Artículo: Previsión de precios con redes neuronales - página 3
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¿Puede hablarnos un poco más del viaje del millonario?
Bueno, no parezco un Soros :)
Y tú, Schwager :)
Sólo quería decir unas palabras en defensa de las redes neuronales. Porque hay una opinión común entre los operadores de Runet de que las redes neuronales son un juguete inútil. De hecho, es una poderosa herramienta para predecir los mercados financieros, pero también es muy complicada. Es por eso que después de 2-3 meses de tratar de dominar algún paquete neurológico y sin resultados los comerciantes tienen una opinión equivocada sobre NS. Es como ese chiste:
¿No te gustan los gatos? ¡No sabes cómo cocinarlos!
¿No te gustan los gatos? ¡No sabes cómo cocinarlos!
No, aún no he tratado con gatos (no he cocinado ni consumido;o))
¿Ha utilizado las redes neuronales en su oficio para conseguir un resultado tan impresionante? ¿O simplemente las conoce bien y las aplica en algún otro campo?
- el uso de cuadrículas para predecir los tipos de cambio e incluso la dirección de los mismos resulta menos eficaz que el uso de simples métodos clásicos de análisis técnico. Las predicciones de cuadrículas relativamente sencillas no superan el 70-75%.
Predecir la dirección de una divisa al 70-75% es del ámbito de la ficción.
Llevo mucho tiempo haciendo este tipo de predicciones, trabajando a través de una casa de apuestas que aceptaba apuestas sobre la apreciación/depreciación de la moneda durante un periodo de tiempo fijo (intradía). Una coincidencia de tipos al principio y al final del periodo se consideró una pérdida. Al principio, las comisiones de la casa de apuestas eran tan pequeñas que las estrategias con sólo un 52% de predicciones correctas daban beneficios. Al principio utilicé un sistema simple basado en el tehanálisis, que me daba alrededor de un 54-55% de ganancias.
Luego, las comisiones de las casas de apuestas aumentaron y tuve que mejorar el sistema de negociación. Tomé todos los indicadores que estaba usando y los puse en .
El porcentaje de victorias aumentó al 59-60%. Así que hay tareas en las quelas redes neuronales mandan, ¡a pesar de las opiniones de los escépticos!
Con el "porcentaje de victorias" del 60% a un diferencial de ~5pp se puede vivir ni siquiera en Sochi, sino en algún lugar de Hawái... :)
El único problema en el que gobiernan las redes es recordar un patrón y buscarlo en el futuro.
Y por cierto, no basta con registrar un montón de indicadores en una NS.
Las NS requieren una habilidad excepcional por parte del usuario, para obtener algo significativo de las NS
Sólo es posible si se plantea correctamente la pregunta y se interpreta correctamente el resultado.
Las redes neuronales pueden hacer mucho, el problema está en la preparación de los datos iniciales, como ejemplo - gráfico EURUSD M5, pero la red aún no ha sido totalmente optimizada, estoy trabajando en ello ahora. Todas las líneas del gráfico son el resultado del funcionamiento de la red neuronal sin utilizar ningún indicador.
¿Ha utilizado las redes neuronales en su oficio para conseguir un resultado tan impresionante? ¿O simplemente las conoce bien y las ha utilizado en algún otro campo?
No, no los he utilizado en otros ámbitos. Los he utilizado en las apuestas financieras desde 2005. Luego me cambié a Forex y traté de utilizar redes neuronales en datos de 1 minuto. Pero la rentabilidad de estos sistemas dependía de las cotizaciones de determinadas empresas de corretaje y por eso funcionaban durante un periodo muy corto de tiempo: de una semana a dos meses. Todo dependía de la empresa de corretaje. Logré tomar ganancias en empresas de corretaje honestas, pero en algunas otras seguía colgado en una cuenta bloqueada :).
Después llegué a la conclusión de que el funcionamiento estable a largo plazo requiere un sistema con más plazos, que funcione en cualquier empresa de corretaje y que no dependa de las cotizaciones. Y eso es lo que estoy haciendo ahora.
Las redes neuronales pueden hacer muchas cosas, todo el problema está en la preparación de los datos iniciales, como ejemplo - gráfico EURUSD M5, pero aún no he optimizado la red, estoy trabajando en ello ahora. Todas las líneas del gráfico son el resultado del funcionamiento de la red neuronal sin utilizar ningún indicador.
Estoy trabajando en ello ahora. Todas las líneas del gráfico son el resultado del funcionamiento de la red neuronal sin utilizar ningún indicador.
En este momento todavía estoy probando la propia red neuronal en modo dinámico automático en una cuenta demo, se recalcula en cada nueva barra. Estas líneas son las previsiones, y en la imagen si te fijas bien, puedes ver que muestran la dinámica por delante, pero la optimización de la formación de estas previsiones, y también el bloque que las interpretará y formará las señales de trading de control, no estoy involucrado todavía, estoy depurando el algoritmo general del sistema.
Intenté utilizarlas durante tres años sin éxito, luego lo dejé durante varios años. Después de entender mejor el mercado y crear estrategias de negociación adecuadas, volví a las redes neuronales hace un par de meses con resultados alentadores.
Piligrimm, ¿te gustaría trabajar juntos en la NS, en términos de escribir
- el bloque de formación
- unidad de interpretación
- bloque de decisión
- el bloque de control de posición, en términos del NS.
En caso afirmativo, escriba kirillovi@gmail.com.
No soy un especialista en este campo, pero sé algunas cosas, estoy familiarizado con BrainMaker, MathLab (Red Neural), tengo algo de experiencia en escribir LE en MQL4. Tengo algo de experiencia en la combinación de MS y DataMining - este último realiza el procesamiento y la preparación de muestras para la formación.
Saludos, kirillov.
Piligrimm, ¿te gustaría trabajar juntos en la NS, en términos de escribir
- el bloque de formación
- unidad de interpretación
- bloque de decisión
- el bloque de control de posición, en términos del NS.
En caso afirmativo, escriba kirillovi@gmail.com.
No soy un especialista en este campo, pero sé algunas cosas, estoy familiarizado con BrainMaker, MathLab (Red Neural), tengo algo de experiencia en escribir LE en MQL4. Tengo algo de experiencia en la combinación de MS y DataMining - este último realiza el procesamiento y la preparación de muestras para la formación.
Saludos, kirillov.
Gracias por tu sugerencia, pero no tengo ningún problema en crear modelos basados en redes neuronales como hago en otros paquetes.
Si hay algún problema, es con la vinculación de los modelos al terminal, no soy programador y no conozco MQL4, pero estoy solucionando este problema como mínimo.
En este momento todavía estoy probando la propia red neuronal en modo dinámico automático en una cuenta demo, se recalcula en cada nueva barra. Estas líneas son previsiones y en la imagen si te fijas bien puedes ver que están mostrando la dinámica por delante, pero todavía no he optimizado la formación de estas previsiones, ni tampoco el bloque que las interpretará y formará las señales de control de las operaciones, porque todavía estoy depurando el algoritmo general del sistema.
Intenté utilizarlas durante 3 años sin éxito, luego las abandoné durante varios años. Después de entender mejor el mercado y ser capaz de crear estrategias de trading adecuadas, volví a las redes neuronales hace un par de meses y obtuve resultados alentadores.
Eso es genial.
Me gustaría ver cómo se ve a la derecha de la barra cero. Lo tengo así ('¿Has visto esta foto?', mensaje de la página 1 del 28.03.2007 22:34). Pero esto también es una versión cruda, sobre una pequeña muestra. Y no en cuadrículas, sino en análisis corr.