Uno de los últimos sucesos en el mundo Forex son las redes neuronales. Las redes neuronales es un mecanismo de aprendizaje automático que está estrechamente relacionada con la tecnología de inteligencia artificial. Estos sistemas recogen y analizan los datos utilizando un modelo de aprendizaje a distancia, que repite cómo trabaja y aprende el cerebro humano, métodos de prueba y error, síntesis y separación

. ¿Cuáles son las posibilidades actuales y potenciales que ofrecen estas soluciones de software a los Mercados financieros Forex?

 

¿Qué es una red neuronal?

Red neuronal es un sistema único de análisis de datos técnicos. Y lo importante es que su funcionamiento autónomo es muy similar al de las personas, en el cómo evalúan las relaciones causales y la probabilidad. Lo que sin duda es importante para las personas en la toma de ciertas decisiones, se encarna en los sistemas de redes neuronales, evaluando la experiencia anterior. Esto es como un niño, que una y otra vez arma rompecabezas y comete menos errores.

 

Así es como funciona una red neuronal biológica

 

 

Y así se manifiestan los principios de funcionamiento de una red neuronal de varias capas. Algo parecido, ¿no es así?

La red se perfecciona gracias a los dos principales paquetes de datos: el paquete para la formación y el paquete para las pruebas, lo que permite mejorar a sí mismo mediante la prueba de error, como en las personas. Una de las principales fortalezas de la red neuronal es que puede seguir aprendiendo, complementando sus pronósticos con datos recibidos y repensando en este contexto, algunos de los principios de su trabajo.

Las redes neuronales en Forex pueden analizar muy armoniosamente entre sí los datos técnicosfundamentales, lo que no hacen otros sistemas mecánicos, al igual que algunos traders.

En sí la misma formación de las redes neuronales lleva mucho tiempo, recursos y esfuerzo. Pero hay esperanzas de que de esta manera o similar se pueda reducir aún más la distancia entre la capacidad única de pensamiento humano y la potencia de cálculo de los sistemas informáticos.

 

¿En algún lugar ya se aplica un sistema de este tipo?

Los motores de búsqueda como Google o Yandex hace tiempo que ya utilizan redes neuronales para analizar y clasificar imágenes, sonidos, texto, símbolos y otros datos. La red neuronal de Google puede ordenar imágenes, aprendiendo en el camino a distinguir cada vez más características generales y particulares de las mismas imágenes. Tales sistemas neuronales ordenan fácilmente las imágenes en blanco y negro y a color, además pueden casi sin fallas distinguir las imágenes de gatitos de cachorros.

El Traductor de Google también ha pasado parcialmente a la interfaz de red neural y ha comenzado a traducir mucho más preciso y más cerca al contexto. Las neuro-computadoras son utilizadas activamente por el conglomerado financiero estadounidense Citigroup Inc. El Chemical Bank también ha desarrollado un gran sistema de software, ejecutada por la firma Neural Data. Muchas de las grandes compañías estadounidenses como LBS Capital Management Inc. compran pequeños neuro-paquetes y neuro-computadoras (de hasta $50000) y mejoran significativamente sus indicadores de trading en los índices estadounidenses S&P y Nasdaq.

También se han ampliado las posibilidades cuando se trabaja con algún tipo de dato. Por ejemplo, una red neural puede comprimir los datos, poniendo de relieve la relación más común entre las partes de los mismos y expresándolos más compacto, en menor dimensión. Los datos de la imagen fuente también pueden ser restaurados por la red neuronal mediante la memoria asociativa, si, de repente, los datos han sido dañados o estropeados.

Pero hoy en día, los investigadores y desarrolladores de redes neuronales son más fundamentales que las tareas y problemas específicos. Hay mucho para mejorar los mismos algoritmos de autoaprendizaje y de análisis, rendimiento y otros, para fortalecer el propio nicho, ampliando el potencial de las posibilidades concretas.

 

¿Cómo es que se puede utilizar en los mercados de divisas?

Las redes neuronales pueden predecir, resumiendo y separando en función de los datos que entren o salgan. La red entrenada puede como cualquier otro indicador técnico predecir los valores futuros de una secuencia basada en datos históricos.

Pero a diferencia de los indicadores clásicos, la red neuronal auto configura los principios de evaluación de los datos y sus dependencias entre sí, corrigiéndolos en base a los éxitos y fracasos en el trading. Por supuesto, y aquí se necesita mucho tiempo, dinero y esfuerzo para entrenar a la red y proporcionar la infraestructura necesaria para responder oportunamente a los datos entrantes.

Todas las ventajas visibles de los sistemas de redes neuronales tienen riesgos que pueden fallar con respecto a los pronósticos de negociación. Como resultado final, las soluciones de salida sólo son tan buenas como los buenos datos de entrada. Las redes neuronales muestran una gran correlación entre ellos, incluso si los datos son muchos.

También se extraen bien las plantillas de amplios tipos de información aisladas, incluso cuando estas plantillas y relaciones casi no se ven con el ojo humano. Sin embargo, el uso de la inteligencia sin emoción, después de todo, es más bien una debilidad que puede manifestarse cuando se trabaja con mercados volátiles. Cuando se introduce un factor desconocido, la red neuronal artificial no tiene la capacidad de asignar el peso emocional.

Los ejemplos más claros sobre la explotación de las redes neuronales profundas en los mercados financieros usted puede encontrarlos aquíaquí. En la red hay más indicadores que de alguna manera han explotado las redes neuronales y usted los encuentra fácilmente.

 

Conclusiones generales

Actual y prometedor, pero todavía es temprano, las redes neuronales con su potencial actual pueden predecir los mercados mejor que los asesores algorítmicos tradicionales y los indicadores, pero este potencial está inconcluso y las bases mismas de modelado de la red neuronal necesitan mejorar y perfeccionarse.

Las redes neuronales clasifican bien los patrones y muy bien navegan dentro de la dinámica de tendencia.

Trabajan muy bien dentro de la tendencia actual y detectan el comportamiento de los ciclos. Pero, como el hombre, aún no pueden predecir el futuro fuera de la relación con el pasado, sino adaptarse a los eventos entrantes frescos y los datos pasan donde es más lento.

Todos aquellos que utilizan redes neuronales en Forex, por regla negocian en tendencias a largo plazo o de momento. Scalpers buenos se encuentran, pero con poca frecuencia.

Las redes neuronales han sido populares hace 10 y 5 años atrás, y hoy la  nueva revolución de progreso de estos sistemas está relacionada con el desarrollo de las tecnologías de big data y la nube, que también debe tenerse en cuenta para el pleno desarrollo y la investigación.






El contenido de este artículo es sólo una opinión personal del autor y no refleja necesariamente la posición oficial de LiteForex. Los materiales publicados en esta página se proporcionan solamente con fines informativos y no debe interpretarse como consejo de inversión o asesoramiento a los efectos de la Directiva 2004/39 /EC.



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