Neuronale Netze: Gewinnprognose - KamilTaylan.blog
24 Juni 2021 22:03

Neuronale Netze: Gewinnprognose

Neuronale Netze sind in der Informatik auf dem neuesten Stand der Technik. Sie sind im Wesentlichen trainierbare Algorithmen, die versuchen, bestimmte Aspekte des menschlichen Gehirns zu emulieren. Dies gibt ihnen die Fähigkeit zum Selbsttraining, die Fähigkeit, nicht klassifizierte Informationen zu formalisieren und – was am wichtigsten ist die Fähigkeit, Prognosen auf der Grundlage verfügbarer historischer Informationen zu erstellen.

Neuronale Netze werden zunehmend in einer Vielzahl von Geschäftsanwendungen eingesetzt, einschließlich Prognose- und Marktforschung. In einigen Bereichen wie der Aufdeckung von Betrug oder der Risikobewertung sind sie unbestritten führend. Die Hauptbereiche, in denen neuronale Netze Anwendung gefunden haben, sind Finanzoperationen, Unternehmensplanung, Handel, Geschäftsanalyse und Produktwartung.

Neuronale Netze können von allen Arten von Händlern gewinnbringend angewendet werden. Wenn Sie also ein Händler sind und noch nicht mit neuronalen Netzen vertraut sind, werden wir Sie durch diese Methode der technischen Analyse führen und Ihnen zeigen, wie Sie sie anwenden können Ihr Handelsstil.

Die zentralen Thesen

  • Eine Steigerung der Effizienz um 10% ist wahrscheinlich die höchste, die ein Händler jemals von einem neuronalen Netzwerk erwarten kann.
  •  Ein neuronales Netzwerk ist nicht dazu gedacht, gewinnbringende Handelsideen zu erfinden. Es soll die vertrauenswürdigsten und präzisesten Informationen darüber liefern, wie effektiv Ihre Handelsidee oder Ihr Handelskonzept ist.
  • Benutzer sollten versuchen, die Gesamtmodellqualität zu verbessern, indem sie den verwendeten Datensatz ändern und die verschiedenen Parameter anpassen.
  •  Früher oder später wird jedes Modell veraltet, und Händler müssen ihr Modell unter Verwendung neuer Daten neu trainieren oder das Modell einfach ganz zurückziehen.

Häufige Missverständnisse

Die meisten Menschen haben noch nie von neuronalen Netzen gehört, und wenn sie keine Händler sind, müssen sie wahrscheinlich nicht wissen, was sie sind. Was jedoch überrascht, ist die Tatsache, dass eine beträchtliche Anzahl von Menschen, die von der neuronalen Netzwerktechnologie reichlich profitieren könnten, noch nie davon gehört haben, es für eine hochmütige wissenschaftliche Idee halten, die außerhalb ihrer Reichweite liegt, oder es als eine List betrachten Marketing-Spielerei, die nichts zu bieten hat.

Es gibt auch diejenigen, die alle ihre Hoffnungen auf neuronale Netze setzen, sie nach einigen positiven Erfahrungen löwen und sie als eine Silberkugel-Lösung für jedes Problem betrachten. Wie bei jeder Handelsstrategie sind neuronale Netze jedoch keine schnelle Lösung, mit der Sie durch Klicken auf ein oder zwei Schaltflächen eine reichhaltige Lösung finden können. In der Tat ist das richtige Verständnis der neuronalen Netze und ihres Zwecks entscheidend für ihre erfolgreiche Anwendung. In Bezug auf den Handel sind neuronale Netze eine neue, einzigartige Methode der technischen Analyse, die für diejenigen gedacht ist, die einen denkenden Ansatz für ihr Geschäft verfolgen und bereit sind, Zeit und Mühe zu investieren, damit diese Methode für sie funktioniert. Das Beste ist, dass neuronale Netze bei richtiger Anwendung regelmäßig einen Gewinn bringen können.

Verwenden Sie neuronale Netze, um Chancen zu entdecken

Ein schwerwiegendes Missverständnis besteht darin, dass neuronale Netze ein Prognosewerkzeug bereitstellen können, das Ratschläge zum Handeln in einer bestimmten Marktsituation bietet. Neuronale Netze machen keine Vorhersagen. Stattdessen analysieren sie Preisdaten und decken Chancen auf.

Mithilfe eines neuronalen Netzwerks können Sie eine Handelsentscheidung auf der Grundlage gründlich untersuchter Daten treffen, was bei Verwendung herkömmlicher technischer Analysemethoden nicht unbedingt der Fall ist. Für einen ernsthaften, denkenden Trader sind neuronale Netze ein Werkzeug der nächsten Generation mit großem Potenzial, das subtile nichtlineare Abhängigkeiten und Muster erkennen kann, die andere Methoden der technischen Analyse nicht aufdecken können.

Die besten Netze

Wie jedes großartige Produkt oder jede großartige Technologie haben neuronale Netze diejenigen angezogen, die nach einem aufstrebenden Markt suchen. Ströme von Anzeigen über Software der nächsten Generation haben den Markt überflutet – Anzeigen, die den leistungsstärksten aller jemals erstellten neuronalen Netzwerkalgorithmen feiern. Selbst in den seltenen Fällen, in denen Werbeaussagen der Wahrheit ähneln, sollten Sie bedenken, dass eine Steigerung der Effizienz um 10% wahrscheinlich die höchste ist, die Sie jemals von einem neuronalen Netzwerk erhalten werden.

Mit anderen Worten, es führt nicht zu wundersamen Erträgen, und unabhängig davon, wie gut es in einer bestimmten Situation funktioniert, wird es einige Datensätze und Aufgabenklassen geben, für die die zuvor verwendeten Algorithmen überlegen bleiben. Denken Sie daran: Es ist nicht der Algorithmus, der den Trick macht. Gut vorbereitete Eingabeinformationen zum Zielindikator sind die wichtigste Komponente für Ihren Erfolg mit neuronalen Netzen.

Ist eine schnellere Konvergenz besser?

Viele von denen, die bereits neuronale Netze verwenden, glauben fälschlicherweise, dass es umso besser ist, je schneller ihr Netz Ergebnisse liefert. Dies ist jedoch eine Täuschung. Ein gutes Netzwerk wird nicht durch die Geschwindigkeit bestimmt, mit der es Ergebnisse liefert, und Benutzer müssen lernen, das beste Gleichgewicht zwischen der Geschwindigkeit, mit der das Netzwerk trainiert, und der Qualität der Ergebnisse, die es erzeugt, zu finden.

Richtige Anwendung neuronaler Netze

Viele Händler wenden neuronale Netze falsch an, weil sie zu viel Vertrauen in die Software setzen, die sie alle verwenden, ohne gute Anweisungen zur ordnungsgemäßen Verwendung erhalten zu haben. Um ein neuronales Netzwerk richtig und damit gewinnbringend zu nutzen, sollte ein Händler alle Phasen des Netzwerkvorbereitungszyklus berücksichtigen. Es ist der Händler und nicht sein Netz, der dafür verantwortlich ist, eine Idee zu erfinden, diese Idee zu formalisieren, zu testen und zu verbessern und schließlich den richtigen Zeitpunkt zu wählen, um sie zu entsorgen, wenn sie nicht mehr nützlich ist. Lassen Sie uns die Phasen dieses entscheidenden Prozesses genauer betrachten:

Eine Handelsidee finden und formalisieren

Ein Händler sollte vollständig verstehen, dass sein neuronales Netzwerk nicht dazu gedacht ist, erfolgreiche Handelsideen und -konzepte zu erfinden. Es soll die vertrauenswürdigsten und präzisesten Informationen darüber liefern, wie effektiv Ihre Handelsidee oder Ihr Handelskonzept ist. Daher sollten Sie eine originelle Handelsidee entwickeln und den Zweck dieser Idee und das, was Sie durch den Einsatz dieser Idee erwarten, klar definieren. Dies ist die wichtigste Phase im Netzwerkvorbereitungszyklus.

Verbessern der Parameter Ihres Modells

Als Nächstes sollten Sie versuchen, die Gesamtmodellqualität zu verbessern, indem Sie den verwendeten Datensatz ändern und die verschiedenen Parameter anpassen.

Entsorgung des Modells, wenn es veraltet ist

Jedes auf einem neuronalen Netzwerk basierende Modell hat eine Lebensdauer und kann nicht unbegrenzt verwendet werden. Die Lebensdauer eines Modells hängt von der Marktsituation ab und davon, wie lange die darin reflektierten Marktabhängigkeiten aktuell bleiben. Früher oder später ist jedoch jedes Modell veraltet. In diesem Fall können Sie das Modell entweder mit vollständig neuen Daten neu trainieren (dh alle verwendeten Daten ersetzen), dem vorhandenen Datensatz einige neue Daten hinzufügen und das Modell erneut trainieren oder das Modell einfach ganz zurückziehen.

Viele Händler machen den Fehler, den einfachsten Weg zu gehen. Sie verlassen sich stark auf den Ansatz, für den ihre Software die benutzerfreundlichste und automatisierteste Funktionalität bietet, und verwenden ihn. Dieser einfachste Ansatz besteht darin, einen Preis einige Balken voraus zu prognostizieren und Ihr Handelssystem auf dieser Prognose zu basieren. Andere Händler prognostizieren eine Preisänderung oder einen Prozentsatz der Preisänderung. Dieser Ansatz liefert selten bessere Ergebnisse als die direkte Prognose des Preises. Beide vereinfachenden Ansätze können die meisten wichtigen längerfristigen Abhängigkeiten nicht aufdecken und gewinnbringend ausnutzen, und infolgedessen wird das Modell schnell veraltet, wenn sich die globalen Triebkräfte ändern.

Der optimalste Gesamtansatz für die Verwendung neuronaler Netze

Ein erfolgreicher Trader wird sich konzentrieren und viel Zeit damit verbringen, die maßgeblichen Eingabeelemente für sein neuronales Netzwerk auszuwählen und seine Parameter anzupassen. Sie werden (mindestens) mehrere Wochen – und manchmal bis zu mehreren Monaten – damit verbringen, das Netzwerk bereitzustellen. Ein erfolgreicher Trader wird sein Netz auch während seiner gesamten Lebensdauer an die sich ändernden Bedingungen anpassen. Da jedes neuronale Netz nur einen relativ kleinen Aspekt des Marktes abdecken kann, sollten neuronale Netze auch in einem Ausschuss verwendet werden.

Verwenden Sie so viele neuronale Netze wie nötig – die Fähigkeit, mehrere gleichzeitig einzusetzen, ist ein weiterer Vorteil dieser Strategie. Auf diese Weise kann jedes dieser mehreren Netze für einen bestimmten Aspekt des Marktes verantwortlich sein, was Ihnen auf ganzer Linie einen großen Vorteil verschafft. Es wird jedoch empfohlen, die Anzahl der verwendeten Netze im Bereich von fünf bis zehn zu halten. Schließlich sollten neuronale Netze mit einem der klassischen Ansätze kombiniert werden. Auf diese Weise können Sie die Ergebnisse, die gemäß Ihren Handelspräferenzen erzielt wurden, besser nutzen.

Fazit

Sie werden mit neuronalen Netzen nur dann einen echten Erfolg erleben, wenn Sie aufhören, nach dem besten Netz zu suchen. Der Schlüssel zu Ihrem Erfolg mit neuronalen Netzen liegt schließlich nicht im Netz selbst, sondern in Ihrer Handelsstrategie. Um eine profitable Strategie zu finden, die für Sie funktioniert, müssen Sie daher eine genaue Vorstellung davon entwickeln, wie Sie ein Komitee aus neuronalen Netzen erstellen und diese in Kombination mit klassischen Filtern und Geldverwaltungsregeln verwenden können.

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