Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 41
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Treine um neurônio que produzirá o oposto do que você quer, assim como você, mas de propósito. Mas qual é o objectivo de fazer isso? :)
Não estou a fazer de propósito, apenas o treinei e vejo-o ))
A receita é esta -
1) treinar duas redes separadamente para comprar e vender, eu levei a rede "neural profunda" é importante porque a saída de tal rede não é 01010101, e a probabilidade de 01010
2) Simplesmente pego nas saídas de duas redes e construo uma diferença de somas cumulativas e obtenho o que está na imagem...
Na primeira figura, as probabilidades são exibidas na parte inferior (saídas de duas redes como está) e a diferença acumulada (como está) é exibida na parte superior junto com o preço
na segunda figura é a mesma e o sinal da diferença acumulada é invertido (invertido) para melhor clareza
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Se este processo for previsto alguns castiçais à frente, pelo menos para um castiçal, é um graal)) Eu ainda não consegui.
tem estado o dia todo à espera de comentários, ninguém está interessado????
A questão em si não é clara.
Leva o caret. Há quase 2 centenas de modelos. Se ainda não começou a dominá-los, eu recomendo-o. Não são apenas modelos, mas um monte de outras coisas muito úteis.
Prevê tudo alguns passos à frente, se você quiser.
Os modelos de regressão acumulam erros dos passos anteriores.
Para os modelos de classificação o erro cresce, mas não devido ao número de passos à frente.
Note que para séries temporais é sempre possível ampliar a TF e prever por um passo, o que corresponderia a prever por vários passos em uma TF menor.
Precisa de algum tipo de ferramenta que possa prever alguns passos à frente usando um conjunto de preditores
mytarmailS:
Precisa de algum tipo de ferramenta que possa prever alguns passos à frente usando um conjunto de preditores
Olha só o Rminer. Pacote muito bem organizado
Olá!
Eu tenho duas perguntas para você.
1) em relação às redes recorrentes da página anterior, eu joguei o pacote "rnn" é realmente meio estranho e mal concebido e mudei para o "RSNNS", levei a rede "Elman" e joguei os dados todos funcionaramNão entendo onde e como definir "até onde a rede se lembra de si mesma no passado" em "rnn", onde ficou imediatamente claro que cada variável foi transformada em uma matriz com um número. As colunas correspondiam ao tamanho da memória da rede, mas não encontrei tal parâmetro no"RSNNS", mas é impossível que não estivesse lá, pois a essência da rede recorrente está exatamente nela.
2) O que devo procurar no"rminer"? Se você quer dizer algo como "arima", então não vai funcionar.
Eu tentei escrever um alvo tão classificador para fazer várias previsões de passos, mas falhei, os resultados foram estranhos, primeiro a qualidade caiu (é normal porque a previsão não está na 5ª ou 10ª vela), a anti-correlação ainda estava presente embora menos pronunciada, mas o truque é que eu não consegui a antecipaçãoParece-me que as inversões do indicador foram as mesmas que as inversões do mercado, ou seja, recebi algo de pior qualidade, mas não entendo porque aconteceu assim...
Vamos falar um pouco sobre selecção qualitativa de traços. O meu pensamento sobre isto...
Não te martirizes! Eu vou exagerar, mas é um bom exemplo...
Todas as formas comuns de seleção de atributos (no mercado) se reduzem a colocar 100 indicadores em uma amostra de treinamento e usar diferentes métodos de diferentes "graus" para selecionar, digamos, 20 indicadores que melhor descrevem o preço, mas este método não é muito primitivo, apesar dos métodos avançados e poderosos de seleção de atributos? Acho que é grosseiro e primitivo e os métodos de selecção não têm nada a ver com isso, deixem-me explicar porquê...
Vamos fazer um desvio e pensar como funciona um comerciante profissional(lembre-se, ainda estou exagerando :)) que só tem duas características - níveis e indicador "RSI". E há um sistema de negociação em que uma negociação de venda soa assim - se o nível for quebrado e o RSI for maior que 0,9, então venda...
O que é um sistema de trading? O sistema de trading neste caso funciona como um filtro de dados, um filtro que não deixa o trader entrar no ruído e a quota de ruído neste exemplo com RSI não é uma piada 95% porque RSI varia de -1 a 1 e o trader precisa apenas do que é >0.9 esses 5% ...
Então o que se segue é que Deus proíbe 5% de informação útil em cada característica e o resto 95% é ruído, ruído que não é necessário, que impede a rede de aprender, ruído que deve ser removido... Então você só precisa extrair situações úteis de cada atributo, neste exemplo com RSI é de 0,9 para 1, todo o resto é lixo...
E agora vamos voltar ao início do post, você tem 100 atributos (indicadores), tudo que você pode (por mais legal que o método possa ser) é escolher os melhores indicadores, percebendo que cada indicador tem 95% de ruído, o que você acha que a qualidade da seleção desses atributos é quase zero, o que os seus e meus estudos nesta área confirmam ...
Conclusão: É necessário pegar em cada traço e separar o útil dele, tenho ideias de como fazê-lo, mas antes de o dizer gostaria de ouvir os vossos pensamentos, ideias e sugestões sobre ele