Модель торговли на основе нечеткой логики

Модель торговли на основе нечеткой логики

Определенность – это неисправимо, а неопределенность – это жизнь.

М. Жванецкий

Почему задачи, решаемые в процессе биржевой торговли, не могут быть решены в рамках традиционного механического подхода?

Дело в том, что финансовые рынки устроены таким образом, что создать четкую адекватную модель происходящих здесь процессов практически невозможно, потому что все факторы нечетки и размыты. В этих случаях используется такая относительно новая наука, как нечеткая логика.

Нечеткая логика, в отличие от традиционной формальной логики, известной со времен Аристотеля и оперирующей точными и четкими понятиями типа «да» и «нет» (0 и 1), имеет дело со значениями, лежащими в некотором диапазоне. Оперировать такими нечеткими величинами, конечно, гораздо сложнее, но это необходимо, поскольку многие явления не вписываются в рамки традиционной бинарной логики. Нечеткая логика позволяет описывать качественные явления (например, перекупленность/перепроданность, тренд/диапазон, оборот торгов и т. д.) некоторой функцией распределения и далее использовать его как точное, не заботясь более о его «нечеткой» природе. Попытка решить задачу в привычных формальных рамках приведет к получению неправильного результата.

Все торговые сигналы являются нечеткими, поскольку они действуют только в определенных рыночных условиях, которые невозможно четко определить. Трейдер имеет дело с вероятностными по своему характеру явлениями; они как раз и описываются функцией распределения. Методы, применяемые для решения задач нечеткой логики (а опыт здесь уже накоплен немалый), могут также применяться и в области интуитивного трейдинга. Вообще говоря, большая часть происходящих вокруг нас явлений по своей природе нечетка, и попытка анализировать эти явления с помощью формальной логики приводит к недопустимым искажениям.

Интуитивный трейдинг – это модель торговли, изначально построенная на решении задач с помощью методов нечеткой логики.

Использование нечеткой логики принципиально упрощает решение многих задач. Во-первых, значительно проще и понятнее математический аппарат решения этих задач. Во-вторых, гораздо легче создать механизм адаптации подобной системы к изменяющимся входным параметрам. В-третьих, появляется возможность оперирования не только собственно значениями данных, но и степенью их достоверности.