Нейронные сети были наиболее популярны в конце 80 — начале 90- х годов, после чего медовый месяц завершился. Что же произошло? В общем, наступило разочарование среди трейдеров, надеявшихся, что новые технологии чудесным образом обеспечат им превосходство с минимальными затратами усилий. Разработчики использовали для обучения недостаточно подготовленные исходные данные, надеясь на открытия, которые должна была сделать сама сеть. Это был наивный подход. Успех на рынке никогда не бывает таким простым и доступным для всех. Этот подход был не только неэффективен в отношении разработки сетей, но и привел к тому, что сети широко распространились. В результате любая попытка систем уловить выгодные движения рынка сводилась к нулю ввиду изменившейся природы рынка, который быстро адаптировался к новым методам торговли. Во всем обвинили саму технологию и отбросили ее, не задумавшись о неправильном подходе к ее применению. Для получения успешных результатов был необходим более осмысленный и изощренный подход.
Большинство попыток разработать прогностические модели на основе нейронных сетей, простые или усложненные, были сконцентрированы на отдельных рынках. Проблема с отдельными рынками состоит в том, что количество точек данных для обучения сети весьма ограничено и ведет к переоптимизации, что, особенно в сочетании с не слишком хорошо подготовленными данными, ведет к провалу при торговле. В этой главе нейронные сети будут обучаться на основе целого портфеля ценных бумаг, валют и фьючерсов, что позволит использовать для избежания подгонки десятки тысяч точек данных — приличное количество для маленькой или средней нейронной сети. Возможно, таким образом удастся заставить работать достаточно прямолинейный алгоритм прогнозирования рынка. Фактически, такая сеть сможет служить универсальным прогностическим средством, т.е. после обучения на целом портфеле она сможет прогнозировать в отдельности каждый из рынков.
