Neurale netwerken: winst voorspellen
Neurale netwerken zijn state-of-the-art in de informatica. Het zijn in wezen trainbare algoritmen die bepaalde aspecten van het menselijk brein proberen na te bootsen. Dit geeft hen het vermogen om zichzelf te trainen, het vermogen om niet-geclassificeerde informatie te formaliseren en – belangrijker nog – het vermogen om voorspellingen te doen op basis van beschikbare historische informatie.
Neurale netwerken worden in toenemende mate gebruikt in allerlei bedrijfstoepassingen, waaronder prognoses en marketingonderzoek. Op sommige gebieden, zoals fraudedetectie of risicobeoordeling, zijn zij de onbetwiste leiders. De belangrijkste gebieden waarop neurale netwerken toepassing hebben gevonden, zijn financiële operaties, bedrijfsplanning, handel, bedrijfsanalyses en productonderhoud.
Neurale netwerken kunnen winstgevend worden toegepast door allerlei soorten handelaren, dus als u een handelaar bent en nog geen kennis hebt gemaakt met neurale netwerken, zullen we u door deze methode van technische analyse leiden en u laten zien hoe u deze kunt toepassen op uw handelsstijl.
Belangrijkste leerpunten
- Een toename van 10% in efficiëntie is waarschijnlijk het hoogste wat een handelaar ooit van een neuraal netwerk kan verwachten.
- Een neuraal netwerk is niet bedoeld om winnende handelsideeën uit te vinden. Het is bedoeld om de meest betrouwbare en nauwkeurige informatie te geven die mogelijk is over hoe effectief uw handelsidee of -concept is.
- Gebruikers moeten proberen de algehele kwaliteit van het model te verbeteren door de gebruikte dataset aan te passen en de verschillende parameters aan te passen.
- Vroeg of laat raakt elk model verouderd en moeten handelaren hun model herscholen met nieuwe gegevens of het model gewoon helemaal met pensioen laten gaan.
Veelvoorkomende misvattingen
De meeste mensen hebben nog nooit van neurale netwerken gehoord en als ze geen handelaars zijn, hoeven ze waarschijnlijk niet te weten wat ze zijn. Wat echter verrassend is, is het feit dat een aanzienlijk aantal van degenen die rijk zouden kunnen profiteren van neurale netwerktechnologie, er nog nooit van hebben gehoord, het beschouwen als een verheven wetenschappelijk idee dat buiten hun bereik ligt, of het als een gelikte marketinggimmick die niets te bieden heeft.
Er zijn ook mensen die al hun hoop vestigen op neurale netwerken, ze na een positieve ervaring in de ban houden en ze beschouwen als een wondermiddel voor elk probleem. Zoals bij elke handelsstrategie, zijn neurale netwerken echter geen snelle oplossing waarmee u rijk kunt worden door op een of twee knoppen te klikken. In feite is het juiste begrip van neurale netwerken en hun doel essentieel voor hun succesvolle toepassing. Wat de handel betreft, zijn neurale netwerken een nieuwe, unieke methode van technische analyse, bedoeld voor diegenen die een denkende benadering van hun bedrijf hebben en bereid zijn wat tijd en moeite te steken om deze methode voor hen te laten werken. Het beste van alles is dat neurale netwerken, wanneer ze correct worden toegepast, regelmatig winst kunnen opleveren.
Gebruik neurale netwerken om kansen te ontdekken
Een grote misvatting is dat neurale netwerken een prognosetool kunnen zijn die advies kan geven over hoe te handelen in een bepaalde marktsituatie. Neurale netwerken doen geen voorspellingen. In plaats daarvan analyseren ze prijsgegevens en ontdekken ze kansen.
Met behulp van een neuraal netwerk kunt u een handelsbeslissing nemen op basis van grondig onderzochte gegevens, wat niet noodzakelijk het geval is bij het gebruik van traditionele technische analysemethoden. Voor een serieuze, denkende handelaar zijn neurale netwerken een instrument van de volgende generatie met een groot potentieel dat subtiele niet-lineaire onderlinge afhankelijkheden en patronen kan detecteren die andere methoden van technische analyse niet kunnen ontdekken.
De beste netten
Net als elk soort geweldig product of technologie, zijn neurale netwerken begonnen mensen aan te trekken die op zoek zijn naar een ontluikende markt. Stortvloed aan advertenties over software van de volgende generatie heeft de markt overspoeld – advertenties ter ere van de krachtigste van alle neurale netwerkalgoritmen die ooit zijn gemaakt. Zelfs in die zeldzame gevallen waarin reclameclaims op de waarheid lijken, moet u er rekening mee houden dat een toename van 10% in efficiëntie waarschijnlijk het meeste is dat u ooit zult krijgen van een neuraal netwerk.
Met andere woorden, het levert geen wonderbaarlijke resultaten op, en ongeacht hoe goed het in een bepaalde situatie werkt, er zullen enkele datasets en taakklassen zijn waarvoor de eerder gebruikte algoritmen superieur blijven. Onthoud dit: het is niet het algoritme dat de truc doet. Goed voorbereide invoerinformatie over de beoogde indicator is het belangrijkste onderdeel van uw succes met neurale netwerken.
Is snellere convergentie beter?
Veel van degenen die al neurale netwerken gebruiken, denken ten onrechte dat hoe sneller hun netwerk resultaten oplevert, hoe beter het is. Dit is echter een waanvoorstelling. Een goed netwerk wordt niet bepaald door de snelheid waarmee het resultaten oplevert, en gebruikers moeten leren de beste balans te vinden tussen de snelheid waarmee het netwerk traint en de kwaliteit van de resultaten die het produceert.
Correcte toepassing van neurale netten
Veel handelaren passen neurale netten verkeerd toe omdat ze te veel vertrouwen stellen in de software die ze allemaal gebruiken zonder dat ze goede instructies hebben gekregen over hoe deze correct te gebruiken. Om een neuraal netwerk op de juiste manier en dus winstgevend te gebruiken, moet een handelaar aandacht besteden aan alle fasen van de netwerkvoorbereidingscyclus. Het is de handelaar en niet zijn net die verantwoordelijk is voor het bedenken van een idee, het formaliseren van dit idee, het testen en verbeteren ervan en, ten slotte, het kiezen van het juiste moment om het weg te gooien wanneer het niet langer bruikbaar is. Laten we de fasen van dit cruciale proces nader bekijken:
Een handelsidee vinden en formaliseren
Een handelaar moet volledig begrijpen dat zijn neurale netwerk niet bedoeld is om winnende handelsideeën en -concepten uit te vinden. Het is bedoeld om de meest betrouwbare en nauwkeurige informatie te geven die mogelijk is over hoe effectief uw handelsidee of -concept is. Daarom moet u met een origineel handelsidee komen en duidelijk het doel van dit idee omschrijven en wat u verwacht te bereiken door het toe te passen. Dit is de belangrijkste fase in de netwerkvoorbereidingscyclus.
Verbetering van de parameters van uw model
Vervolgens moet u proberen de algehele kwaliteit van het model te verbeteren door de gebruikte dataset te wijzigen en de verschillende parameters aan te passen.
Het model wegdoen wanneer het verouderd raakt
Elk op neuraal netwerk gebaseerd model heeft een levensduur en kan niet voor onbepaalde tijd worden gebruikt. De levensduur van de levensduur van een model hangt af van de marktsituatie en van hoe lang de onderlinge afhankelijkheden van de markt die erin worden weerspiegeld actueel blijven. Echter, vroeg of laat raakt elk model verouderd. Wanneer dit gebeurt, kunt u het model opnieuw trainen met volledig nieuwe gegevens (dwz alle gegevens vervangen die zijn gebruikt), nieuwe gegevens toevoegen aan de bestaande gegevensset en het model opnieuw trainen, of het model gewoon helemaal buiten gebruik stellen.
Veel handelaren maken de fout om het eenvoudigste pad te volgen. Ze zijn sterk afhankelijk van en gebruiken de aanpak waarvoor hun software de meest gebruiksvriendelijke en geautomatiseerde functionaliteit biedt. Deze eenvoudigste benadering is het voorspellen van een prijs een paar maten vooruit en uw handelssysteem op deze voorspelling te baseren. Andere handelaren voorspellen prijsverandering of het percentage van de prijsverandering. Deze aanpak levert zelden betere resultaten op dan rechtstreeks de prijs te voorspellen. Beide simplistische benaderingen slagen er niet in om de meeste belangrijke onderlinge afhankelijkheden op langere termijn bloot te leggen en op winstgevende wijze te benutten, en als gevolg daarvan raakt het model snel verouderd naarmate de mondiale drijvende krachten veranderen.
De optimale benadering voor het gebruik van neurale netwerken
Een succesvolle handelaar zal zich concentreren en behoorlijk wat tijd besteden aan het selecteren van de betreffende invoeritems voor zijn neurale netwerk en het aanpassen van hun parameters. Ze zullen (minimaal) enkele weken – en soms zelfs meerdere maanden – besteden aan het implementeren van het netwerk. Een succesvolle handelaar zal zijn net gedurende zijn hele levensduur ook aanpassen aan de veranderende omstandigheden. Omdat elk neuraal netwerk slechts een relatief klein aspect van de markt kan bestrijken, dienen neurale netwerken ook in een commissie te worden gebruikt.
Gebruik zoveel neurale netwerken als nodig is – de mogelijkheid om er meerdere tegelijk te gebruiken is een ander voordeel van deze strategie. Op deze manier kan elk van deze meerdere netten verantwoordelijk zijn voor een specifiek aspect van de markt, waardoor u over de hele linie een groot voordeel heeft. Het wordt echter aanbevolen om het aantal gebruikte netten binnen het bereik van vijf tot tien te houden. Ten slotte moeten neurale netwerken worden gecombineerd met een van de klassieke benaderingen. Hierdoor kunt u de behaalde resultaten beter benutten in overeenstemming met uw handelsvoorkeuren.
Het komt neer op
U zult pas echt succes ervaren met neurale netten als u stopt met zoeken naar het beste net. De sleutel tot uw succes met neurale netwerken ligt immers niet in het netwerk zelf, maar in uw handelsstrategie. Om een winstgevende strategie te vinden die voor u werkt, moet u daarom een sterk idee ontwikkelen over hoe u een commissie van neurale netwerken kunt opzetten en deze kunt gebruiken in combinatie met klassieke filters en regels voor geldbeheer.