Deep Learning là gì? Cách áp dụng Deap Learning

Việc áp dụng deep learning vào forex là hữu ích, nhưng cũng chỉ nên là một phần của quyết định, chiến lược giao dịch. Luôn luôn dùng chính bản thân bạn để kiểm tra rà soát trước khi đầu tư để tránh bị rơi vào bẫy của dữ liệu, vì quá khứ chưa chắc sẽ lặp lại.

Deep learning là gì? Deep learning là một chức năng trí tuệ nhân tạo bắt chước hoạt động của bộ não con người trong việc xử lý dữ liệu và tạo ra các mô hình tương tự để sử dụng trong việc ra quyết định.

Deep learning là phần của machine learning trong trí tuệ nhân tạo (AI) có các mạng có khả năng nghiên cứu không bị giám sát từ dữ liệu không có cấu trúc hoặc không bị  gắn nhãn. Còn được gọi là deep neural learning hoặc deep neural network.

Deep learning hoạt động như thế nào?

Deep learning đã phát triển cùng với thời đại kỹ thuật số, điều này đã mang lại sự bùng nổ dữ liệu dưới mọi hình thức và từ mọi khu vực trên thế giới. Dữ liệu này, được gọi đơn giản là dữ liệu lớn, được lấy từ các nguồn như phương tiện truyền thông xã hội, công cụ tìm kiếm internet, nền tảng thương mại điện tử và rạp chiếu phim trực tuyến, trong số các nguồn khác. Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể truy cập dễ dàng và có thể được chia sẻ thông qua các ứng dụng fintech như điện toán đám mây.

Tuy nhiên, dữ liệu, thường không có cấu trúc, quá lớn đến nỗi con người phải mất hàng thập kỷ để hiểu và trích xuất thông tin liên quan. Các công ty nhận ra tiềm năng đáng kinh ngạc có thể có được từ việc làm sáng tỏ sự giàu có thông tin này và ngày càng thích nghi với các hệ thống AI để được hỗ trợ tự động.

Deep learning và Machine learning

Một trong những kỹ thuật AI phổ biến nhất được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn là machine learning, thuật toán tự thích ứng giúp phân tích ngày càng tốt hơn và các mô hình với dữ liệu có sẵn hoặc với dữ liệu mới được thêm vào.

Ví dụ, nếu một công ty thanh toán kỹ thuật số muốn phát hiện sự xuất hiện hoặc tiềm năng gian lận trong hệ thống của mình, công ty có thể sử dụng các công cụ machine learning cho mục đích này. Thuật toán tính toán được tích hợp trong mô hình máy tính sẽ xử lý tất cả các giao dịch xảy ra trên nền tảng kỹ thuật số, tìm các mẫu trong tập dữ liệu và chỉ ra bất kỳ sự bất thường nào được phát hiện bởi mẫu.

Deep learning, một bộ phận con của machine learning, sử dụng một cấp bậc của mạng lưới thần kinh nhân tạo để thực hiện quá trình machine learning. Các mạng lưới thần kinh nhân tạo được xây dựng giống như bộ não của con người, với các nút nơ ron được kết nối với nhau như một mạng nhện.Trong khi các chương trình truyền thống xây dựng phân tích với dữ liệu theo cách tuyến tính, chức năng phân cấp của các hệ thống Deep learning cho phép các máy xử lý dữ liệu theo cách tiếp cận phi tuyến.

Ví dụ, cách tiếp cận truyền thống để phát hiện gian lận hoặc rửa tiền có thể dựa vào số lượng giao dịch xảy ra, trong khi kỹ thuật deep learning sẽ bao gồm thời gian, vị trí địa lý, địa chỉ IP, loại nhà bán lẻ và bất kỳ tính năng nào khác có khả năng chỉ ra hoạt động lừa đảo . Lớp đầu tiên của mạng nơ ron xử lý dữ liệu đầu vào thô như lượng giao dịch và chuyển nó sang lớp tiếp theo làm đầu ra. Lớp thứ hai xử lý thông tin lớp trước đó bằng cách bao gồm thông tin bổ sung như địa chỉ IP của người dùng và truyền vào kết quả của nó. Lớp tiếp theo lấy thông tin lớp thứ hai và bao gồm dữ liệu thô như vị trí địa lý và làm cho mô hình của máy thậm chí còn tốt hơn. Điều này tiếp tục trên tất cả các cấp của mạng lưới nơ-ron.

Áp dụng Deap Learning vào đầu tư Forex – Có thể hay không ?

Câu trả lời là có thể, và phụ thuộc vào quan điểm của nhà đầu tư. Mỗi trader phải đối mặt với một tình huống khi anh ta phải chọn liệu giao dịch thủ công hay sử dụng robot và các công cụ khác để tự động hóa quy trình.

Đối với một số trader truyền thống, họ không tin tưởng vào các cỗ máy giao dịch ngoại hối vì có thể mắc phải những sai lầm khi giao dịch tự động dựa trên những chart, pattern quá khứ – không phải lịch sử luôn luôn lặp lại. Tuy nhiên, giao dịch tự động cũng có rất nhiều lợi thế và những điểm cần được khắc phục.

Tuy nhiên, vì bất kỳ ai đã sử dụng deep cleaning trong giao dịch đều có thể nhận ra rằng, vấn đề không đơn giản chỉ là cung cấp một số dữ liệu thị trường cho một thuật toán và sử dụng các dự đoán để đưa ra quyết định giao dịch. Một số vấn đề phổ biến cần được giải quyết bao gồm:

1.  Tìm ra một cách nhạy bén để đóng khung vấn đề dự báo, ví dụ như vấn đề phân loại hoặc hồi quy.

2.  Thu nhỏ dữ liệu để hỗ trợ cho việc đào tạo deep network.

3.  Quyết định kiến ​​trúc mạng phù hợp.

4.  Điều chỉnh các hyperparameters của mạng và thuật toán tối ưu hóa sao cho mạng hội tụ hợp lý và hiệu quả. Tùy thuộc vào kiến ​​trúc được chọn, có thể có một vài chục hyperparameters ảnh hưởng đến mô hình, điều này có thể gây ra nhiều vấn đề đáng kể,

5.  Chi phí có thể áp dụng cho vấn đề.

6.  Cách xử lý vấn đề thị trường luôn thay đổi. Dữ liệu thị trường có xu hướng không cố định, điều đó có nghĩa là một mạng được đào tạo về dữ liệu lịch sử rất có thể chứng minh sự vô dụng khi được sử dụng với dữ liệu trong tương lai.

7.  Có thể có rất ít tín hiệu trong dữ liệu thị trường lịch sử liên quan đến định hướng tương lai của thị trường. Điều này có ý nghĩa bằng trực giác nếu bạn cho rằng thị trường bị ảnh hưởng không chỉ bởi giá và khối lượng lịch sử của nó. Hơn nữa, khá nhiều người giao dịch một thị trường cụ thể sẽ xem xét dữ liệu lịch sử của nó và sử dụng nó theo một cách nào đó để thông báo quyết định giao dịch của họ. Điều đó có nghĩa là dữ liệu thị trường một mình có thể không mang lại cho một cá nhân nhiều lợi thế.

5 vấn đề đầu tiên được liệt kê ở trên là phổ biến đối với hầu hết các vấn đề về machine learning và hướng giải quyết các vấn đề này sẽ bao quát phần lớn các khía cạnh của khoa học dữ liệu ứng dụng.

Mặt khác, các vấn đề 6 và 7 rất có thể chứng minh việc sử dụng deep learning để biến dữ liệu thị trường trong quá khứ thành tín hiệu giao dịch có lợi nhuận ở hiện tại khá KHÓ KHĂN.

Không có thuật toán học máy hoặc trí tuệ nhân tạo nào có thể đưa ra dự đoán tốt trong tương lai nếu dữ liệu đào tạo của nó không có mối quan hệ với mục tiêu được dự đoán hoặc nếu mối quan hệ đó thay đổi đáng kể theo thời gian. Nói cách khác, việc cung cấp dữ liệu thị trường cho thuật toán machine learning chỉ hữu ích trong chừng mực quá khứ là một yếu tố dự báo tương lai.

Trong các hệ thống giao dịch deep learning đã đưa ra thị trường, nhà phát triển luôn sử dụng dữ liệu bổ sung. Không chỉ lịch sử, thường xuyên lấy mẫu dữ liệu giá và khối lượng và biến đổi của chúng. Mặc dù dường như có một lợi thế nhỏ trong việc sử dụng deep cleaning để trích xuất tín hiệu từ dữ liệu thị trường trong quá khứ, nhưng có thể điều này không đủ quan trọng để vượt qua chi phí giao dịch. Và ngay cả khi có thể đảm bảo lợi ích vượt trên chi phí, lợi thế này có khả năng không đủ quan trọng để biện minh cho rủi ro và nỗ lực cần thiết để đưa nó ra thị trường.

Như vậy thì có thể thấy việc áp dụng deep learning vào forex là hữu ích, nhưng cũng chỉ nên là một phần của quyết định, chiến lược giao dịch. Luôn luôn dùng chính bản thân bạn để kiểm tra rà soát trước khi đầu tư để tránh bị rơi vào bẫy của dữ liệu.

Tổng hợp bởi Vnrebates.net

Theo Investopedia.com, robotwealth.com

Được viết bởi: Đặng Kiều


Giúp chúng tôi đánh giá nội dung của bài viết
Broker
Rebates/lot