Нейросетевой советник — эксперт для MetaTrader 4
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Для работы советника необходимо проинсталлировать эту самую библиотеку. Инсталляцию и ее описание можно найти в статье: Используем нейронные сети в MetaTrader (c) Mariusz Woloszyn.
В корневом каталоге диска С: создайте папку с названием «ANN», в которой будут храниться настроенные нейросети.
Для того, чтобы библиотека подключилась, также необходимо в терминале Меню «Сервис» > Вкладка «Советники» включить режим: «Разрешить импорт DLL»
Оптимизация (обучение сети)
Оптимизацию необходимо проводить при включенном генетическом алгоритме.
У советника всего два входных параметра для оптимизации (обучения нейросети):
StopLoss — уровень стопов. Настраивается значениями от 10 с шагом 1 до 100 для четырехзначных котировок (или от 100 с шагом 10 до 1000 для пятизначных).
x — настраивается значениями от 0 с шагом 1 до 1000000
На самом деле, в советнике используется только один входной параметр: StopLoss — уровень стопов.
Второй параметр x — фиктивный (после оптимизации его значение не имеет никакого смысла и может быть задано любым). Его задача — заставить генетический алгоритм советника прогнать как можно больше сеансов обучения (эпох) для наиболее оптимального уровня стопов (того уровня, на котором советник лучше всего обучаем). Генетический алгоритм все равно при оптимизации будет перебирать только 10000 вариантов, но при этом наибольшее количество из них придется на наиболее оптимальный уровень стопов.
Далее, необходимо в тестере стратегий выбрать инструмент (например, EURUSD), таймфрейм (например, Н1), установить режим «Оптимизация», модель «По ценам открытия», настроить и включить оптимизируемые параметры StopLoss и x (с вышеуказанными параметрами) и нажать кнопку «Старт».
По завершении оптимизации, мы получим в списке лучших «Результатов оптимизации» значение StopLoss при котором нейросеть лучше всего обучалась. Это самое значение и необходимо выставить в советнике для автотрейдинга.
Тестирование советника
Выберите наилучший параметр в «Результатах оптимизации» и прогоните тест. Не надо удивляться, если результаты теста будут отличаться — нейросеть в режиме оптимизации и тестирования является адаптивной, поэтому после каждого прогона теста обязательно будут различия. Ведь была проведена еще одна эпоха обучения.
Примечания относительно форвардных тестов
Если прогнать форвардные тесты, то видно, что участок вне выборки, на котором советник продолжает торговать профитно, не очень продолжительный. Тому есть разумное объяснение: для обучения сети в оптимизаторе терминала понадобилось несколько тысяч эпох — сеансов обучения. А в режиме теста, адаптация происходит всего на одной единственной эпохе.
Советник просто не в состоянии адаптироваться под нестационарность рынка, скорость обучения сети слишком медленная. Может показаться, что ражим адаптации в режиме теста необходимо зациклить? Нет, этого делать нельзя, т.к. если многократно гонять один и тот же паттерн в режиме обучения, то нейросеть обучается этому самому паттерну, но при этом постепенно «забывает» про остальные паттерны (разучивается).
По этой самой причине адаптация включена только в режиме оптимизации и тестирования. В автотрейдинге она не будет работать. Причем, отключение адаптации для автотрейдинга выполнено не только по причине того, что одной эпохи обучения явно не хватает, но и потому что паттерн последней сделки храниться в памяти компьютера, а следовательно при выключении компьютера или при перезагрузке терминала он стирается и непредусмотрительно включенная адаптация (доучивание) могла бы привести к непредсказуемым последствиям.
Тут уж ничего не поделаешь, но тем, кто хочет торговать профитно, необходимо самостоятельно ежедневно (раз в сутки, кроме воскресенья и понедельника, только после того как дата в терминале сменилась) или в крайнем случае еженедельно проводить переоптимизацию (переадаптацию) советника, чтобы он изучил новые появившиеся паттерны. Период оптимизации для таймфрейма H1 — 1 год.
В советнике используется модель по ценам открытия баров. Гонять в режиме оптимизации по другим моделям нет никакого смысла — пустая трата времени и ресурсов компьютера. Можно только проверить на вшивость результаты оптимизации по модели эмуляции всех тиков.
Примечание: на некоторых процессорах можно ускорить процесс оптимизации, если включить параллельный режим. Для этого нужно в строке 29 исправить:
Если параллельный режим не поддерживается процессором, то это может привести к тому, что терминал выгрузится с сообщением об ошибке
Нейросетевой советник
Как считают оптимисты, нейросетевые советники — это будущее трейдинга. Крупные таймфреймы показывают ярко-выраженные трендовые участки. Цена не движется хаотично, так как график не подходит близко к прямой.
На рынке «Форекс» по-прежнему существуют свои алгоритмы. Как раз нейронные сети и смогут позволить еще ближе подойти к их пониманию.
Стоит ли скачать нейросетевого робота?
В идеале нейросетевой советник должен проходить полностью все стадии торгового процесса самостоятельно, совершенно без человеческого участия. Обычные роботы периодически подлежат оптимизации, нужно грамотно все настроить для прибыльного результата. Соединение достоинства автоматической торговли (соблюсти правила стратегии, холодный расчет) и обучаемости (этого лишены стандартные торговые программы Forex) позволит использование нейросетевых систем.
Несмотря на разнообразие роботов для электронного валютного рынка, все равно есть искушение делегировать компьютеру даже эту роль. Автоматический советник для «Форекс» на основе нейронной сети может сделать реальным такой вариант.
Как действует нейросетевой робот?
Нейросетевая торговая система на «Форекс» должна проводить точную классификацию событий, основываясь на входящих данных. Обычные советники критерий для выполнения такого подхода оставляют неизменным. В результате, при смене тенденции он продолжает торговать по старым правилам и успешно сливает весь Ваш счет на рынке Forex. Робот, основанный на нейронной сети, должен распознавать обновление курсов автоматически и меняет правила торговли без участия трейдера.
В настоящее время эффективность нейросетевых автоматических торговых систем применима для результатов технического анализа. С их помощью хорошо можно наладить индикаторные стратегии. Не стоит ожидать серьезных изменений в решении этого вопроса до момента создания реального искусственного интеллекта.
Base — true пишем файл с базой векторов, false торгуем с классификацией. Обязательно сначала нужно протестировать эксперта с Base = true, и только потом тестировать с Base = false.
buy_threshold = 0.6 порог на все Buy позиции. Если вероятность покупки выше этого порога, то эксперт покупает. Этот параметр относится к тестированию с Base = false.
sell_threshold = 0.6 аналогично параметру buy_threshold.
inverse_position_open_? = true — Если вероятность сделки на покупку очень мала то значит вероятность продажи очень велика. Этот параметр позволяет открывать сделки когда возникают такие ситуации.
invers_buy_threshold=0.3 порог, когда вероятность прибыльной Buy позиции меньше то входим на Sell
invers_sell_threshold=0.3 аналогично invers_buy_threshold.
График тестирования без применения метода k-ближайших соседей
Нейросети на Форекс – кто их использует и есть ли в них смысл?
В современном мире все глубже в нашу жизнь проникают искусственный интеллект, самообучаемые голосовые помощники и анализ Big Data. Простые люди сталкиваются с этим чаще всего в формате приложений для смартфонов, но факт остается фактом – нейросети, или же самообучаемые компьютерные системы уже повсюду, даже если мы их не видим.
На протяжении многих лет, года эдак с 2006, программисты пробуют внедрять нейронные сети и в трейдинг. Идея кажется интересной – подстраивать торговлю автоматически под постоянно меняющийся рынок. Но как дела обстоят на практике?
Многие из нас постоянно находятся в поиске новых стратегий и тактик торговли на рынке Форекс. Каждая найденная система подвергается тестированию на историческом периоде различной длины. В идеале тестирование должно выявить такие паттерны, которые работали бы на достаточно длительном промежутке времени.
В реальности это нерешаемая задача – торговые системы «сливают», проработав от трех месяцев до нескольких лет. Продлить «срок службы» помогает оптимизация, но в конечном итоге приходится искать другой подход к рынку Форекс.
Феномену выхода из строя стратегий Форекс дают много объяснений, но стоит обратить особое внимание на одну из причин, способную со временем свести на нет все старания заработать на валютных спекуляциях, – эволюцию нейросетей. Что это такое, и как искусственный интеллект может повлиять на трейдинг, – в нашем сегодняшнем материале.
Когда заработки на Форекс были большими
Многие трейдеры, охватывающие прогонами тестов всю историю валютных торгов, с начала 90-х до настоящего момента, часто замечают падение производительности стратегий на отрезках 2001-2008 и 2013 годов. Они связывают выход из строя торговых систем с экономическими кризисами, но это лишь одна из причин, причем далеко не самая важная.
Рынок Форекс девяностых годов буквально «раздавал» деньги первым участникам торгов, установившим торговые терминалы, подключившись к сети Интернет, и использующим достаточно простые тактики, описанные в книгах трейдеров восьмидесятых. Заработку не мешали даже временные лаги, баги платформ, большие спреды, низкая скорость подключения ко Всемирной Паутине.
Борьба за пинг и низкие комиссии брокеров началась в 2001 году, когда на рынке стали массово появляться роботы и скальперские стратегии, изменившие форму трендов. Развитие робототехники заставило маркет мейкеров больше полагаться на анализ потока ордеров клиентов, «охотиться за стопами», применять различные уловки, управляя толпой с помощью автоматизированных стратегий.
Трейдеры ответили тем же: торговые платформы XXI века стали анализировать потоки ордеров фьючерсов и Открытый Интерес опционов, объемы торгов сопоставлялись со свечным анализом (VSA), на рынке «прописались» программисты и математики, создавшие множество разнообразных советников.
В 2008 году стратегии вышли за пределы булевой математики: рынок стал осваивать нелинейные индикаторы и эконометрику, которые уже было невозможно «повторить» в стандартных торговых терминалах. Негласные рейтинги брокеров Форекс зафиксировали в этот момент падение результативности у клиентов.
Новые подходы пока не получили широкого распространения в среде трейдеров из-за специфики темы эконометрики, а также сложности и дороговизны использования аналитических программ. Однако в 2013 году появилась еще одна «беда»: на рынке Форекс начал активно развиваться искусственный интеллект, который может практически не оставить возможностей для ручного и автоматического заработка.
Что такое нейросеть простыми словами
Тема нейросетей «выстрелила» в 2011 году, и за 8 лет она проникла во все сферы. Сейчас никого не удивить голосовыми помощниками, управляющими «умными домами», распознаванием лиц и т.д.
Во втором десятилетии XXI века нейросеть средней сложности обыгрывает гроссмейстеров в шахматы, а искусственный интеллект высшего порядка способен решать сложные логические задачи. Ярким примером возможностей ИИ является титул чемпиона по китайским шашкам Го у нейроробота Google.
За этим развитием стоит почти вековая эволюция: мало кто знает, что первой созданной нейросети скоро исполнится 80 лет. Благодаря Уоррену Маккалоку и Уолтеру Питтсу ученые стали работать над созданием вычислений, подобных работе нейрона человеческого мозга.
Каждому из них можно задать свой математический алгоритм работы, настроенный на обработку входных данных определенного формата. Управляет этой системой параллельных вычислений выходной нейрон, подбирающий итоги работы, чтобы подогнать результаты под правильный ответ.
Ответы предоставляет человек, – это называется процессом обучения сети, который является обязательным этапом на пути создания нейросети. Выходной нейрон должен стремиться выстроить процесс вычислений среди нейронов таким образом, чтобы при получении различных выходных данных находить показанные ему человеком результаты.
Настройка или “тренировка” сети перед ее запуском очень похожа на тестирование стратегий, – сеть раз за разом запускает вычисления и выделяет с помощью весовых коэффициентов наиболее значимые для правильного ответа алгоритмы. Пользователь определяет работу искусственного интеллекта по математическому отчету погрешностей.
Так же, как и в стратегии Форекс, когда нейросеть начинает выдавать раз за разом удовлетворительный результат, запускается форвард-тест на реальных, но уже прошедших событиях с известным исходом. Если сеть проходит эти испытания, она принимается в работу. При этом никогда не известно до конца, чему именно и как научится искусственный интеллект: результат и сам процесс работы алгоритмов нейронов внутри – это «черный ящик».
Приведу два примера. Первый – из теории распознавания лиц. Любому из нас в общих чертах знаком процесс составления фоторобота – подбор губ, лба, овалов лица и т.д. Нейросеть решила эту задачу по-своему и достаточно просто.
Нейроны заполняют поле любого фото крестиками размером в пиксель, с помощью анализа которых обнаруживаются границы изображения. После удаления размытых областей начинается подсчет по диагонали и горизонтали. Оказывается, при таком «измерении лица» получаются уникальные суммы, соответствующие конкретному человеку, если соблюдать масштаб и пропорции, которые определить не сложно.
Другой курьезный случай, часто вспоминаемый при обучении нейросети, – попытка американских военных научить беспилотники обнаруживать военную технику, распознавая ее тип с воздуха. Многочисленный показ снятых в различных условиях самолетов, танков, орудий и вертолетов, привел к тому, что ИИ стал идеально определять погодные условия, но так и не научился искать технику.
Чем опасно применение искусственного интеллекта на рынке Форекс?
Нейросеть изменит валютные спекуляции, брокеры могут вернуться к тактике, чем-то похожей на «кухни», только в глобальном масштабе. Фактически безграничные возможности нейросетей можно применять против толпы, прогнозируя не курсы валют, а модель поведения каждого отдельного трейдера. Маркет мейкеры и прайм-брокеры смогут подбирать контрстратегии, охотясь за стопами, расширяя спреды в момент вывода заявок на рынки, выставлять фантомные объемы в стаканах с опережением, а не по факту.
Спроектированная и запущенная стартапом Sentinent Technologies нейросеть уже может эмулировать 1800 рабочих сессий, прогнозируя с высокой точностью до триллиона (!) когнитивных моделей поведения реальных трейдеров. Система тренировалась на потоках ордеров, взятых из книги заявок бирж и серверов брокеров.
Качество и количество данных – залог успешной тренировки нейросетей; архивы тиковых сделок, разбитые по конкретным счетам, – самый ходовой товар на рынке дата-майнинга. Этим термином названа отдельная отрасль, добывающая, анализирующая и форматирующая первичную входную информацию для нейросети.
Другой столп, определяющий успех работы системы, – количество нейронов в «черном ящике». Чем оно выше, тем больше требуется вычислительных мощностей, которые вышли за рамки стандартных процессоров CPU. Проектировщики и создатели нейросетей используют чипы, изготовленные под заказ на специальных интегральных схемах. Идея взята у майнеров криптовалют, добывающих Bitcoin и другие монеты на ASIC-оборудовании.
Даже если брокерам не удастся изучить модель поведения трейдеров и успешно играть против стратегий толпы, они создадут высококлассные прогностические системы, которые уже не повторить в торговых терминалах. Современные торговые системы, работающие на рынках акций, товаров и валют, читают и понимают новости, распознают паттерны, то есть представляют собой аналитика с мозгом суперкомпьютера. Так работает, например, робот Emma.
Некоторые компании используют трейдеров напрямую, чтобы обучить машину самым удачным стратегиям, прошедшим конкурсный отбор. Компания Numerai проводит постоянные турниры, не скрывая своей цели и даже предлагая победителям получать постоянные дивиденды пропорционально вкладу в общую торговую систему нейросети.
Марк Линд из отдела компании IBM, проектирующего и запускающего нейросети по корпоративным заказам, особо отметил «нейробум» в конце 2017 года. Более 90% поднятых IT-гигантом сетей в отрасли экономики относились к прогнозированию курсов валютных и биржевых рынков.
Системы практически не использовали теханализ, работая с реальными данными товарно-денежного потока, анализируя деловую прессу и финансовые индикаторы, данные по производству, политические новости, отчеты по качеству продукции независимых экспертов и даже погоду. Алгоритмы нейронных сетей IBM не столько прогнозировали рыночные цены, сколько изучали реакцию толпы на те или иные фундаментальные новости и индикаторы, которые отражалась не только на рынке, но и в соцсетях.
Такая тенденция доказывает тезис, что компании больше изучают не поведение рынка, а реакцию толпы на события, часть из которых можно предсказать, узнать с помощью инсайда или вызвать косвенными манипуляциями, не связанными с торгами. В этом случае у Регуляторов не будет повода для наказания крупных компаний.
Искусственный интеллект в крупных инвестиционных фондах и банках
Одной из первых компаний, применивших искусственный интеллект для прогноза рыночных движений, стала Renaissance Technologies – компания, управляемая талантливыми математиками, принципиально нанимающими сотрудников с нулевыми знаниями трейдинга и теханализа.
Компания отличается низкой текучестью кадров, которые смогли создать полностью роботизированный фонд Medallion, показавший среднюю доходность 35% годовых за 20 лет управления инвестициями.
Самая радикальная замена трейдеров искусственным интеллектом произошла в Goldman Sachs, – «кузница кадров для Госдепа» сократила штат на 99%.
Известная всему миру инвестиционная компания BlackRock доверила нейросети Aladdin до 10% от всех портфелей и проводит тотальный аудит всех принятых решений аналитиками компаний. Такое решение было принято после падения доходов в 2018 году. Фонд отметил успехи конкурентов из Азии, где сейчас проходит нейробум в сфере инвестиций, на бирже Гонконга уже несколько лет успешно работает Aidyia Limited – хедж-фонд под полным управлением ИИ.
Как искусственный интеллект меняет доверительное управление?
Нейросеть заменила инвестиционных консультантов, персональных менеджеров и доверительных управляющих. Стартапы и крупные компании уже несколько лет предлагают подобных помощников, способных на 100% подстроиться под каждого конкретного клиента. Нейросеть изучает его предпочтения и привычки, чтобы индивидуально подобрать уровень риска и состав портфеля, предложить подходящие рынки и оптимальный мани менеджмент.
Подобные помощники разрабатываются для BlackRock стартапом FutureAdvisor, тестируются Motif Investing в партнерстве с JPMorgan и создаются UBS на базе SigFig.
Согласно исследованиям и опросам McKinsey, фокус группы инвесторов, следующих советам нейроконсультантов, опережает средний результат по рынку доверительного управления «живых» аналитиков на 7% годовых.
Помимо роботов от банков и крупных брокеров, на рынке финуслуг появилось отдельное направление по созданию нейростратегий «под ключ», например, Binatix. А также целая сфера услуг дата-майнинга – предоставление информации для нейросетей, отформатированных под любой конкретный рынок, как в случае со стартапом BUZZ Indexes.
На российском рынке нейросети использует компания БКС, управляя портфелями акций. Роботы приносят инвесторам от 30 до 70% доходности, обгоняя по результативности бенчмарк в виде курса S&P.
Роботы-консультанты, спроектированные на нейросетях, запущены в инвестиционных сервисах Яндекс.Деньги (Yammi) и банка Тинькофф. Заявленная и прогнозируемая доходность инвестиций составляет двузначную цифру. Ее трудно верифицировать из-за малого срока работы платформ, составляющих чуть больше года.
Как создать собственную нейросеть?
Прогнозирование валютного рынка Форекс с помощью искусственного интеллекта доступно «простым смертным». Нейросети участвуют в различных чемпионатах по алгоритмическому трейдингу, проводимых международными ассоциациями брокеров с 2008 года.
Собрать собственную стратегию можно на специализированных платформах: neuroshell, matlab, statistica, deductor или brainmaker. Трейдеры со знанием языка программирования могут воспользоваться специальными сервисами от Google, Microsoft, Amazon и т.д.
Чтобы максимально упростить сложные процессы обучения нейросети и выбора входных данных, трейдер может воспользоваться различными шаблонами и приложениями, собранными по типу блочного конструктора стратегий.
Заключение
Первая волна интереса к нейросетям накрыла Форекс в 2006-2008 годах. Экономический кризис и недостаток входных данных значительно уменьшил ряды энтузиастов. Трейдеры и компании так и не смогли показать долгосрочных стабильных результатов, которые бы могли оправдать высокую стоимость торговых платформ на нейросетях. Вторая волна, стартовавшая в 2011-2012 годах, привела к выпуску готовых продуктов в 2016-2018 годах, которые еще не успели показать объективные для оценки результаты.
Компании, рекламирующие нейроэдвайзеров, и фонды, управляемые нейросетью, скрывают графики доходности; многие ПАММ-счета, запущенные в Альпари на нейросетях, слиты к моменту написания статьи.
Учитывая скудное или даже полное отсутствие результатов доходности по нейросетям (на весь сервис myfxbook пять систем, 4 из которых уже закрыты), наряду с успехами искусственного интеллекта в других областях можно предположить, что эта тема пока используется только крупными брокерами и биржами.
Источник https://www.mql5.com/ru/code/9386
Источник https://tradexperts.ru/torgovye-roboty-foreks/nejrosetevoj-torgovyj-robot-knn
Источник https://tlap.com/nejroseti-na-forex/