Блог им. anshin
Нейронные сети активно и успешно используются во всех сферах, в том числе для прогнозирования.
Вполне логично было бы использовать её для прогнозирования курса акций, валют и пр.
Если принять за аксиому, что поведение в прошлом определяет поведение в будущем, то нет ничего проще — обучаем нейронную сеть на всех исторических данных и на выходе всегда знаем, куда пойдёт цена — вверх или вниз.
На практике обученная нейронная сеть даёт результат не выше 50-60%. Т.е. по сути пальцем в небо.
Найдя некоторый паттерн и зная реакцию на подобные патерны в прошлом, иногда цена может отреагировать также как в прошлом, а иногда — совсем иначе.
Ранее я писал пост «почему не работает технический анализ»
Нейронные сети также можно отнести к методам технического анализа, т.к они тоже пытаются выявить закономерности в развитие ряда, обучаясь на его исторических данных.
По факту — прошлые цены отражают только цены в прошлом, мы не можем точно знать какая будет цена, зная только прошлые цены.
Те, кто работают с НС, отлично знают, что такое «переобучение» и знают, на каком периоде нужно обучать. В любом случае это не «все исторические данные».
Если это вам не поможет — то даже и не знаю, что сказать. Как бы к финансовому софту экскурсий не проводят. Так что аргумент «покажи мне» уж совсем убойный.
Найти адекватный подход из области распознавания образов к рынку не есть слишком простая задача.