Нет такого человека, который бы хоть однажды в жизни не потерял деньги. В той или иной степени мы все были хоть раз за свою жизнь в роли ограбленных. В Америке финансовые пирамиды имеют давнюю историю; Россия столкнулась с этим впервые в 90-х годах прошлого века. Но, вне зависимости от того, известны нам свойства пирамид или нет, терять деньги
одинаково больно и досадно. Но боль и досада выступают великими учителями. Они учат терпению, осторожности, правильной расстановке акцентов, отбивают алчность и делают человека в конечном счете мудрее.
Мне довелось как-то присутствовать на одном из уголовных процессов по делу о пирамидах. Процесс шел несколько лет (потому что от пирамиды пострадало 8000 человек, и суд посчитал необходимым разобраться в деле,
что называется, до последнего доллара). На первых заседаниях гневу одураченных людей не было границ. Они требовали от суда самого сурового
наказания для мошенников. Кое-кто даже был готов (если ему дадут револьвер и право выносить вердикт) самолично расправиться с подсудимыми. К концу же процесса, когда время взяло свое, и страсти подутихли, вдруг прозвучало, как выстраданный урок, от одной из потерпевших: «Мы сами виноваты». Нужно было прожить несколько лет один на один с обидой, чтобы выстрадать истину о том, что виноваты все, или не виноват никто. Что пирамида . это только реакция на жадность и страх, это материализованный образ болезни и одновременно . Горькое лекарство от нее.
Быть мудрее, учиться жить в джунглях, не превращаясь при этом в дикое животное, то жадное, то пугливое, . это лозунг дня. В переводе на язык денег это означает- быть инвестором, учиться оценивать риски и парировать их.
Нейроподобный элемент
Одно из важнейших свойств нейроподобной сети - способность к самоорганизации, самоадаптации с целью улучшения качества функционирования. Это достигается обучением сети, алгоритм которого задается набором обучающих правил. Обучающие правила определяют, каким образом изменяются связи в ответ на входное воздействие. Обучение основано на увеличении силы связи (веса синопса) между одновременно активными нейронами. Таким образом, часто используемые связи усиливаются, что объясняет феномен обучения путем повторения и привыкания.
Илья Остроухов - Нейросети работа над ошибками
Нейронные сети активно применяются в задачах финансового анализа уже более 10 лет. На фоне постоянно изменяющейся динамики рынка интерес к нейросетевым технологиям не только не ослабевает, а растет с каждым годом. Нейронные сети хорошо работают в условиях резких движений цен, зашумленности и противоречивости данных и являются отличным дополнением к классическому теханализу, который на современных рынках все чаще перестает работать или выдает противоречивые сигналы
Илья Остроухов - Нейросети Карты Кохонена
Когда говорят о нейронных сетях, то обычно имеют в виду многослойную нейронную сеть, обучаемую по алгоритму обратного распространения ошибки. Таким нейросетям посвящено множество книг и статей. И именно такой тип нейронных сетей до сих пор использовали российские трейдеры. Однако есть другой тип нейронных сетей, который пока неизвестен российскому трейдеру. Это самоорганизующиеся карты Кохонена, которые благодаря своим уникальным свойствам уже давно стали на западе классическим способом решения сложных финансовых задач.
Илья Остроухов - Нейронные сети: интеграция с теханализом
По мере приобретения опыта в торговле многие трейдеры осознают ограниченность теханализа и необходимость использования дополнительных аналитических методов, например, таких, как нейронные технологии. Для того чтобы успешно их применять, программа нейросетевого анализа должна быть интегрирована с программой теханализа, которую трейдер использует в повседневной практике. Недавно на российском рынке появился новый нейросетевой пакет - NeuroScalp, который совместно с программой TradeStation 2000i образует единый комплекс для всестороннего финансового анализа.
Павел Панфилов - Прогнозирование курсов валют на рынке Forex
Главная задача любого инвестора — купить дешевле и продать дороже. Чем выше изменчивость цен актива, тем больше имеется возможностей для проведения выигрышных стратегий торговли, но они сопряжены с высоким риском. Ключевым вопросом при этом является определение направления, величины и волатильности (изменчивости) будущих цен на основе прошлых данных. В статье дается пример прогноза курсов валют на рынке Forex, полученного с применением нейронных технологий.