такое и почему это так важно Искусственный интеллект (ИИ) позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку. В большинстве случаев реализации ИИ — от компьютерных шахматистов до беспилотных автомобилей — крайне важна возможность глубокого обучения и обработки естественного языка. Благодаря этим технологиям компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей. Клиенты обсуждают технологии искусственного интеллекта и машинного обучения Посмотрите это видео и узнайте о тенденциях в области машинного обучения и искусственного интеллекта от клиентов SAS и экспертов в сфере ИИ, а также об их прогнозах по дальнейшему развитию технологий искусственного интеллекта. В банковской сфере ИИ действительно помогает повысить качество обслуживания клиентов: мы формируем для них актуальные предложения в нужное время и используем правильный канал коммуникации Пьер Монтанье (Pierre Montagnier) директор по потребительскому маркетингу, отдел аналитики и моделирования Bank of Montreal История развития искусственного интеллекта Термин «искусственный интеллект» появился в 1956 году, но настоящей популярности технология ИИ достигла лишь сегодня на фоне увеличения объемов данных, усовершенствования алгоритмов, оптимизации вычислительных мощностей и средств хранения данных. Первые исследования в области ИИ, стартовавшие в 50-х годах прошлого века, были направлены на решение проблем и разработку систем символьных вычислений. В 60-х годах это направление привлекло интерес Министерства обороны США: американские военные начали обучать компьютеры имитировать мыслительную деятельность человека. Например, Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) выполнило в 70-х годах ряд проектов по созданию виртуальных уличных карт. И специалистам DARPA удалось создать интеллектуальных личных помощников в 2003 году, задолго до того, как появились Siri, Alexa и Cortana. Эти работы стали основой для принципов автоматизации и формальной логики рассуждений, которые используются в современных компьютерах, в частности, в системах для поддержки принятия решений и умных поисковых системах, призванных дополнять и приумножать возможности человека. Хотя в научно-фантастических фильмах и романах ИИ зачастую изображают в виде человекоподобных роботов, захватывающих власть над миром, на взгляд профессионалов на форекс этапе развития технологии ИИ совсем не такие страшные и далеко не такие умные. Напротив, развитие искусственного интеллекта позволяет этим технологиям приносить реальную пользу во всех отраслях экономики. Ниже описаны примеры использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении, розничной торговле и других областях. Первые разработки в области нейросетей вызвали ажиотаж в связи с возможностью создания «мыслящих» машин. Становятся популярными технологии машинного обучения. Прорывы в сфере глубокого обучения привели к расцвету технологий ИИ. В чем заключается канал фибоначчи форекс важность искусственного интеллекта? ИИ позволяет автоматизировать повторяющиеся процессы обучения и поиска за счет использования данных. Однако ИИ отличается от роботизации, в основе которой лежит применение аппаратных средств. Цель ИИ — не автоматизация ручного труда, а надежное и непрерывное выполнение многочисленных крупномасштабных компьютеризированных задач. Такая автоматизация требует участия человека для первоначальной настройки системы и правильной постановки вопросов. Как правило, технология ИИ не реализуется как отдельное приложение. Функционал ИИ интегрируется в имеющиеся продукты, позволяя усовершенствовать их, точно так же, как технология Siri была добавлена в устройства Apple нового поколения. Автоматизация, платформы для общения, боты и «умные» канальная стратегии форекс компьютеры в сочетании с большими объемами данных могут улучшить различные технологии, которые используются дома и в офисах: от систем анализа данных о безопасности до инструментов инвестиционного анализа. ИИ адаптируется благодаря алгоритмам прогрессивного обучения, чтобы дальнейшее программирование осуществлялось на основе данных. ИИ обнаруживает в данных структуры и закономерности, которые позволяют алгоритму освоить определенный навык: алгоритм становится классификатором или предикатором. Таким образом, по тому же принципу, по которому алгоритм осваивает игру в шахматы, он может научиться предлагать подходящие продукты онлайн. При этом модели адаптируются по мере поступления новых данных. Обратное распространение — это метод, который обеспечивает корректировку модели посредством обучения на базе новых данных, если первоначальный ответ оказывается неверным.

ИИ осуществляет более глубокий анализ больших объемов данных с помощью нейросетей со множеством скрытых уровней.

Несколько лет назад создание системы обнаружения мошенничества с пятью скрытыми уровнями взгляд профессионалов на форекс практически невозможным. Все изменилось с колоссальным ростом вычислительных мощностей и появлением «больших данных». Для моделей глубокого обучения необходимо огромное количество данных, так как именно на их основе они и обучаются. Глубинные нейросети позволяют ИИ достичь беспрецедентного уровня точности.

К примеру, работа с Alexa, поисковой системой Google Search и сервисом Google Photos осуществляется на базе глубокого обучения, и чем чаще мы используем эти инструменты, тем эффективнее они становятся. В области здравоохранения диагностика раковых опухолей на снимках МРТ с помощью технологий ИИ (глубокое обучение, классификация изображений, распознавание объектов) по точности не уступает заключениям высококвалифицированных взгляд профессионалов на форекс.

ИИ позволяет извлечь максимальную пользу из данных. С появлением самообучающихся алгоритмов сами данные становятся объектом интеллектуальной собственности. Данные содержат в себе нужные ответы — нужно лишь найти их при помощи технологий ИИ. Поскольку сейчас данные играют гораздо более важную роль, чем когда-либо ранее, они могут обеспечить конкурентное преимущество. При использовании одинаковых технологий в конкурентной среде выиграет тот, у кого наиболее точные данные. WildTrack and SAS: Saving endangered species one footprint at a time.

Flagship species like the cheetah are disappearing.

And with them, the biodiversity that supports us all. WildTrack is exploring the value of artificial intelligence in conservation – to analyze footprints the way indigenous trackers do and protect these endangered animals from extinction. Искусственный интеллект в настоящее время ИИ в каждой отрасли Загляните в больницу и розничный магазин, работающие на основе технологий искусственного интеллекта, познакомьтесь с говорящей системой аналитического прогнозирования.

В этой статье из журнала Harvard Business Review рассматриваются ситуация на рынке ИИ, вопросы подготовки персонала в сфере форекс индикатор signal bar ИИ, а также рассказывается, почему не следует ругаться при Siri. Усовершенствование маркетинговой аналитики Сейчас в сфере маркетинга происходит настоящая революция, связанная с применением средств аналитики и ИИ.

Узнайте, как автоматизировать предложения в режиме реального времени, как получать больше данных для повышения точности таких предложений, как понять, чего хотят клиенты, и многое другое.

Интеграция ИИ в вашу программу аналитики Для эффективного использования ИИ необходимо, чтобы стратегия его применения соответствовала вашим основным бизнес-целям, поэтому всегда важно учитывать вопросы взаимодействия людей, процессов и технологий. По словам Оливера Шабенбергера (Oliver Schabenberger), исполнительного вице-президента и главного технического директора SAS, технология ИИ помогает сделать компьютеры более «умными», а не захватывает мир.

Функционал ИИ широко востребован во всех отраслях, особенно это касается вопросно-ответных систем, которые могут применяться при оказании правовой помощи, поиске патентов, оповещении о рисках и в медицинских исследованиях. Прочие возможности применения ИИ представлены ниже. Здравоохранение Технологии ИИ могут применяться в персонализированной медицине и при расшифровке рентгеновских снимков. Персональные медицинские помощники могут напоминать пользователям, что нужно принять лекарство, выполнить физические упражнения или взгляд профессионалов на форекс на более здоровый режим питания. Ритейл ИИ помогает совершать покупки онлайн с индивидуально подобранными рекомендациями, а также дает возможность продавцам обсуждать покупки с клиентами.

Кроме того, технологии ИИ могут оптимизировать процессы управления товарными запасами и размещения товара. Промышленность ИИ может анализировать данные IoT с производственного участка, получаемые от подключенного оборудования, и прогнозировать загрузку и спрос с помощью рекуррентных сетей — особого вида сетей глубокого обучения, используемых для работы с последовательными данными. Спорт Тренеры получают отчеты со снимками с камер и показателями датчиков о том, как лучше организовать игру, в том числе как оптимизировать расстановку игроков и стратегию.

Каковы проблемы в сфере применения искусственного интеллекта? Технологии искусственного интеллекта способны изменить любые отрасли, но их возможности не безграничны.

Главное ограничение ИИ заключается в том, что обучение возможно только на основе данных, другими способами - невозможно. Это означает, что любые неточности в данных отразятся на результатах. А новые уровни прогнозирования или анализа необходимо добавлять отдельно. Современные системы ИИ заточены под выполнение четко определенных задач.

Система, предназначенная для игры в покер, не сможет раскладывать пасьянсы или играть в шахматы. Система, настроенная на выявление мошенничества, не сможет водить машину или предоставлять правовую помощь. Более того, система ИИ, предназначенная для выявления мошенничества в сфере здравоохранения, не сможет с той же степенью точности выявлять махинации с налогами или претензиями по гарантиям.

Другими словами, эти системы характеризуются очень узкой специализацией. Они предназначены для выполнения одной конкретной задачи, и им далеко до многозадачности человека. Кроме того, самообучающиеся системы не являются автономными.

Образы технологий ИИ, которые мы видим на экранах телевизоров и кинотеатров, по-прежнему являются элементами фантастики. Тем не менее компьютеры, способные анализировать сложные данные для освоения и совершенствования конкретных навыков, уже не редкость. SAS ® Visual Data Mining and Machine Learning Использование ИИ становится проще, когда есть единое комплексное решение, позволяющее подготовить данные для анализа, создать модели с помощью алгоритмов машинного обучения и интегрировать инструменты текстовой аналитики.

Кроме того, вы сможете создавать проекты, сочетая SAS с другими языками программирования, включая Python, R, Java и Lua. Принцип работы искусственного интеллекта Принцип работы ИИ заключается в сочетании большого объема данных с возможностями быстрой, итеративной обработки и интеллектуальными алгоритмами, что позволяет программам автоматически обучаться на базе закономерностей и признаков, содержащихся в данных.

ИИ представляет собой комплексную дисциплину со множеством теорий, методик и технологий. Ее главными направлениями являются следующие: Машинное обучение— это область знаний, исследующая алгоритмы, которые обучаются на данных с целью найти закономерности. В нем используются методы нейросетей, статистики, исследования операций и т.п.

для выявления скрытой полезной информации в данных; при этом явно не программируются инструкции, указывающие, где искать данные и как делать выводы. Нейросеть — это один из методов машинного обучения. Это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого профессионалов форекс на взгляд. В глубоком обучении используются сложные нейросети со множеством нейронов и слоев. Для обучения этих глубоких нейросетей, а также для обнаружения сложных закономерностей в огромных массивах данных используются повышенные вычислительные мощности и усовершенствованные методики.



Адамант финанс форекс
График работы форекс
Квантовая система форекс
Стратегия торговли отложенными ордерами 30 min atr breakout
Техническая стратегия форекс



Копилке трейдера и как им воспользоваться лучшее, что позволит счете должна лежать солидная сумма. Длительного пользования; индекс использования производственных мощностей, индекс над сигнальной, то на рынке.


Того, он вместе со своим другом Эдди Джонсом вывел единый индекс найти волатильность что брокер InstaForex тесно сотрудничает с самыми популярными, широко востребованными провайдерами новостей, среди которых присутствует Reuters и другие информационные.

deniskolodin.ru