Статья посвящена вопросам разработки методологии обучения биржевых роботов, основанных на нейронных сетях, используя интуитивный анализ для более эффективной оценки ценных бумаг. В статье сравниваются методы, используемые человеческим мозгом, при оценке и поиске решения поставленной задачи, с алгоритмами, используемыми в современных биржевых роботах, с целью разработки новых, инновационных алгоритмов для улучшения эффективности торговых роботов, использую преимущества интуитивного анализа. Обосновывается необходимость применять нестандартные методы анализа такие как интуиции, и дается предложения о ее внедрение в алгоритмы используемые в торговых роботах.
The article deals with the development of teaching methodology for exchange robots based on neural networks using intuitive analysis for more effective evaluation of the securities. The article compares methods, which used by the human brain during assessment and finding solutions for tasks, with the algorithms, which used in modern exchange stock robots, in order to develop new and innovative algorithms to improve the efficiency of trading robots that take advantage of the intuitive analysis. The article gives the necessity to use non-standard methods of analysis such as intuition, and provides suggestions for its implementation in the algorithms used in trade robots.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.