Искусственные нейронные сети

Технический анализ

Технический анализ - это общепринятый подход к изучению рынка, имеющий целью прогнозирование движения валютного курса и предполагающий, что рынок обладает памятью, а потому на будущее движение курса оказывают большое влияние наблюдаемые закономерности его прошлого поведения.

Объектом исследования в техническом анализе являются графики, отображающие поведение цен. Современные компьютерные системы технического анализа поддерживают следующие основные типы графиков - линейные, столбиковые, японские свечи и пункто-цифровые графики ("крестики-нолики").

В техническом анализе принято выделять на графиках определенный набор типовых элементов, на основе которых строится описание поведения графиков. Это, прежде всего, линия тренда, указывающая направление и темп роста/падения цен, канал - диапазон колебаний цены (курса валюты). Из этих элементов составляются так называемые фигуры: треугольник, клин, "голова и плечи", двойной верх и двойное дно, вымпелы, флаги и другие, являющиеся для трейдеров ориентирами в построении прогнозов будущего поведения рынка. С помощью компьютеров можно осуществлять математическую обработку графиков, получая дополнительную информацию для выявления тенденций рынка. В математическом обеспечении современных информационных систем заложена возможность автоматизации построения нескольких десятков статистических показателей динамики цен (индикаторов). Построение графиков таких индикаторов и их анализ совместно с графиками движения валютного курса дает трейдеру много полезной информации для принятия решений.

Технический анализ представляет собой некоторый набор подходов и методов к построению прогнозов движения рыночных цен на основе наблюдений за прошлым поведением рынка. Основные принципиальные предпосылки (аксиомы), на которых основан технический анализ, принято формулировать в виде следующих трех постулатов.

Рынок учитывает все. Иначе говоря, цена является и следствием и исчерпывающем отражением всех движущих сил рынка.

Движение цен подчинено тенденциям. Жизнь рынка состоит из чередующихся периодов роста и падения цен, так что внутри каждого периода происходит развитие господствующей тенденции, которая действует до тех пор, пока не начнется движение рынка в обратном направлении.

История повторяется. "Ключ к пониманию будущего кроется в изучении прошлого". То, что определенные конфигурации на графиках цен имеют свойство появляться устойчиво и многократно, причем на разных рынках и в разных масштабах времени, является следствием действия некоторых стереотипов поведения, свойственных человеческой психике.

Таким образом, можно сказать, что обоснование работоспособности методов технического анализа кроется в особенности психологии людей и существовании стереотипов их поведения на рынке. Приблизительно одинаковый набор факторов, влияющих на принятие решений о покупке и продаже валюты, приводит каждый раз к сходному результату - появлению повторяющихся закономерностей движения курса.

1.2.4. Использование систем с искусственной «памятью» для решения задач прогнозирования

Люди, использующие в своей повседневной работе технический анализ, приняли за аксиому утверждение о том, что история на рынке повторяется, что финансовые рынки поддаются прогнозированию. Это утверждение, однако, оспаривается приверженцами теории "Случайности цен", которая утверждает, что картина цен на биржевых и финансовых рынках - произвольные хаотичные изменения. Естественно, в действиях "биржевой" толпы - как всякого столпотворения - немало случайного. Однако наблюдатель может выявить повторяющиеся модели поведения толпы и на их основе сделать ставку на сохранение или на разворот тенденции. Человеку дана память. В памяти трейдеров - прежние курсы валют, и это влияет на их сегодняшние решения о купле и продаже. Благодаря памяти существуют явления поддержки (support) - пола цен - и сопротивления (resistance), или их потолка. Однако теоретики "случайности цен" упускают из виду тот факт, что память о прошлом влияет на поведение человека в настоящем.

В ценах заложена информация о спросе и предложении. Участники финансовых рынков используют эту информацию для принятия решений о купле и продаже. Обычные люди приобретают больше товара на распродаже и меньше, когда цены на него высоки. На финансовом рынке игроки не уступают им в практичности. Каждая цена - это сиюминутное соглашение о ценности достигнутое всеми участниками рынка, каждая цена отражает действия или их отсутствие - всех участников рынка. Таким образом, график можно представить как глазок в психологическое нутро толпы. Анализ графиков - анализ поведения участников рынка.

Специалисты по графикам изучают поведение рынка, пытаясь выявить текущие модели цен (price patterns - ценовые шаблоны, образы). В соответс­твии с аксиомой о "повторении истории на рынке" их цель - найти выигрыш­ный вариант при повторении данных моделей. На обучение "качественному" выявлению моделей на графиках у трейдера может уйти от нескольких месяцев до нескольких лет практической и теоретической работы.

Если предположить, что история на рынке повторяется, следовательно, имеет смысл разработать систему, способную «запоминать» прошлые рыночные ситуации и соответствующие им последствия (т.е. их продолжения) с целью последующего сопоставления со складывающимися на рынке ситуациями. Каким образом такую систему можно реализовать? Простейшим решением такой задачи будет база данных, в которую можно записывать закодированные определенным образом рыночные ситуации. Для составления прогноза необходимо было бы просматривать все записи, которых для достижения прогноза необходимой точности должно быть огромное количество. Данная идея по причинам сложности доступа к данным, сложности критериев сопоставления информации и проч. представляется не конструктивной.

Способность к "запоминанию" свойственна системам реализующим нейросетевые принципы обработки данных. Известно, что прогнозирующую систему на базе искусственных нейронных сетей (ИНС) можно обучать довольно большим объемам информации, в которой система может выявлять зависимости, не поддающиеся обнаружению при использовании других методов обработки информации.

Идея ИНС развивается уже около полувека. Сегодня, по этому направлению, накоплена большая теоретическая база. На практике, прогнозирующие системы, базирующиеся на нейросетевых технологиях, внедряются все большими темпами (по большей части в США).

Дата добавления: 2014-11-06