Discusión sobre el artículo "Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora" - página 2
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Las redes convergentes no son adecuadas para el comercio.
En el trading es necesario determinar si comprar o vender ahora, es decir, en la barra 0 o en el borde más a la derecha de la imagen.
La red convolucional no está vinculada a la barra 0. Responde a la pregunta: ¿hay un determinado patrón (por ejemplo, un gatito) en la imagen? En cualquier lugar, no fijado al lado derecho. Y siempre que haya un gatito en la imagen (a la derecha, en el centro, a la izquierda) señalará que está ahí.
Por ejemplo encontró un patrón para Comprar, en la barra de 50 y en la barra de 100. Obviamente, en la barra 50 y en la barra 100 es demasiado tarde para abrir una operación de compra. Las raras veces en que el patrón de Compra estará a la derecha, la respuesta será correcta para operar ahora mismo.
Obviamente los patrones para Vender también estarán en todas (o casi todas) las imágenes. Por ejemplo en 0 barras Comprar, y hace 50 barras se podría Vender. Y hace 80 barras también Comprar, etc. Es decir, lo más probable es que cada imagen contenga varios patrones de Compra y varios de Venta. Al promediarlos, las probabilidades de pronóstico serán de alrededor del 50% +-10%. Es decir, la respuesta se descifraría como en esta imagen hay 3 lugares para Comprar y 4 lugares para Vender. La probabilidad de Vender = 4/7 = 57%. Pero no se puede tomar como una decisión de abrir una operación ahora mismo en la barra 0.
Pero en general, el hecho de trabajar con imágenes es interesante.Las redes convergentes no son adecuadas para el comercio.
En el trading es necesario determinar si comprar o vender ahora, es decir, en la barra 0 o en el borde más a la derecha de la imagen.
La red convolucional no está vinculada a la barra 0. Responde a la pregunta: ¿hay un determinado patrón (por ejemplo, un gatito) en la imagen? En cualquier lugar, no fijado al lado derecho. Y siempre que haya un gatito en la imagen (a la derecha, en el centro, a la izquierda) señalará que está ahí.
Por ejemplo encontró un patrón para Comprar, en la barra de 50 y en la barra de 100. Obviamente, en la barra 50 y en la barra 100 es demasiado tarde para abrir una operación de compra. Las raras veces en que el patrón de Compra estará a la derecha, la respuesta será correcta para operar ahora mismo.
Obviamente los patrones para Vender estarán en todas (o casi todas) las imágenes también. Por ejemplo en 0 barras Comprar, y hace 50 barras se podría Vender. Y hace 80 barras también Comprar, etc. Es decir, lo más probable es que cada imagen contenga varios patrones de Compra y varios de Venta. Al promediarlos, las probabilidades de pronóstico serán de alrededor del 50%.
Para ello se combinan convolución y lstm
Para ello, se combinan la convolución y el lstm
Por ejemplo, la combinación es secuencial: tendencia alcista-> patrón de inversión-> tendencia bajista-> patrón de inversión-> señal de compra.
y sin lstm se puede hacer de forma interesante construyendo una arquitectura especial para que los patrones de inversión se busquen en los bordes de la ventana y la tendencia en el centro.
Por ejemplo, la combinación es secuencial: tendencia al alza-> patrón de inversión-> tendencia a la baja-> patrón de inversión-> señal de compra
y sin lstm se puede hacer de forma interesante construyendo una arquitectura especial para que los patrones de inversión se busquen en los bordes de la ventana y la tendencia en el centro.
Sin tener en cuenta que creo que enseñar una serie temporal a través de imágenes es una exageración de alta tecnología, probablemente puedas añadir símbolos adicionales a las imágenes, especificando lo que quieres de una imagen dada.
¡Muy buen artículo! ¡Thank you!
Actualmente estoy trabajando en ello e intento sacarle el máximo rendimiento. Si obtengo resultados significativos, voy a informar al respecto.
Interesante trabajo.
Al guardar/mostrar imágenes utiliza, según tengo entendido, el autoescalado activado en el terminal, lo que destruye la información sobre la fuerza del movimiento. Tal vez hacer un solo tamaño - a un número determinado de puntos de altura?
Amigos, ¿alguien tiene fuentes de robot de comercio en python?
Interesado en el pescado en sí, y pensando que será mi neuronka con refuerzos....
Sólo perezoso para escribir todo desde cero =)