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Redes neuronales en el comercio. Enterrar temprano

Este artículo es mi respuesta extendida a una publicación reciente , ¿Las redes eléctricas sueñan con el dinero eléctrico? , en el que el autor detalla y detalla por qué las redes neuronales simplemente no pueden funcionar en el comercio y por qué la predicción de precios es imposible.

Antes de justificar nuestro desacuerdo con tal posición, veamos la teoría y las técnicas que se utilizan en el comercio. La base de la mayoría de los gráficos de precios es la llamada "vela". Este es el período de promediación de precios, dentro del período que ignoramos las fluctuaciones en las cotizaciones, y dejamos solo los valores mínimos y máximos, así como las cotizaciones para el comienzo de la vela (apertura) y el final (cierre). Las velas pueden ser de 1 minuto a 1 año. Colorea la vela de verde si el precio ha subido, rojo si ha bajado. Como resultado, obtenemos un horario simplificado y legible, y lo más importante, informativo.

Existe tal profesión: un comerciante. Este especialista que ha estudiado su oficio durante mucho tiempo tiene una amplia experiencia y, como resultado, después de analizar un cierto número de velas anteriores, puede predecir el movimiento del precio en la próxima vela, es decir. Predice el futuro. Por supuesto, no solo mira el gráfico, sino que usa herramientas adicionales llamadas "indicadores". No hay nada mágico en los indicadores, formalizan y describen matemáticamente la misma experiencia de los comerciantes adquirida por generaciones. Trabajar con indicadores se llama "análisis técnico". A diferencia de otros tipos de análisis, el análisis técnico funciona solo con el horario, sin noticias y otras cosas.

¿Ya está claro a qué me estoy dirigiendo? Personalmente, conozco a varios operadores que, utilizando solo análisis técnicos, han estado negociando con éxito en la bolsa durante años e incluso han ganado su pan de manera constante. La conclusión obvia de todo esto es que el precio de un activo en el futuro está de alguna manera conectado con la historia de los precios anteriores y esta conexión es suficiente para que una persona viva vea y use este conocimiento.

Entonces, ¿por qué no pueden las redes neuronales? Un gato se distingue de un perro, pero aquí no pueden. Parece que todo es obvio, debería funcionar, pero no funciona. Desde este lugar daré mi explicación de por qué no funciona, o más bien, no funciona para la mayoría.

Como recordamos el clásico "Hola mundo" en las redes neuronales: para distinguir a un gato de un perro en fotografías, recordemos lo que sucede allí. Las redes neuronales para el entrenamiento muestran, por ejemplo, 10'000 imágenes que en diferentes situaciones representan a un perro, luego también con un gato. Para cada imagen, se da la respuesta correcta a quién está en ella. La red neuronal mira atentamente todo esto muchas veces y establece en su cabeza ciertas reglas por las cuales podrá responder correctamente la pregunta "¿Es un gato o un perro?" En el futuro. Y este circuito funciona. ¡Tasa de éxito del 99,9%, bingo! Entonces aplicamos esto en el comercio.

Vamos a mostrar las capturas de pantalla de las redes neuronales de los gráficos y dar la respuesta correcta a dónde fue el precio, ella aprenderá de esta manera y todo estará bien, trabaja con un gato. Este es un ejemplo de entrar en el tema de un investigador promedio estándar. ¿Y qué obtiene al salir? Nada ... La red neuronal no está aprendiendo. Pero nuestra investigación no es simple y no se rinde inmediatamente: "¡Debemos enviar la entrada correcta!" y los ciclos de "datos correctos" comienzan en forma de variaciones infinitas de vectores ingeniosos. Y ahora el proceso ha comenzado ... Para entender cuándo nuestro investigador se cansará y escribir un artículo sobre el hecho de que es imposible entrenar redes neuronales, debe tomar el valor promedio de la diligencia del investigador y multiplicarlo por el número de horas de una decepción a otra.  

Pero cuál es la respuesta correcta, ¿por qué no aprender?
De hecho, bajo el "investigador" me describí a mí mismo, pero solo tuve suerte, suficiente celo para alcanzar los primeros resultados positivos. Y aquí está mi explicación, puramente objetiva, posiblemente incorrecta, del problema.

Sí, las citas son un caos, pero no al 100%. En aproximadamente el 2% de los casos, la próxima vela con una probabilidad de aproximadamente el 70% está relacionada con la historia anterior. De hecho, aproximadamente el mismo principio es explotado por los indicadores, solo que en ellos se le llama un "patrón" que, así, ocurre con aproximadamente esa probabilidad y la probabilidad de trabajar para él tampoco es del 100%. Los valores de 2% y 70% son los que obtuve hoy. Estoy seguro de que con el entrenamiento adecuado de la red neuronal esta conexión es mucho mayor. Y el enfoque del entrenamiento con perros y gatos no funciona por una razón muy simple. Al mostrar las redes neuronales de los gráficos y dar la respuesta correcta, de hecho, no le mostramos un gato o un perro condicional, sino que mostramos nubes, mariposas, signos del zodiaco y solo el dos por ciento de lo que necesitamos, es decir. El 98% de nuestros datos es caos.

Queda por comprender cómo atrapar estos atesorados 2% y solo entonces tomar decisiones comerciales sobre ellos. La opción "entrenamos mostrando solo indicadores" no funciona, al menos no tuve éxito. Como resultado, obtuve los primeros resultados después de 100500 selecciones de parámetros de entrada más el análisis correcto de lo que produce la red. Una explicación más detallada es técnicamente compleja y no para este artículo, aquí solo traté de argumentar con un razonamiento lógico de que las redes neuronales y el comercio son incompatibles.

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