Hầu như bất kỳ ai tham gia giao dịch trực tuyến trên thị trường Forex, chứng khoán, hàng hóa hoặc tiền điện tử đều đã nghe nói về mạng lưới thần kinh và cách sử dụng chúng trong giao dịch với robot, còn được gọi là Expert Advisors (EA). Vậy chính xác thì mạng lưới thần kinh là gì, chúng có điểm gì chung và chúng khác với trí tuệ nhân tạo như thế nào? Ưu điểm và nhược điểm của chúng là gì? Và cuối cùng, liệu mạng lưới thần kinh có thể trở thành một công cụ đáng tin cậy cho mọi nhà giao dịch, đảm bảo lợi nhuận ổn định?
Giới thiệu về mạng lưới thần kinh
Mạng lưới thần kinh là một cấu trúc thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và nguyên tắc hoạt động của bộ não của sinh vật sống. Nó được thiết kế để xử lý dữ liệu thông qua các mạng lưới phức tạp gồm các nút được kết nối với nhau mô phỏng các nơ-ron. Mỗi nơ-ron nhân tạo trong mạng như vậy có thể nhận, xử lý và truyền tín hiệu đến các nơ-ron khác. Kết quả là, về mặt tổng thể, họ có khả năng giải quyết các nhiệm vụ từ đơn giản nhất đến những nhiệm vụ có tính trừu tượng cao.
Khái niệm nơ-ron nhân tạo đã được đề xuất từ năm 1943 bởi các nhà khoa học người Mỹ Warren Sturgis McCulloch và Walter Pitts, những người đã tạo ra mô hình toán học của nơ-ron. Warren McCulloch, sinh năm 1898, lấy bằng y khoa tại Đại học Yale, Hoa Kỳ, năm 1927, đã tiến hành nghiên cứu về tâm thần học và sinh lý thần kinh, đặc biệt là nghiên cứu về hệ thần kinh. Sau đó, nhà khoa học bắt đầu quan tâm nghiêm túc đến khả năng mô hình hóa bộ não con người một cách nhân tạo. Walter Pitts, kém ông 25 tuổi và tự học về toán học và sinh lý thần kinh, đã bộc lộ những khả năng vượt trội ngay từ khi còn trẻ.
Năm 1943, Pitts gặp McCulloch tại Đại học Chicago, và cuộc gặp gỡ này bắt đầu sự hợp tác hiệu quả của họ. Cùng năm đó, họ xuất bản cuốn “Tính toán logic về các ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh”, đặt nền móng cho nghiên cứu lý thuyết về mạng lưới thần kinh nhân tạo. Trong bài báo của mình, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một mô hình nơ-ron dựa trên logic toán học và chứng minh cách mạng lưới các nơ-ron nhân tạo đơn giản có thể thực hiện các nhiệm vụ tính toán phức tạp nếu các kết nối của chúng được tổ chức hợp lý. Khám phá này làm sáng tỏ tiềm năng sử dụng mạng nhân tạo để mô hình hóa các quá trình nhận thức và tạo ra những cỗ máy thông minh.
Sự phát triển của công nghệ này đã trải qua một số giai đoạn quan trọng, bao gồm cả việc Frank Rosenblatt tạo ra perceptron vào năm 1957. Perceptron là loại mạng nơ ron nhân tạo đơn giản nhất được sử dụng để phân loại dữ liệu (tức là chia dữ liệu thành các nhóm). Nó bao gồm các đầu vào, mỗi đầu vào có một trọng số cụ thể (một con số cho biết tầm quan trọng của đầu vào) và một nơ-ron đầu ra duy nhất tính tổng các tín hiệu đầu vào nhân với trọng số của chúng. Nếu tổng vượt quá một ngưỡng nhất định, perceptron sẽ kích hoạt và đưa ra một kết quả; nếu không, nó sẽ xuất ra cái khác.
Một bước quan trọng khác hướng tới sự xuất hiện của các mạng thần kinh phức tạp hơn là sự phát triển thuật toán lỗi lan truyền ngược, xuất hiện vào những năm 1970 và trở thành nền tảng trong việc đào tạo mạng thần kinh nhiều lớp. Thuật toán này là một phương pháp đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo trong đó việc điều chỉnh trọng số nơ-ron dựa trên các lỗi mà mạng đưa ra trong dự đoán của nó. Ban đầu, mạng đưa ra dự đoán, sau đó so sánh nó với câu trả lời đúng và tính toán lỗi. Thông tin về lỗi này sau đó được truyền trở lại mạng, cho phép mạng tìm hiểu và cải thiện các dự đoán khi xử lý nhiều dữ liệu hơn.
Các tác phẩm của McCulloch, Pitts và những người kế nhiệm họ đã đóng một vai trò cơ bản trong việc phát triển các khái niệm về trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu của họ đã dự đoán và kích thích việc tạo ra các mô hình học sâu, ngày nay được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ dịch tự động và nhận dạng hình ảnh đến ô tô tự lái và tự động hóa quy trình, và tất nhiên, trong giao dịch tài chính.
Ứng dụng mạng nơron trong giao dịch trên thị trường tài chính
Việc sử dụng mạng lưới thần kinh trong giao dịch tài chính bắt đầu từ những năm 1980 khi công nghệ máy tính đủ tiến bộ để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và thực hiện các phép tính phức tạp. Tuy nhiên, sự quan tâm thực sự đến chúng xuất hiện vào những năm 1990 với sự phát triển của máy học và sức mạnh tính toán ngày càng tăng, cho phép sử dụng hiệu quả hơn mạng lưới thần kinh nhân tạo để phân tích dữ liệu thị trường.
Trong thập kỷ cuối của thế kỷ 20, ý tưởng sử dụng mạng lưới thần kinh trong robot giao dịch, hay còn gọi là chuyên gia cố vấn (EA), để phân tích điều kiện thị trường, dự đoán biến động giá và tự động thực hiện các hoạt động giao dịch đã nảy sinh. Các mạng lưới thần kinh này được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử về giá cả, khối lượng giao dịch, chỉ báo thị trường và các công cụ phân tích kỹ thuật khác. Họ có thể nhận ra các mô hình phức tạp và sự phụ thuộc không phải lúc nào cũng rõ ràng, ngay cả đối với một nhà phân tích giao dịch có kinh nghiệm. Sau khi đào tạo, EA có khả năng đưa ra quyết định độc lập về việc mua hoặc bán các công cụ tài chính trong thời gian thực.
Sự phát triển đáng kể nhất trong việc sử dụng mạng lưới thần kinh cho giao dịch tự động đã diễn ra trong 15-20 năm qua. Trong giai đoạn này, hiệu quả của chúng ở nhiều khía cạnh khác nhau đã được chứng minh. Tuy nhiên, rõ ràng là, giống như bất kỳ công nghệ nào khác, việc sử dụng mạng nơ-ron có những nhược điểm, vấn đề và hạn chế. Ví dụ, chúng bao gồm nhu cầu đào tạo EA ban đầu: một quá trình lâu dài, khó khăn và đòi hỏi sự kiên nhẫn. Trong một số trường hợp, mạng lưới thần kinh cũng có thể yêu cầu đào tạo lại. Điều này là cần thiết khi nó thích ứng quá chính xác với dữ liệu lịch sử và mất khả năng khái quát hóa. Nhu cầu cập nhật liên tục dữ liệu và thuật toán để thích ứng với điều kiện thị trường thay đổi, cũng như những khó khăn trong việc diễn giải kết quả hoạt động của mạng lưới thần kinh, vẫn có liên quan.
Trong bối cảnh này, như nhiều chuyên gia tin rằng, một trong những hướng chính để phát triển các EA thần kinh là tạo ra các hệ thống thích ứng có khả năng tự động điều chỉnh các tham số của chúng để đáp ứng với những thay đổi của thị trường. Hơn nữa, công việc vẫn tiếp tục cải tiến các thuật toán học máy, bao gồm mạng lưới thần kinh sâu, cho phép dự đoán chính xác hơn và giao dịch hiệu quả hơn. Phân tích số lượng lớn hơn các biến số và sự kết hợp của chúng cũng có thể giúp cải thiện khả năng dự đoán của hệ thống.
Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh và trí tuệ nhân tạo
Mạng lưới thần kinh và trí tuệ nhân tạo (AI) là những thuật ngữ thường được sử dụng cùng nhau nhưng thực tế biểu thị các khái niệm khác nhau. Sự khác biệt chính giữa mạng lưới thần kinh và trí tuệ nhân tạo là:
– Lĩnh vực ứng dụng: Mạng nơ-ron chỉ là một trong những công cụ được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo vì chúng chuyên học và xử lý dữ liệu dựa trên các ví dụ được cung cấp. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo bao gồm một phạm vi rộng hơn các công nghệ và phương pháp không chỉ giới hạn ở việc học máy hoặc mạng lưới thần kinh. AI đặt mục tiêu trở nên phổ biến ở mức tối đa, cho phép nó giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Mạng lưới thần kinh thường bị giới hạn ở những khu vực mà chúng có thể được đào tạo hiệu quả dựa trên dữ liệu được cung cấp.
– Chức năng: Trí tuệ nhân tạo cố gắng bắt chước hoàn toàn trí tuệ của con người và có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như lý luận, tự hoàn thiện, học tập, nhận thức và thậm chí cả tương tác xã hội. Mặt khác, mạng lưới thần kinh tập trung vào các nhiệm vụ xử lý dữ liệu cụ thể, phân loại và dự đoán tiếp theo.
– Khả năng thích ứng: Mạng nơ-ron hoạt động tốt trong các nhiệm vụ cụ thể mà chúng đã được đào tạo. Hiệu quả của chúng có thể giảm đáng kể khi thiếu dữ liệu hoặc thay đổi điều kiện áp dụng. Trí tuệ nhân tạo bao gồm các hệ thống có thể phát triển và thích ứng với các nhiệm vụ và điều kiện mới với sự chuẩn bị trước tối thiểu.
– Khác biệt về công nghệ: Mạng nơ-ron đặc trưng ở chỗ chúng hoạt động theo nguyên tắc truyền dữ liệu qua các lớp nơ-ron, mỗi lớp sẽ biến đổi dữ liệu đầu vào theo trọng số đã đặt và chức năng kích hoạt. Trí tuệ nhân tạo bao gồm phạm vi công nghệ rộng hơn nhiều và có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và đa dạng hơn. Để đạt được chức năng trí tuệ, nó có thể sử dụng nhiều phương pháp đa dạng hơn, bao gồm các thuật toán tối ưu hóa và lập trình logic.
Hiện Tại và Tương Lai
Để kết luận, hãy trình bày một số trích dẫn phản ánh ý kiến của các chuyên gia hàng đầu về tầm quan trọng của việc tích hợp mạng lưới thần kinh và AI vào giao dịch tài chính:
– Catherine Wood, Giám đốc điều hành của ARK Invest: “Sức mạnh dự đoán của mạng lưới thần kinh trong giao dịch trên thị trường chứng khoán mang tính cách mạng, có khả năng nâng cao lợi nhuận thông qua đánh giá rủi ro và thời gian chính xác hơn.”
– Andrew Ng, Đồng sáng lập Google Brain: “Mạng lưới thần kinh có tiềm năng làm cho thị trường tài chính hiệu quả hơn, minh bạch và dễ tiếp cận hơn, nhưng chúng ta phải thận trọng về tác động rộng lớn của chúng đối với nền kinh tế.”
– Rana Foroohar, Chuyên mục Kinh doanh Toàn cầu và Phó Biên tập viên của Financial Times: "Khi mạng lưới thần kinh phát triển phức tạp hơn, chúng có thể thay đổi đáng kể cục diện giao dịch bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về cả chiến lược đầu tư dài hạn và tần suất cao."
– Ray Dalio, Người sáng lập Bridgewater Associates: "Trí tuệ nhân tạo và mạng lưới thần kinh đại diện cho biên giới tiếp theo trong lĩnh vực tài chính. Khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ của chúng có thể định hình lại về cơ bản cách chúng ta hiểu về động lực thị trường và quản lý tài sản."
Quay lại Quay lại
