Diskussion zum Artikel "Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder"

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Neuer Artikel Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder :

Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.

Bevor Sie ein Array von Bildern vorbereiten, definieren Sie den Zweck Ihres Neuronalen Netzwerks. Ideal wäre es, das Netzwerk auf Pivots zu trainieren. Diesem Zweck entsprechend müssten wir Screenshots mit dem letzten extremen Balken erstellen. Dieses Experiment hat jedoch keinen praktischen Wert. Deshalb werden wir einen anderen Satz von Bildern verwenden. Weiterhin können Sie mit verschiedenen Arrays experimentieren, auch mit dem oben genannten. Dies kann auch zusätzliche Beweise für die Effizienz von Neuronalen Netzwerken bei der Lösung von bildbasierten Klassifizierungsaufgaben liefern. Die Antworten des Neuronalen Netzes, die auf eine kontinuierliche Zeitreihe erhalten werden, erfordern eine zusätzliche Optimierung. 

Lassen Sie uns das Experiment nicht verkomplizieren und uns auf zwei Kategorien von Bildern konzentrieren:

• Kaufen - wenn der Preis sich nach oben bewegt oder wenn der Preis das Tagestief erreicht hat
• Verkaufen - wenn sich der Preis nach unten bewegt oder wenn der Preis das Tageshoch erreicht hat

      

Zu Trainingszwecken des Neuronalen Netzes wird die Bewegung in eine beliebige Richtung als das Erreichen neuer Extremwerte in Trendrichtung durch den Preis bestimmt. Zu diesen Momenten werden Chart-Screenshots erstellt. Der Moment der Trendumkehr ist ebenfalls wichtig für das Training des Netzwerks. Ein Chart-Screenshot wird auch erstellt, wenn der Preis das Tageshoch oder -tief erreicht.

Autor: Andrey Dibrov