Прогнозирование с помощью нейронных сетей

Нейронные сети — достаточно мощный инструмент для работы на валютных рынках и, потенциально, могут выдавать прогнозы фантастической точности. Именно об этом говорят большинство теоретических работ по нейросетевой тематике, после ознакомления с которыми возникает ощущение, что нейросети (во всех сферах деятельности) являются почти панацеей. Так что прежде чем изучать фундамантальный анализ и функции центральных банков мира, советуем обратить внимание на столь интересный прием.

Но при этом, на практике, мы видим совсем другую картину — нейросети еще очень медленно входят в аналитический инструментарий корпораций и фирм. Причина этому проста и заключается в том, что бесспорные выигрыши и прибыли, от применения нейросетей даются не меньшими (а иногда даже и большими) затратами ресурсов.

Эти факты, большинство теоретиков нейротехнологий предпочитают замалчивать или деликатно обойти при освещении несомненных преимуществ, которые предоставляют нейросети своим пользователям.

Во-первых, для освоения такого рода технологии необходимо потратить много ценного ресурса — времени. Ведь, при всей внешней простоте интерфейса пользователя программного обеспечения, нейронные сети — инструмент тонкий и начинает «слушать» своих владельцев только через несколько недель упорного освоения и «привыкания». Необходимы и профессиональные специалисты-аналитики, которые будут целенаправленно изучать и администрировать процесс нейросетевого прогнозирования.

На все это накладывается тот факт, что решение фактически принимает «черный ящик», правильная работа которого, в свою очередь, зависит от правильного количественного и качественного выбора и обработки входных данных (именно от этого этапа зависит правильность прогнозирования данных и он полностью перекладывается на плечи специалистов).

В таких системах выявление возможных ошибок или неточностей (аналитических, не говоря уже о технических) может занять много времени, которого, особенно на динамических и изменчивых финансовых рынках, никогда не хватает.

Во-вторых, работа по внедрению нейронных сетей дело не из дешевых. Можно, конечно, работать с недорогими, так называемыми «студенческими», версиями нейропакета, однако для решения серьезных практических задач необходимы мощные профессиональные продукты, разработанные специально под конкретный класс задач (например, финансовых). Покупка, установка и поддержка такого программного обеспечения является тяжелым материальных бременем даже для мощных и богатых компаний.

Негатив усиливается тем, что нейронные сети не способны обеспечивать мгновенный результат сразу после своего внедрения, а требуют предварительной настройки и «обучения», а такие задержки неприемлемо для многих.

Автор:Дмитрий Кравец

Опубликовано:Май 30th, 2014

Добавить комментарий