Форекс - как повысить эффективность трейдера?

Существует несколько возможностей повышение эффективности трейдера. При схожести задач решаемых трейдером можно выделить 3 основных типа:

1)Выбор акций наиболее полно отвечающим стратегии игры.
2)Прогнозирование цены на конкретный период.
3)Правильное выставление ордеров.

Все перечисленные задачи полностью соответствуют трем основным этапам деятельности трейдера - прогноз дальнейшего развития ситуации, сбор и анализ необходимых данных, принятие решений для коррекции, в случае развития динамики рынка по незапланированному сценарию.

На перечисленные выше параметры и опираются производители программного обеспечения для рынка Форекс. Так, к примеру, для выбора акций достаточно часто используются сток-скринеры отбирающие акции по заданным пользователем параметрам. В методике прогноза цен применяется большой набор инструментов: от нейросетевых алгоритмов до традиционных методов экстраполяции.

Большая часть систем для выставления ордеров позволяют только лишь запрограммировать правила принятия решения для автоматической установки ордеров. Правила же должен задать непосредственно сам пользователь, потому что большая часть торговых систем в данном вопросе оказываются несостоятельными.

В реальности же получается, что производители программного обеспечения для Форекс выпускают программные продукты, эффективность которых при использовании в традиционных областях крайне низка. Почему же такая ситуация происходит?

Все дело в том, что по большей части в программных продуктах заложены достаточно простые алгоритмы решения, несмотря на то, что алгоритмы Форекса намного более сложные. Более востребованным для игроков на рынке мог бы стать инструмент позволяющий определять допустимые интервалы значений соответствующие поставленным целям для каждого показателя акции.

В методах прогнозирования можно наблюдать сильно выраженную поляризацию подходов – используются либо крайне сложные методы, либо очень простые. К сложным можно отнести методы на основе нейронных сетей к простым методы экстраполяции.

Стоит отметить, что перечисленные две области имеют огромное количество нюансов оценить которые адекватно сможет лишь узкий специалист. К примеру, одна из главных ролей принадлежит формированию обучающего множества – выбрать момент прекращения обучения достаточно сложно.

Адаптивные системы способны подстраивать свои параметры или самообучаться под динамику прогнозируемого ряда. Обучение возможно как «с учителем» так и «без учителя»: в первом случае необходимо указать, какие изменения необходимы во втором изменения происходят при помощи внутреннего алгоритма заложенного в модель.

Чаще всего в качестве «мнения учителя» используется величина ошибки прогноза, называемая целевой функцией, тогда целью обучения является настройка параметров под минимальную функцию. Описанный способ производит на свет такую проблему как overfitting, связанную со случайным выбором тренировочного множества.

С самого начала обучения модель определяет искомую зависимость, что непосредственно приводит к значительному уменьшению ошибки - целевой функции. В этом случае модель описывает особенности тренировочного множества, а не закономерность динамики значений ряда.

Помимо этого системы не способны дать ответ о количестве каналов, применяемых для обучения и объеме данных требуемых каждым каналом.
Эффективность применения сложных систем прогноза напрямую зависит от уровня квалификации пользователя.

© fin-i.com. При использовании материала гиперссылка на источник Финансовый информатор - обязательна !