רשתות עצביות במסחר: מעבר להייפ

בינה מלאכותית מעצבת מחדש את הנוף הפיננסי, ובחזית המהפכה הזו נמצאות רשתות עצביות (Neural Networks). בניגוד לאלגוריתמים מסורתיים העוקבים אחר כללים ליניאריים, רשתות עצביות נועדו לחקות את המוח האנושי, ולומדות כמויות עצומות של נתונים כדי לזהות דפוסים מורכבים ולא ליניאריים.

המגבלה של מודלים ליניאריים

אסטרטגיות מסחר מסורתיות מסתמכות לעתים קרובות על אינדיקטורים ליניאריים כמו ממוצעים נעים או RSI. בעוד שהם יעילים בשווקים מגמתיים, כלים אלה נכשלים לעתים קרובות בלכידת האופי הכאוטי של נתונים פיננסיים.

• רגרסיה ליניארית: מניחה קשר של קו ישר.
• לוגיקה פשוטה: "אם מחיר > MA(50), קנה."

השווקים, לעומת זאת, לעתים רחוקות פשוטים. הם מושפעים מאלפי משתנים בו זמנית.

כיצד רשתות עצביות "רואות" את השוק

רשתות עצביות, ספציפית מודלי למידה עמוקה (Deep Learning), מורכבות משכבות מרובות של צמתים (נוירונים).

1. שכבת קלט (Input Layer)

כאן נכנסים נתונים גולמיים: מחיר, ווליום, תנודתיות ואפילו ניתוח סנטימנט.

2. שכבות נסתרות (Hidden Layers)

הקסם קורה כאן. הרשת מעבדת אינטראקציות בין משתנים. היא עשויה "ללמוד" שווליום גבוה + תנודתיות נמוכה חוזים פריצה, אבל רק בימי שלישי.

3. שכבת פלט (Output Layer)

התחזית הסופית: קנה, מכור או החזק, מלווה לעתים קרובות בציון אמון.

יישום בעולם האמיתי

ב-TradingMaster AI, אנו משתמשים ברשתות LSTM (זיכרון לטווח קצר ארוך), סוג של RNN המתמחה בנתוני סדרות עתיות. זה מאפשר לבוטים שלנו לזכור זעזועים בשוק מהעבר ולהסתגל בהתאם.

"הכוח האמיתי של AI הוא לא בחיזוי העתיד בוודאות, אלא בחישוב הסתברויות טוב יותר ממה שכל אדם יכול."

מתחילים

אתה לא צריך דוקטורט במדעי הנתונים כדי להשתמש בכלים האלה. הפלטפורמה שלנו מפשטת את המורכבות. בדוק את תכונות ה-ML שלנו כדי לראות כיצד אתה יכול לפרוס מודלים אלה היום.