Торговая система "FOREX-94"

Торговая система "FOREX-94" была создана специалистами Уралвнешторгбанка (Россия). Свои сигналы она основывает на индикаторе "Радуга рынка - Market Rainbow". Название обусловлено тем, что в компьютерной системе этот индикатор реализован в виде цветной полоски, приобретающей все более и более красный оттенок при подходе рынка к состоянию перепроданности и все более и более жел¬тый - по мере приближения состояния перекупленности на рынке.


По описанию авторов индикатора "радуга рынка" он представляет из себя нейронную сеть, на входы которой автоматически поступают заключения наиболее распространенных и, как следствие, оказывающих наибольшее воздействие на на¬строения рынка методов анализа. Эти заключения взвешиваются по определенной методике, вследствие чего формируется окончательный показатель - RNBW.


В систему "FOREX-94" заложены нейросетевые технологии, предназначенные для обработки информации, поступающей от методов технического анализа и дина¬мики цены. Термин "нейронные сети" используется для обозначения совокупности элементов - нейронов, связанных между собой и обменивающихся сигналами. В данном случае нейроны и сигналы между ними моделируются компьютером. Простейшая из нейросетей - так называемый персептрон - получает в качестве входной информации набор тех сигналов "Buy" или "Sell", которые вырабатывают методы технического анализа. Сравнивая набор полученных сигналов с теми наборами, которые имелись в прошлом, а также учитывая, как после этого вела себя цена, персепт-рон выдает некоторый обобщенный сигнал, который, как показало тестирование, всегда был более достоверен, чем сигнал наилучшего из методов технического анализа. Нейросети принимают решения о покупке или продаже товара на основе наблю¬дения за ценой в течение некоторого временного периода и сопоставления произошедших изменений курса с изменениями, имевшими место за эквивалентный период времени в прошлом.


Прежде чем анализировать текущие изменения цены, нейросеть обучается на историческом материале. Если нейросеть совершает ошибки в прогнозах, то соответствующие ситуации запоминаются для того, чтобы подобные ошибки не соверша¬лись в будущем.