Эта статья — мой расширенный ответ на недавнюю публикацию «Мечтают ли нейросети об электроденьгах?», в которой автор многословно и подробно объясняет почему нейросети точно не могут работать в трейдинге и почему предсказание цены невозможно.

Прежде чем обосную свое несогласие с такой позицией, давайте немного коснемся теории и приемов которые применяются в трейдинге. Основой большинства графиков цены является так называемая «свеча». Это период усреднения цены, внутри периода мы игнорируем колебания котировок, а оставляем только минимальное и максимальное значения, а так же котировки начала свечи (открытия) и окончания (закрытия). Свечи могут быть от 1 минуты до 1 года. Раскрашиваем свечу зеленым если цена двинулась вверх, красным если двинулась вниз. В итоге получаем упрощенный, читабельный график, а главное, информативный.

Есть такая профессия — трейдер. Это специалист который долго учился своему ремеслу имеет большой опыт и как результат, после анализа некоего количества предыдущих свечей может предсказать движение цены на следующей свече, т.е. предсказать будущее. Он конечно не просто смотрит на график, а использует дополнительные инструменты которые называются «индикаторы». В индикаторах ничего волшебного нет, они формализуют и математически описывают все то же опыт трейдеров накопленный поколениями. Работа с индикаторами называется «техническим анализом». В отличии от других видов анализа, технический анализ работает только с графиком, никаких новостей и прочего.

Уже понятно к чему веду? Я лично знаю нескольких трейдеров которые пользуясь только техническим анализом, годами успешно торгуют на бирже и даже стабильно зарабатывают себе на хлеб. Очевидный вывод из всего этого — цена актива в будущем как то связана с историей предыдущих цен и эта связь достаточная для того, что бы живой человек мог ее видеть и использовать это знание.

Так почему нейросети не могут? Кошку от собаки отличают, а тут не могут. Вроде все очевидно, должно работать, а не работает. С этого места я дам свое объяснение почему не работает, а точнее, у большинства не работает.

Раз уж вспомнили про классический в нейросетях «Hello world» — отличить на фотографиях кошку от собаки давайте вспомним, что там происходит. Нейросети для обучения показывают, например, 10'000 картинок на которых в разных ситуациях изображена собака, потом так же с кошкой. К каждой картинке дается правильный ответ кто на ней. Нейросеть внимательно много раз все это просматривает и выстаивает у себя в голове некие правила по которым она в будущем сможет правильно ответить на вопрос «Это кошка или собака?». И эта схема работает. Успешных распознаваний 99.9%, бинго! Значит применим это в трейдинге.

Давайте показывать нейросети скрины графиков и давать правильный ответ куда потом пошла цена, она так научится и все будет ОК, с кошкой же работает. Это пример входа в тему стандартного среднестатистического исследователя. И что же он получает на выходе? Ничего… Нейросеть не обучается. Но наш исследовать не прост и сразу не сдается: «Надо подавать правильные данный на вход!» и начинаются циклы «правильных данных» ввиде бесконечных вариантов хитроумных векторов. И вот процесс пошел… Что бы понять когда же наш исследователь устанет и напишет статью про то, что нейросети невозможно обучить трейдингу, надо взять среднее значение усердия исследователя и умножить на количество часов от одного разочарования до другого.  

А какой же правильный ответ, почему не обучается?
На самом деле, под «исследователем» я описал себя, но только мне повезло, хватило усердия дотянуть до первых положительных результатов. И вот мое, сугубо объективное, возможно неправильное, объяснение проблемы.

Да, котировки это хаос, но не на 100%. Примерно в 2% случаев следующая свеча с вероятностью около 70% связана с предыдущей историей. На самом деле примерно этот же принцип эксплуатируют индикаторы, только в них это называется «паттерн» который, как раз, и бывает примерно с такой вероятностью и вероятность отработки у него тоже не 100%. Значения 2% и 70% — это то, что я получил на сегодняшний день. Уверен, что при правильном обучении нейросети эта связь намного больше. А подход к обучению как с кошками и собаками не работает по очень простой причине. Показывая нейросети графики и давая правильный ответ, на самом деле, мы не показываем ей условную кошку или собаку, а показываем облака, бабочек, знаки зодиака и только в двух процентах то, что нужно, т.е. на 98% наши данные это хаос.

Остается понять как выловить эти заветные 2% и только по ним потом принимать торговые решения. Вариант «обучаем показывая только индикаторы» не работает, по крайней мере у меня не получилось. В итоге, первые результаты я получил после 100500 подборов входных параметров плюс правильный анализ того, что выдает сеть. Более подробное объяснение технически сложное и не для этой статьи, здесь я просто попытался логическими рассуждениями поспорить с утверждением, что нейросети и трейдинг несовместимы.