UMĚLÁ INTELIGENCE A AUTOMATICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY

Spousta i těch nezkušenějších obchodníků je ovlivněno mýty, předsudky a představami o automatickém obchodování, ke kterému přistupují buď skepticky s předsudky, nebo naopak nezdravě optimisticky.

Existují mýty o automatických obchodních systémech (AOS), které lze shrnout takto:

Mýtus první: "AOSy nevydělávají a dlouhodobě nefungují"

Ano i ne. Zda AOS bude fungovat a vydělávat závisí na několika již předem daných faktorech. Prvním z nich je, jak v systému obchodujeme. Pokud máme systém již vytvořený a jako takový v něm dlouhodobě obchodujeme ročně a se ziskem, je málo pravděpodobné, že nám přestane po nějakém čase fungovat. Systém funguje, pokud si jej přesně tak naprogramujeme i s případnými nastavitelnými parametry, které jsme za tu dobu, co systém používáme, museli měnit nebo poupravit. V tomto případě je mýtus vyvrácen.

Ve složitější situaci se ocitneme, pokud systém používáme krátkou dobu, navrhujeme jej a stále upravujeme. Pak je rozhodným faktorem naše psychika, tj. jak dlouho jsme schopni psychicky unést, když je systém ve ztrátě a další podobné parametry. Proto návrh systému by měl být robustní. Pokud máme při určitém nastavení indikátoru na konci testu zisk, a stačí, když jej jen trochu modifikujeme a vykazujeme ztrátu, je něco šťastně na samotné myšlence. Takový systém nikdy nebude správně fungovat.

Mýtus druhý: "AOS mně zbaví psychologické náročnosti a zodpovědnosti za moje obchody

Tato věda má dvě části. V té první je pravda někde uprostřed. Záleží na přístupu k obchodování jako takovému a i zde je důležité, jak je AOS "starý" prověřený časem a reálnými obchody. Druhá část má jednoznačnou odpověď. NIKDY se nezbavíme zodpovědnosti za obchod, který nám AOS provedl, ať už je ziskový nebo ztrátový.

Mýtus třetí: "Diskreční systémy se nikdy nemohou stát AOSem"

Tento systém je lež. "Diskrečním systémem" rozumíme takový systém, jehož pravidla jsou srozumitelná pro člověka, ale nelze je interpretovat strojům. Naopak, pokud diskreci vnímá někdo jako "kouknu na graf a vidím … ale proč vidím a co vidím, říct neumím, prostě to tam je", tak v tomto případě je to čistá pravda a toto se opravdu programovat nedá.

Stroj nemyslí, je racionální a přísně pragmatický. Zato je přesný a neomylný. Jinak. Pokud obchodujeme a lze to vyjádřit v číslech, tak takovéto systémy je možné programovat jako AOS. Čísla zde stanovují, kdy je signál kvalitní a naopak.

Mýtus čtvrtý: "Je nemorální mít AOS, zisky bych si měl/a zasloužit

Nepřísluší nám rozhodovat, co je morální a co nikoliv. Zisky si máme zasloužit. Ale známe přísloví "bez práce nejsou koláče". A ti, co přemýšlí o obchodu komplexně, jistě ví, kolik úsilí a času je stál vývoj byť jednoduchého systému.

Mýtus pátý: "Koupím si z webu robota a zbohatnu"

To je lež. Vezměme to čistě účelově. Proč by někdo, kdo vyvine takovýto systém, který vám bude vydělávat 300 % zhodnocení měsíčně, jej měl prodat za pár tisícovek? Když je někdo tak zdatný, že dokázal zhotovit takovýto systém, tak proč raději neobchoduje sám, když tuto sumu je schopen vydělat za několik dnů? Bohužel, vždy se najdou jedinci, kteří naletí podvodníkům a takový systém koupí. A ještě jedna věc u kupovaných systémů: Velmi špatně snášejí změnu tržních podmínek, a protože nevíme, jak je takovýto AOS nastaven, těžko si můžeme vzít ponaučení z toho, co se stalo, a jsme ve ztrátě. Takovéto věci opravdu nebrat!

Mýtus šestý: "AOSy jsou pro mě finančně nedostupné"

Není pravda, že by vytvoření AOSu byla nějaká hodně drahá záležitost. Nestojí to nic, pouze lidskou práci, pokud věnujete stovky hodin na jeho naprogramování. Nebo již úspěšně AOS provozujeme, vydělal nám nějaké peníze, které můžeme investovat do dalšího rozvíjení, než abychom dále vysedávali u PC. Mýtus odpadá.

Mýtus sedmý: "Neexistují svaté grály"

Pod tíhou tohoto rčení mnozí přestali věřit a hledat. Přesto si můžeme být jisti, že takový systém lze vyvinout.

---

Obchodní systémy jsou chaotické. Jako takové se vyznačují extrémní citlivostí na počáteční podmínky. Malá změna hodnot na začátku časové řady vyvolá drastické změny v chování později. Viz příklad prostředí burzy. Na burze jsou prodávány a nakupovány akcie v závislosti na jejich ceně. Cena se odvíjí od toho, jak hodně se nakupuje nebo prodává. Zákon nabídky a poptávky vyvolává negativní zpětnou vazbu, protože zvýšení ceny snižuje poptávku, která po určité době zase sníží cenu. Související spekulace přesto způsobují pozitivní zpětnou vazbu, protože rostoucí cena vytváří u nakupujících předpoklad, že v růstu bude pokračovat, čímž je motivuje k dalšímu nakupování. Vztah prodat nebo koupit je základem obchodování na burze a existuje celá řada pohnutek a vhodných okamžiků, kdy prodat nebo kdy koupit.

Každý obchodní systém by měl obsahovat čtyři hlavní strategie:

· Vstupní strategie

· Strategie pro umisťování Stop Loss (přestat obchodovat ztráta)

· Výstupní strategie pro umis|ťování Take Profit (vezmi zisk)

· Money management

Vstupní strategií se myslí provedení pokynu nakup - prodej podle vývoje ceny, aby pravděpodobnost úspěchu byla co největší. Na určení vstupu do obchodu existuje celá řada strategií. Neuronová síť, která je základem našeho AOSu, umí rozpoznávat tyto signály a doporučuje a tím AOS vstupuje do pozice krátké (sell - prodat okamžitě) nebo dlouhé (buy - koupit).

Obchodování na Forexu, o kterém jsem psala v minulém článku Umělá inteligence, Forex a Elliottovy vlny, je krátkodobějšího charakteru. Jedním z klíčových prvků obchodního systému je právě Stop Loss. Ta zabraňuje v obchodování v případě, že se cena nevyvíjí žádoucím směrem. Lépe z obchodu vycouvat a utržit malou ztrátu než předpokládat obrat trhu. Při další vhodné příležitosti lze znovu do obchodu vstoupit.

Výstupní strategie

Nejlépe je hned se vstupním příkazem do obchodu zadávat Stop Loss i Take Profit. Buď vystoupíme se ztrátou nebo se ziskem.

Money management

Na základě money managementu se řídí naše chování na trzích. V podstatě sledujeme příjmy a výdaje. Součástí money managementu jsou všechny důležité informace ze vstupní a výstupní strategie a strategie Stop Loss a Take Profit. Podstatnou částí je tzv. RRR - Risk to Reward Ratio, které nám dává poměr risku k zisku.

Je třeba počítat i s další částkou a tou je komise na jednotlivé obchody. Tuto komisi bychom měli zakomponovat do každého obchodu, abychom mohli porovnat reálné náklady.

V experimentálním obchodování byly použity tři umělé neuronové sítě Hebbova neuronová síť, Adaline a Backpropagation. Nejlepších výsledků dosáhla Hebbova neuronová sít, pak Back Propagation a na posledním místě se umístila Adaline.

Pro zajímavost uvádím obrázek Obchodování na základě Hebba a na základě doporučení experta.

Obchodování podle Hebbova adaptačního pravidla

Obchodování podle lidského experta

Podle výsledků experimentu lze konstatovat, že rozpoznávání vzorů v časově závislých datech a jejich klasifikace pomocí vybraných neuronových sítí je úspěšné.

Závěrem bych chtěla říci, že umělé neuronové sítě coby klasifikátory lze úspěšně využít nejen v oblasti burzy, ale i v lékařství, adaptivním řízení, při zpracování meteorologických nebo astronomických dat a dalších oblastech.

Snažila jsem se umělou inteligenci v tomto článku použít v užším smyslu a soustředila jsem se na Elliotovy vlnyv minulém článku Umělá inteligence, Forex a Elliotovy vlny a automatické obchodní systémy - burzu v tomto článku. Obchodování na burze, zbohatnutí mimo mne může zaujmout více lidí. Věřím, že počítačové algoritmy by šly najít i na hry jako je Sportka, Sazka, Šťastných deset a další hry, kde se operuje s čísly. Třeba to bude i pro vás článek k zamyšlení. Pro mne byl inspirací michalmazgal.blog.cz, můj syn a přítel mé dcery.

Zdroje:

E. Volná, M. Kotyrba, M. Janošek, V. Kocian: Umělá inteligence

P. Prouza: Automatické obchodní systémy - mýty a pravdy. (Dostupné z http://www.fxstreet.cz/eacoderautomaticke-obchodni-systemy-myty-a-pravda.html)

Zpracovala: Mirijam