Чи можна використовувати нейронні мережі для торгівлі?
Нейронні мережі можуть успішно застосовувати всі типи трейдерів, тож якщо ви трейдер і ще не знайомилися з нейронними мережами, ми розповімо вам про цей метод технічного аналізу та покажемо, як застосувати його до свого стилю торгівлі.
Порівняно з традиційними моделями машинного навчання, загалом, продуктивність значно покращена на основі алгоритмічних торгових стратегій, створених шляхом застосування глибокого навчання для аналізу та прогнозування фінансових даних.
Використання штучного інтелекту в торгівлі дозволило трейдерам приймати кращі рішення, швидко й точно аналізуючи величезні обсяги даних. Крім того, штучний інтелект дозволив деяким трейдерам автоматизувати свої торгові стратегії, дозволяючи їм використовувати переваги ринкових можливостей 24/7.
Довга короткочасна пам'ять (LSTM) це тип рекурентної нейронної мережі (RNN), яка спеціально розроблена для моделювання та прогнозування послідовності. LSTM здатний зберігати інформацію протягом тривалого періоду часу, що робить його ідеальним підходом для прогнозування цін на акції.
Штучні нейронні мережі (ANN), опорні векторні машини (SVM) та їх різні варіанти довели успіх у багатьох галузях досліджень, включаючи фінансові ринки, такі як прогнозування цін на акції та курсів валют, прогнозування руху цін тощо.
Алгоритмічна торгівля тепер легальна; просто інвестиційні фірми та трейдери на фондовому ринку несуть відповідальність за використання штучного інтелекту та дотримання правил і норм відповідності.