Почему нейросети не могут прогнозировать биржевые графики?

Answer 1

Нейросети и их способность прогнозировать биржевые графики — это довольно сложная тема. Вот несколько основных причин, почему это оказывается сложной задачей:

1. *Высокая степень неопределенности и волатильность рынка*: Биржевые рынки подвержены влиянию множества переменных, включая экономические показатели, политические события, природные катастрофы и даже психологию трейдеров. Все эти факторы создают высокую степень неопределенности, которую трудно анализировать и предсказать даже для самых продвинутых моделей машинного обучения.

2. *Проблема переобучения*: Нейросети, особенно глубокие, могут столкнуться с проблемой переобучения, когда модель слишком точно подстраивается под исторические данные, потеряв при этом способность к обобщению. Это означает, что хотя модель может эффективно работать на данных из прошлого, она может не справиться с прогнозированием будущих тенденций, которые не встречались в обучающем наборе данных.

3. *Изменение рыночных условий*: Рыночные условия могут резко изменяться, и модели, обученные на данных прошлых периодов, могут не отражать новые экономические реалии. Рынки постоянно развиваются, и стратегии, которые работали вчера, могут оказаться неэффективными завтра.

4. *Черные лебеди и редкие события*: В финансовых рынках время от времени происходят неожиданные черные лебеди — события, которые практически невозможно предсказать с помощью статистических или алгоритмических моделей из-за их крайней редкости и непредвиденности.

5. *Этические и регуляторные сображения*: В некоторых случаях, использование автоматизированных систем для торговли на бирже может столкнуться с регуляторными ограничениями или вызвать опасения на тему этики и справедливости.

Важно отметить, что, несмотря на сложности, многие разработчики и исследователи постоянно работают над улучшением алгоритмов машинного обучения для анализа и прогнозирования биржевых данных. Однако в текущем состоянии нейросети еще не могут предсказывать рыночные движения с высокой степенью надежности, особенно на коротких временных интервалах.