Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга. - [9]
Так же, как вы обычно не представляете какой-то особенный стул, встречая слово «стул», модели, которые выстраивает нейронная сеть, не изображаются в виде особых букв, которые попадаются вам в написанном тексте. Вместо этого они представляют собой идеализированную форму каждой буквы. Модель английской буквы S — это идеализированная криволинейная ее форма; она подобна тому, как вы представляете букву S в своем воображении. Чтобы нейронная сеть распознавала букву S, написанную разными шрифтами, имеющаяся модель должна быть достаточно комплексной, чтобы нейросеть могла распознать S среди других букв. Модель не может быть слишком специфической, иначе она не различит S, написанную шрифтом Bookman Old Style, S, набранную жирным Comic Sans MS, и S, написанную Arial Black. Чтобы нейронная сеть функционировала должным образом, в модели, содержащейся в ее нейронных связях, должна быть зафиксирована квинтэссенция буквы в абстрактном смысле.
Представьте, что произойдет с рассматриваемой нами нейронной сетью, если мы покажем ей цифру 5. Сможет ли она найти различие между буквой S и цифрой 5? Это зависит от совершенства модели. Если модель включает в себя концепцию того, что у цифры 5 есть острые углы в верхней части и плавный изгиб в нижней, а у буквы S плавные изгибы имеются и в верхней, и в нижней частях, в модели содержится достаточно знаний для того, чтобы правильно идентифицировать их.
Чтобы научить нейронную сеть должным образом распознавать букву S и цифру 5, требуются примеры, содержащие характеристики, которые проводят различие между двумя символами. Если нейронная сеть обучалась только на примерах с буквами без цифр, она не сможет отличить S от 5. Для эффективного обучения выбор примеров должен быть достаточно широким.
Выбор примеров, предоставляемых нейронной сети, и классификация образцов по степени соответствия модели — работа левого полушария головного мозга. Оно также анализирует сложность любой конкретной проблемы и оценивает потенциальные модели. Например, левое полушарие анализирует сходство между Б и 5 и понимает, что необходим по крайней мере еще один дополнительный уровень характеристик, чтобы различать эти похожие знаки. За распознавание паттернов нейронными сетями отвечает правое полушарие. После формирования моделей на основе образцов и тренировки нейронной сети распознавание паттернов и распределение по категориям происходит автоматически. И в компьютере, и в головном мозге человека этот процесс происходит почти мгновенно.
Левое полушарие головного мозга очень хорошо извлекает абстрактные модели из паттернов и образцов, устанавливает и выбирает категории. Правое полушарие прекрасно определяет, соответствует ли данный образец модели, определяющей категорию, и отлично их распознает.
Левое полушарие анализирует, а правое замечает.
В головном мозге человека эти функции взаимосвязаны: каждая половина выполняет собственные задачи, а затем передает результаты своей деятельности другому полушарию. Рассмотрим, как начинающий трейдер знакомится с определенными паттернами.
На рис. 2.1 представлена идеальная модель паттерна «двойная вершина». Этот график демонстрирует значительный подъем цены, затем откат, а потом снова подъем до того же уровня, что и в прошлый раз. Именно такой график представляет трейдер, думая о паттерне под названием «двойная вершина».
Рис. 2.1. Паттерн «двойная вершина»
А теперь посмотрите на рис. 2.2. Все четыре приведенных здесь примера соответствуют модели паттерна «двойная вершина», но каждый имеет существенные особенности. На примерах А и В за первым пиком следует второй, еще более высокий. На примерах С и D вслед за первой высшей точкой идет более низкая.
Рис. 2.2. Примеры паттерна «двойная вершина»
Трейдерам, которые знакомы лишь с единственным описанием идеализированной модели «двойной вершины», нелегко определить, какой из примеров действительно соответствует данной модели. Это все потому, что они не понимают, почему так важна «двойная вершина», и не осознают, как сказывается такое движение цен на настроениях участников рынка. Поэтому таким трейдерам сложно решить, являются ли конкретные примеры, неточно соответствующие известной им модели, «двойной вершиной».
Как для тренировки нейронной сети требуются выборочные данные и их ассоциативная категоризация, так и для совершенствования человеческой интуиции нужны примеры и их ассоциативная классификация. Чтобы интуитивный анализ был правомерным, требуются надежные примеры и их четкая классификация. Например, если вы не имеете ясного представления, что означает «двойная вершина», то не сумеете интуитивно определить ее наличие в будущем. Ваша интуиция хороша настолько, насколько она обучена. Чтобы учиться, людям необходимо использовать оба полушария. Вы должны классифицировать и анализировать левым полушарием, чтобы понимать паттерны, которые используете для обучения правого. Только при наличии правильной аналитической и интеллектуальной структуры в левом полушарии, ваше правое полушарие сможет делать то, что ему больше всего удается: распознавать паттерны и ситуации.
