Handel spółkami akcji z użyciem narzędzia korzystającego z sieci neuronowych

Handel spółkami akcji z użyciem sieci neuronowych. Spotkanie handlu na giełdzie z branżą IT dało nam nieporównywalnie więcej możliwości w kwestii analizy instrumentów. Realnie, spotkanie to miało miejsce dość dawno temu i dziś większość decyzji inwestycyjnych w poważnych instytucjach podejmują roboty — statystyki mówią, że może być to nawet 70% ogółu transakcji. Handel z użyciem sztucznej inteligencji nie jest więc w branży finansowej niczym nowym, ale do świadomości traderów detalicznych zaczął przebijać się ledwie chwilę temu.

Czym jest sieć neuronowa?

Sieci neuronowe (z ang. neural networks) są w dużym uproszczeniu programami zdolnymi do samodzielnego uczenia się. 

Z tego względu nie należy mylić ich z tzw. algorithmic trading, czyli handlem z użyciem robotów, które maszynowo egzekwują zaprogramowaną przez nas strategię. 

Sieć, która otrzyma wystarczającą ilość danych historycznych na temat danego rynku, zyska możliwość dogłębnego ich zbadania i odnotowania zależności niezauważalnych dla przeciętnego człowieka.

Oprogramowanie tego typu używane przez wielkie firmy zadziwia skutecznością, traderom detalicznym pozostają zaś samodzielnie budowane kody źródłowe, które i tak potrafią udowodnić swoją przydatność. 

Przede wszystkim jednak — zadaniem programów nie jest wyręczenie człowieka, a potwierdzenie jego analiz/zaprzeczenie im i uchronienie budżetu przed dotkliwymi stratami. 

Sieci neuronowe potrafią osiągać nieprzeciętne wyniki przede wszystkim na płynnych rynkach akcji spółek, takich jak Apple czy Microsoft, ze względu na możliwość poparcia analizy technicznej fundamentalną — bardziej skomplikowane sieci neuronowe mogą dodatkowo przeczesywać internet w poszukiwaniu informacji na temat konkretnej firmy. 

Jesteś zainteresowany handlem na rynkach akcji spółek? Sprawdź także ofertę jednego z najlepszych brokerów, by dowiedzieć się więcej na ich temat. 

Otwieranie pozycji z pomocą wskaźnika działającego na bazie sieci neuronowych

Filtrowanie za pomocą świec Heikin Ashi

Przyjrzyjmy się danym historycznym rynku akcji marki Tesla, używając przy tym wskaźnika działającego w oparciu o sieci i różnych narzędzi filtrujących. 

Powyżej widzimy oznaczone żółtymi prostokątami sygnały do wzrostu. Jest ich aktualnie zbyt wiele, dlatego potrzebujemy linii bazowej, która pomoże nam określić miejsce otwarcia pozycji.

sieć neuronowa

Dodane zostały dwie średnie kroczące. By otworzyć pozycję kup/sprzedaj, muszą zostać spełnione dwa warunki — szybsza średnia krocząca (błękitna) musi przeciąć wolniejszą (czerwoną) do góry/w dół oraz cena akcji musi zamknąć się powyżej/poniżej obu. 

Od wskaźnika na bazie sieci neuronowych wymagamy z kolei, by powyżej/poniżej średnich dawał sygnały do wzrostu/spadku, w tym przynajmniej jeden silny — na niebieskim/czerwonym tle. 

Warunki te zostały spełnione dwa razy, co zaznaczono na grafice, a obie otwarte w ten sposób pozycje przyniosłyby zadowalający zysk. 

Scalping

Otwieranie pozycji

Dodatkową możliwością jest użycie średnich kroczących jako „magnesu” na cenę. 

W tym przypadku, sygnały do otwarcia pozycji będziemy otrzymywać od wskaźnika korzystającego z sieci neuronowych. 

Pamiętajmy, że jest to strategia o zdecydowanie wyższym ryzyku, jako że planujemy łapać krótkie korekty ceny, inwestując przeciwko trendowi głównemu. 

Filtrowanie za pomocą świec Heikin Ashi

Scalping

Do pary średnich kroczących i jednego wskaźnika, dodaliśmy świece Heikin Ashi. 

Naturalnie ignorują one szum rynkowy, dając nam lepszy pogląd na trend, w którym znajduje się cena. Więcej o wariacji Heikin Ashi możesz dowiedzieć się z tego artykułu

Można zauważyć, że wykres został niejako „wygładzony”, a my zyskaliśmy m.in. możliwość wcześniejszego otwarcia pozycji (co wiąże się jednak ze zignorowaniem przecięcia średnich kroczących).

Największą zaletą Heikin Ashi są jednak wiarygodne sygnały na temat końca trendu, co — o ile wspomożemy się danymi z wyższej ramy czasowej, pomoże nam opuścić rynek w najlepszym możliwym momencie. 

Podsumowanie

Ze względu na szybkość uczenia się i możliwość wnikliwej analizy, odpowiednio wykorzystywane sieci neuronowe mogą uchronić nasz budżet przed wieloma nietrafionymi transakcjami. 

Pamiętajmy jednak, że są one jedynie uzupełnieniem systemu, który powinien być wielokrotnie testowany i optymalizowany — tak w procesie tzw. backtestingu, jak i podczas handlu na koncie demo. 

ogsdahz

ZOSTAW ODPOWIEDŹ

Please enter your comment!
Please enter your name here