Программы, основанные на теории искусственного интеллекта
Програмні продукти, що грунтуються на теорії штучного інтелекту
Традиційно в ринковому аналізі комп’ютер майже виключно використовувався як обчислювальний пристрій. Його основна функція зводилася до розрахунків даних і відображення результатів на екрані. Ускладнення ролі комп’ютера може піти шляхом машинної інтерпретації результатів розрахунків, тобто йдеться про використання логічної функції машини поряд з обчислювальною. Ось тут і використовується теорія «штучного інтелекту», зокрема, автоматичного розпізнавання моделей.
Коли кажуть про «штучний інтелект», то мають на увазі так звані евристичні програми, що здатні розв’язувати задачі — приблизно так само, як це робить людина. Роботу комп’ютера, що розв’язує евристичну задачу, у принципі можна назвати «інтелектуальною»: він оцінює умови, приймає рішення і навіть навчається на своїх помилках. Функція автоматичного розпізнавання моделей дає змогу машині учитися приймати рішення і робити прогнози на основі класифікацій різних об’єктів чи індикаторів. У даному разі значення слово «модель» відрізняється від того, що використовувалося за описування «графічних моделей». Мета автоматичного розпізнавання моделей полягає в одержанні комбінованого ефекту шляхом одночасного оцінювання даних всіх індикаторів (замість того, щоб розглядати кожний з них окремо).
Першим кроком у цьому процесі є пошук кращого індикатора з низки наявних. Потім необхідно знайти кращий варіант поєднання інструментів (спочатку двох, а потім трьох) — з тих, які здатні оптимально функціонувати разом
Упровадження засобів, функціонування яких ґрунтується на принципах «штучного інтелекту» і автоматичного розпізнавання моделей, може стати відповіддю на поставлене вище запитання: як працювати з величезною кількістю часто суперечливих даних. У разі надходження суперечливої інформації комп’ютеру дається команда обчислити всі індикатори, а потім вибрати з них ту комбінацію, що є оптимальною для даних умов.
У наші дні проблема виявлення прихованих у масивах даних закономірностей стала дуже актуальною і все частіше змушує переходити від метафоричних міркувань про штучний інтелект до створення справді інтелектуального інструментарію. Багато компаній зіштовхуються з такою проблемою: усі дані, які необхідні для прийняття рішення, доступні, однак їх так багато і вони настільки складно організовані, що прийняття остаточного рішення утруднене. «PolyAnalyst» — це російська система типу «Data Mіnіng», що розроблена на основі технологій штучного інтелекту (еволюційне програмування, генетичні алгоритми), призначена для допомоги у виявленні й швидкому показі взаємозв’язку між різними ринками, між різними елементами ринку, між цінними паперами і в прийнятті відповідних рішень.
У фінансовому аналізі для працюючого за комп’ютером експерта важливо точно знати, на чому ґрунтуються ті чи інші висновки, чи не упущені які-небудь фактори, про які система могла не знати, і т. д. Єдиною гарантією точності відповіді може бути лише чітке розуміння причин,