systèmes de neurones artificiels sont des modèles de traitement de l'information qui imitent la façon dont le cerveau humain traite les informations. Contrairement, les systèmes à base de règles conventionnelles techniques commerciaux populaires dans les années 1980, les systèmes de neurones ne nécessitent pas des règles de négociation Redened ou «optimisation» des indicateurs techniques pour générer des signaux de trading.
Au lieu de cela, à travers une "formation" processus itératif, systèmes neuronaux «apprendre» les associations sous-jacents et des relations causales dans les données techniques, ainsi que fondamentaux, qui affectent le prix d'un specic de stocks ou de la marchandise. Puis, avec un degré élevé de précision, systèmes neuronaux peuvent prévoir les prix futurs et des signaux de trading pour ce marché. Systèmes neuronaux artificiels sont aussi appelés réseaux de neurones, les ordinateurs neuronaux, systèmes adaptatifs, systèmes naturellement intelligents, ou les réseaux de neurones.
Ils sont calqués sur la structure et la fonction du cerveau. Parce qu'ils ne peuvent généraliser à partir de l'expérience passée, les systèmes neuronaux représentent une avancée significative par rapport aux systèmes commerciaux fondés sur des règles, qui nécessitent un expert compétent pour définir "si-alors" règles de négociation pour représenter la dynamique du marché. Il est pratiquement impossible d'attendre qu'un expert peut élaborer des règles commerciales qui représentent, et avec précision, reflétant des conditions de marché volatiles et changent rapidement.
Systèmes inflexibles, règle base sont tout simplement pas adaptative dynamique, malgré reoptimizations périodiques des indicateurs d'un système. Alors que les systèmes de négociation d'aujourd'hui, en utilisant des procédures d'optimisation historiques, le risque de devenir "sur-optimisés» ou «courbe-équipée" quand trop d'indicateurs techniques ou de règles sont utilisés, le gain de systèmes de neurones dans une prédictivité que plusieurs entrées de données sont utilisés pendant la formation. Cependant, il est pas aussi facile que ça en al'air.
Développer un système commercial rentable neuronal est très bien un art et non une science qui peut être suivie cookbookstyle. Il ya beaucoup de problèmes de conception graves qui doivent être abordées lors de l'élaboration et de la formation d'un système d'échange de neurones, si elle est d'être prédictive, et surtout, rentable.
En général,