Большим успехом в
последние несколько лет пользуется
специфическое направление искусственного
интеллекта —
нейронные сети. Главная идея этого подхода
заключается в том, чтобы смоделировать
работу человеческого мозга: нейронные
связи в человеческом мозгу обладают
способностью при повторении определенных
импульсов укрепляться, а при отсутствии
повторений ослабевают и пропадают. На
данном принципе основана способность
мозга к обучению и запоминанию.
Математическая модель нейронной сети
позволила создать самообучающиеся
компьютерные программы. Использование
таких программ возможно практически во
всех областях человеческой деятельности, в
частности на финансовых рынках.
Процедура использования
этих программ состоит в том, что на большом
массиве известных данных мы можем
«обучать» эту программу. Подавая на вход
программы набор данных, мы «просим» ее
спрогнозировать результат. После ее
прогноза мы «поправляем» ее, сообщая
точный результат. Таким образом, с помощью
большого количества обучающих циклов мы
настраиваем программу на анализ
конкретных данных. При этом мы не пытаемся
сами определить никаких правил или
закономерностей, которые влияли бы на ее
работу. Успешность «обучения» программы,
конечно, зависит от способностей учителя.
Он должен представлять себе устройство
программы и суметь выделить те данные,
которые необходимо передавать нейронной
сети для анализа, и т.п.
В многочисленных
зарубежных публикациях о нейронных сетях
утверждается, что такие программы способны
давать прогнозы с точностью до 70—95%. Точность
прогнозирования зависит от того, в какой
области применяется нейронная сеть, и от
тщательности процесса обучения. Как мы
видели, прибыль на FOREX складывается как
статистический результат прибылей и
потерь, поэтому, если нейронная сеть сможет
давать правильные прогнозы с вероятностью
более 50%, мы будем получать устойчивую
прибыль.
Еще одним достоинством
нейронных сетей является то, что
экспериментирование можно начать с
простых вариантов программ стоимостью
$500—$1500, которые
работают на обычных персональных
компьютерах. В случае успеха можно
переходить к более дорогим программам и
дополнительному оборудованию. Самый
последний этап совершенствования — специализированные
нейронные компьютеры и суперпрограммы
стоимостью в несколько сотен тысяч
долларов. Таким образом, эксперимент с
нейронными сетями доступен не только
банкам или инвестиционным компаниям, но и
частным инвесторам. Если вы убедились в
эффективности нейронных сетей, то можно
переходить к более мощным и дорогим
вариантам программ. Если вы разочарованы
первыми результатами, то ваши затраты на
эксперимент не столь велики.
Начиная с 1995 г., некоторые
московские участники рынка ГКО пытаются
использовать нейронные сети в своей
работе. Судя по отзывам в прессе, эти
эксперименты принесли обнадеживающие
результаты. Но успешное применение таких
программ для рынка ГКО вызывает у нас
сомнение. Действительно, мы не можем
воспринимать этот российский финансовый
инструмент как настоящий рынок: слишком
мало участников, слишком малы объемы
операций, слишком велико волюнтаристское
воздействие небольшого количества
участников на весь рынок. поэтому
волюнтаристский характер рынка должен
существенно снизить эффективность
нейронной сети. Хотя, кто знает?
