Торговый робот на основе нейронной сети: особенности создания и тестирования

Есть вещи, о существовании которых мы можем только догадываться. Они окружают нас, делая нашу жизнь намного интересней, речь идет о нейронных сетях. В центре внимания находится Торговый робот на основе нейронной сети, работа которого основана именно на нейтронной сети. Данная технология была разработана достаточно давно, тем не менее, ее активное использование началось совсем недавно.

С активной работой нейтронных сетей мы сталкиваемся даже в повседневной жизни. Идеальным примером является распознавание текста в различных интернет программах или распознание речи в использовании мобильного телефона на базе Android. Широкого применения эта система приобрела и в сфере финансовых рынков.

Особенности функционирования нейронной сети

Представленная система имеет входы и всего один или пару выходов. На вход, как правило, подаются данные цены, объема и других показателей. Сигналы, подающиеся с выходов, дают возможность торговому роботу входить в рынок. Прежде чем начать активное пользование нейронной сетью необходимо провести ее обучение. Таким образом, посредством «обучения с учителем» на входы подаются примеры данных, а на выходы – правильное решение – покупать или продавать.

После прохождения обучения и тестирования на входы нейронной сети можно подавать уже реальные рыночные данные, сеть же начнет формировать сигналы, используемые для торговли приносящей прибыль и реальный доход. Важно подметить, что нейронные сети являются лишь одним из нескольких способов входящих в общее количество разделов искусственного интеллекта.

Какие технологии применяются при разработке нейронной сети

Помимо всего прочего широкого использования приобрел и генетический алгоритм. Торговый робот работает на языке C++. Для того чтобы рассчитать нейронные сети для деятельности робота HAL9000 нужно использовать Matlab. Говоря о генетическом алгоритме, стоит подметить, что последний способен создать множество нейронных сетей, характеризующихся различной архитектурой, после чего алгоритм производит оценку сетей.

Оценка производится при помощи методики тщательного контроля, суть которого заключается в обучении сети на различных данных. В результате чего проводится так называемая виртуальная торговля и оценка ее результатов. Под контроль попадает уровень прибыли, стабильность работы сети и многое другое. Как результат: нейронные сети, готовые к активной работе.