Kunstmatige neurale systemen zijn informatieverwerking modellen die nabootsen hoe de menselijke hersenen informatie verwerken. In tegenstelling tot conventionele, op regels gebaseerde technische handelssystemen populair in de jaren 1980, hebben neurale systemen niet Redened handelsregels of "optimalisering" van technische indicatoren moeten trading signalen te genereren.
In plaats daarvan, door middel van een iteratieve "training" proces, neurale systemen 'leren' de onderliggende verenigingen en causale verbanden binnen de technische, maar ook fundamenteel, gegevens die van invloed de prijs van een specic voorraad of grondstof's. Dan, met een grote nauwkeurigheid kan voorspellen neurale systemen toekomstige prijzen en trading signalen voor die markt. Kunstmatige neurale systemen worden ook wel neurale netwerken, neurale computers, adaptieve systemen natuurlijk intelligente systemen, of neurale netwerken.
Zij worden gemodelleerd naar de structuur en functie van de hersenen. Omdat ze kunnen generaliseren van ervaringen uit het verleden, neurale systemen vertegenwoordigen een aanzienlijke vooruitgang ten opzichte van op regels gebaseerde handelssystemen, die een goed geïnformeerde expert nodig hebben om "als-dan" trading regels definiëren dynamiek van de markt vertegenwoordigen. Het is praktisch onmogelijk om te verwachten dat een deskundige de handel regels die voor hun rekening, en nauwkeurig weergeven, vluchtig en snel veranderende marktomstandigheden kan bedenken.
Inflexibele regels gebaseerde systemen gewoon niet dynamisch adaptieve, ondanks periodieke reoptimizations indicatoren van een systeem. Terwijl de huidige trading systemen, met behulp van historische optimalisatie procedures, dreigen te worden "over-geoptimaliseerde" of "-curve voorzien" wanneer er te veel technische indicatoren of regels worden toegepast, neurale systemen winst in predictiveness naarmate er meer gegevens ingangen worden gebruikt tijdens de training. Echter, het is niet zo makkelijk als het klinkt.
Het ontwikkelen van een winstgevende systeem neurale handel is heel erg een kunst en geen wetenschap dat cookbookstyle gevolgd kan worden. Er zijn veel serieuze ontwerp problemen die moeten worden aangepakt bij het ontwikkelen en trainen van een neuraal systeem voor de handel, als het voorspellend te zijn, en vooral, winstgevend.
Doorgaans neuronen in een laag niet met elkaar te verbinden .
Neuronen tussen lagen met elkaar communiceren door het hebben van specifieke wiskun