Mạng lưới thần kinh trong giao dịch: Vượt xa sự cường điệu

Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại bối cảnh tài chính và đi đầu trong cuộc cách mạng này là Mạng thần kinh. Không giống như các thuật toán truyền thống tuân theo các quy tắc tuyến tính, Mạng nơ-ron được thiết kế để mô phỏng bộ não con người, học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu phức tạp, phi tuyến tính.

Hạn chế của mô hình tuyến tính

Các chiến lược giao dịch truyền thống thường dựa vào các chỉ báo tuyến tính như Đường trung bình động hoặc RSI. Mặc dù hiệu quả trong các thị trường có xu hướng nhưng những công cụ này thường không nắm bắt được bản chất hỗn loạn của dữ liệu tài chính.

• Hồi quy tuyến tính: Giả sử mối quan hệ là đường thẳng.
• Logic đơn giản: "Nếu giá > MA(50), Mua."

Tuy nhiên, thị trường hiếm khi đơn giản. Họ bị ảnh hưởng bởi hàng ngàn biến số cùng một lúc.

Mạng thần kinh "nhìn" thị trường như thế nào

Mạng thần kinh, cụ thể là các mô hình Deep Learning, bao gồm nhiều lớp nút (tế bào thần kinh).

1. Lớp đầu vào

Đây là nơi nhập dữ liệu thô: giá, khối lượng, độ biến động và thậm chí cả phân tích tình cảm.

2. Lớp ẩn

Sự kỳ diệu xảy ra ở đây. Mạng xử lý các tương tác giữa các biến. Nó có thể "biết" rằng khối lượng lớn + độ biến động thấp dự đoán một sự đột phá, nhưng chỉ vào Thứ Ba.

3. Lớp đầu ra

Dự đoán cuối cùng: Mua, Bán hoặc Giữ, thường đi kèm với [điểm tin cậy](/blog/sự hiểu biết-tự tin-scores).

Ứng dụng trong thế giới thực

Tại TradingMaster AI, chúng tôi sử dụng mạng LSTM (Bộ nhớ ngắn hạn dài), một loại RNN chuyên dùng cho dữ liệu chuỗi thời gian. Điều này cho phép các bot của chúng tôi ghi nhớ những cú sốc thị trường trong quá khứ và điều chỉnh cho phù hợp.

"Sức mạnh thực sự của AI không nằm ở khả năng dự đoán tương lai một cách chắc chắn mà ở khả năng tính toán xác suất tốt hơn bất kỳ khả năng nào của con người."

Bắt đầu

Bạn không cần bằng Tiến sĩ Khoa học Dữ liệu để sử dụng những công cụ này. Nền tảng của chúng tôi tóm tắt sự phức tạp. Hãy xem [Tính năng ML](/tính năng) của chúng tôi để biết cách bạn có thể triển khai các mô hình này ngay hôm nay.