Teknisk analyse blir scinence fiction med ny vitenskap

Teknisk analyse har lenge vært en av de mest brukte formene for anaylse i finansbransjen. Nå intrer teknisk analyse en rolle som kan minne om noe fra en science fiction film:

Hva får du når du kombinerer modeller fra teknisk analyse med neurale nettverk og kunstig intelligens? Svaret er at du får ekstremt bra treffende analyser som hele tiden lærer fra hvordan markedet oppfører seg.

Følgende har blitt fortalt om dette spennende temaet (oversatt fra annet språk og oversettelsesfeil kan forekomme):

Siden tidlig på 1990-tallet da de første praktisk brukbare typer av nevrale nettverk dukket opp, har kunstige nevrale nettverk raskt vokst i popularitet. De er kunstig intelligens adaptive programvare systemer som har blitt inspirert av hvordan biologiske nevrale nettverk fungerer. De brukes fordi de kan lære å oppdage komplekse mønstre i data. I matematiske termer, er de universelle funksjon approximators, betyr at gitt riktige data og konfigurert riktig, kan de fange og modell enhver input-output relasjoner. Dette ikke bare fjerner behovet for menneskelig tolkning av diagrammer eller serien av regler for å generere entry / exit signaler, men gir også en bro til fundamental analyse, som de variablene som brukes i fundamental analyse kan brukes som input.

Som Anns er i hovedsak ikke-lineære statistiske modeller, deres nøyaktighet og prediksjon evner kan være både matematisk og empirisk testet. I ulike studier har forfatterne hevdet at nevrale nettverk som brukes for å generere trading signaler gitt ulike tekniske og fundamentale innganger har betydelig bedre resultater enn buy-hold strategier samt tradisjonelle lineære teknisk analyse metoder når det kombineres med regel-baserte ekspertsystemer.

Mens avanserte matematiske natur slik adaptive systemer har holdt nevrale nettverk for økonomisk analyse meste innen akademisk forskning sirkler, i de senere årene mer brukervennlig nettverk programvare har gjort teknologien mer tilgjengelig for tradere. Imidlertid er storskala anvendelse problematisk på grunn av problemet med matchende riktig nevrale topologi til markedet som studeres.