Redes neuronales: pronósticos de ganancias

Las redes neuronales son lo último en informática. Son algoritmos esencialmente entrenables que intentan emular ciertos aspectos del funcionamiento del cerebro humano. Esto les da una capacidad única de auto-entrenamiento, la capacidad de formalizar información no clasificada y, lo más importante, la capacidad de hacer pronósticos basados ​​en la información histórica que tienen a su disposición.

Las redes neuronales se han utilizado cada vez más en una variedad de aplicaciones comerciales, incluidas las soluciones de pronóstico y de investigación de mercado. En algunas áreas, como la detección de fraudes o la evaluación de riesgos, son los líderes indiscutibles. Los principales campos en los que las redes neuronales han encontrado aplicación son las operaciones financieras, la planificación empresarial, el comercio, el análisis de negocios y el mantenimiento de productos. Las redes neuronales se pueden aplicar de forma remunerada por todo tipo de comerciantes, por lo que si usted es un comerciante y aún no se ha introducido en las redes neuronales, lo guiaremos a través de este método de análisis técnico y le mostraremos cómo aplicarlo. Su estilo de negociación.

Conceptos erróneos comunes

La mayoría de las personas nunca ha oído hablar de las redes neuronales y, si no son comerciantes, probablemente no necesitarán saber qué son. Sin embargo, lo sorprendente es el hecho de que un número considerable de aquellos que podrían beneficiarse enormemente de la tecnología de redes neuronales nunca lo han escuchado, lo toman como una idea científica elevada que está fuera de su alcance o lo consideran un marketing ingenioso. truco que no tiene nada que ofrecer. También hay quienes depositan todas sus esperanzas en las redes neuronales, elogiándolas después de una experiencia positiva y considerándolas como una solución perfecta para cualquier problema. Sin embargo, como cualquier estrategia comercial, las redes neuronales no son soluciones rápidas que le permitirán hacerse rico haciendo clic en uno o dos botones. De hecho, la comprensión correcta de las redes neuronales y su propósito es vital para su aplicación exitosa. En lo que respecta al comercio, las redes neuronales son un método nuevo y único de análisis técnico, destinado a quienes adoptan un enfoque de pensamiento en sus negocios y están dispuestos a contribuir con algo de tiempo y esfuerzo para que este método funcione para ellos. Lo mejor de todo, cuando se aplica correctamente, las redes neuronales pueden generar ganancias de manera regular.

Use redes neuronales para descubrir oportunidades

Una idea errónea importante es que las redes neuronales son una herramienta de pronóstico que puede ofrecer consejos sobre cómo actuar en una situación particular del mercado. Las redes neuronales no hacen pronósticos. En cambio, analizan datos de precios y descubren oportunidades. Usando una red neuronal, puede tomar una decisión comercial basada en datos exhaustivamente examinados, lo cual no es necesariamente el caso cuando se utilizan métodos de análisis técnico tradicionales. Para un comerciante serio y reflexivo, las redes neuronales son una herramienta de próxima generación con un gran potencial que puede detectar interdependencias sutiles no lineales y patrones que otros métodos de análisis técnico no pueden descubrir.

Las mejores redes

Al igual que cualquier tipo de gran producto o tecnología, las redes neuronales han comenzado a atraer a aquellos que buscan un mercado en ciernes. Torrentes de anuncios sobre software de próxima generación han inundado el mercado, anuncios que celebran el más poderoso de todos los algoritmos de redes neuronales jamás creados. Incluso en esos raros casos en los que las afirmaciones publicitarias se parecen a la verdad, tenga en cuenta que un aumento del 10% en la eficiencia es probablemente lo máximo que obtendrá de una red neuronal. En otras palabras, no produce retornos milagrosos, e independientemente de qué tan bien funcione en una situación particular, habrá algunos conjuntos de datos y clases de tareas para los cuales los algoritmos utilizados anteriormente siguen siendo superiores. Recuerda esto: no es el algoritmo el que hace el truco. La información de entrada bien preparada sobre el indicador específico es el componente más importante de su éxito con las redes neuronales.

¿Es mejor la convergencia más rápida?

Muchos de los que ya usan redes neuronales creen erróneamente que cuanto más rápido su red proporcione resultados, mejor será. Esto, sin embargo, es una ilusión. Una buena red no está determinada por la velocidad a la que produce resultados, y los usuarios deben aprender a encontrar el mejor equilibrio entre la velocidad a la que se entrena la red y la calidad de los resultados que produce.

Aplicación correcta de redes neuronales

Muchos comerciantes aplican mal las redes neuronales porque confían demasiado en el software que usan sin haber recibido buenas instrucciones sobre cómo usarlo correctamente. Para utilizar una red neuronal de la manera correcta y, por lo tanto, de manera rentable, un operador debe prestar atención a todas las etapas del ciclo de preparación de la red. Es el comerciante y no su red el responsable de inventar una idea, formalizarla, probarla y mejorarla y, finalmente, elegir el momento adecuado para deshacerse de ella cuando ya no sea útil. Consideremos las etapas de este proceso crucial con más detalle:

1. Encontrar y formalizar una idea comercial
Un comerciante debe comprender completamente que su red neuronal no está destinada a inventar ideas y conceptos comerciales ganadores. Está destinado a proporcionar la información más confiable y precisa posible sobre la efectividad de su idea o concepto comercial. Por lo tanto, debe tener una idea comercial original y definir claramente el propósito de esta idea y lo que espera lograr al emplearla. Esta es la etapa más importante en el ciclo de preparación de la red. (Para lecturas relacionadas, vea Lecciones del diario de un comerciante).
2. Mejorando los parámetros de su modelo
A continuación, debe intentar mejorar la calidad general del modelo modificando el conjunto de datos utilizado y ajustando los diferentes parámetros.

3. Desechar el modelo cuando se vuelve obsoleto
Todos los modelos basados ​​en redes neuronales tienen una vida útil y no pueden usarse indefinidamente. La longevidad de la vida útil de un modelo depende de la situación del mercado y de cuánto tiempo permanecen las interdependencias del mercado reflejadas en él. Sin embargo, tarde o temprano cualquier modelo se vuelve obsoleto. Cuando esto sucede, puede volver a entrenar el modelo utilizando datos completamente nuevos (es decir, reemplazar todos los datos que se han utilizado), agregar algunos datos nuevos al conjunto de datos existente y entrenar el modelo nuevamente, o simplemente retirar el modelo por completo.

Muchos operadores cometen el error de seguir el camino más simple: dependen en gran medida y utilizan el enfoque para el cual su software proporciona la funcionalidad más fácil de usar y automatizada. Este enfoque más simple es pronosticar un precio con algunas barras de anticipación y basar su sistema comercial en este pronóstico. Otros operadores pronostican el cambio de precio o el porcentaje del cambio de precio. Este enfoque rara vez produce mejores resultados que pronosticar el precio directamente. Ambos enfoques simplistas no logran descubrir y explotar con lucro la mayoría de las interdependencias importantes a más largo plazo y, como resultado, el modelo se vuelve rápidamente obsoleto a medida que cambian las fuerzas impulsoras globales.

El enfoque general más óptimo para usar redes neuronales

Un operador exitoso se enfocará y pasará bastante tiempo seleccionando los elementos de entrada de gobierno para su red neuronal y ajustando sus parámetros. Él o ella pasará desde (al menos) varias semanas, y a veces hasta varios meses, desplegando la red. Un comerciante exitoso también ajustará su red a las condiciones cambiantes a lo largo de su vida útil. Debido a que cada red neuronal solo puede cubrir un aspecto relativamente pequeño del mercado, las redes neuronales también deben usarse en un comité. Use tantas redes neuronales como sea apropiado; la capacidad de emplear varias a la vez es otro beneficio de esta estrategia. De esta manera, cada una de estas redes múltiples puede ser responsable de algún aspecto específico del mercado, brindándole una gran ventaja en todos los ámbitos. Sin embargo, se recomienda que mantenga el número de redes utilizadas dentro del rango de cinco a diez. Finalmente, las redes neuronales deberían combinarse con uno de los enfoques clásicos. Esto le permitirá aprovechar mejor los resultados logrados de acuerdo con sus preferencias comerciales.

Conclusión

Experimentará un verdadero éxito con las redes neuronales solo cuando deje de buscar la mejor red. Después de todo, la clave de su éxito con las redes neuronales no radica en la red en sí, sino en su estrategia comercial. Por lo tanto, para encontrar una estrategia rentable que funcione para usted, debe desarrollar una idea sólida sobre cómo crear un comité de redes neuronales y usarlas en combinación con filtros clásicos y reglas de administración de dinero.

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