Uso de redes neuronales en el comercio - página 12
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En resumen, es pronto, todavía tengo mucho trabajo que hacer.
En resumen, es pronto, todavía tengo que trabajar.
¡Sierra, Shura, sierra, es de oro!
¡Oh, sí! Es cierto que a veces parece un poco ananista, pero estoy serrando.
Entrada Hora de apertura Tipo Tamaño Precio del artículo S/L T/P Hora de cierre Precio Comisiones Impuestos Swap Beneficio
6598986 2013.01.27 22:15 comprar 0.01 eurusd 1.34564 0.00000 0.00000 2013.01.28 06:00 1.34555 0.00 0.00 -0.09
6599063 2013.01.28 00:00 comprar 0.01 eurusd 1.34657 0.00000 0.00000 2013.01.28 08:00 1.34316 0.00 0.00 0.00 -3.41
6599082 2013.01.28 01:00 comprar 0.01 eurusd 1.34604 0.00000 0.00000 2013.01.28 09:00 1.34443 0.00 0.00 0.00 -1.61
6599116 2013.01.28 02:00 comprar 0.01 eurusd 1.34548 0.00000 0.00000 2013.01.28 10:00 1.34554 0.00 0.00 0.06
6599176 2013.01.28 04:00 comprar 0.01 eurusd 1.34529 0.00000 0.00000 2013.01.28 12:00 1.34366 0.00 0.00 0.00 -1.63
6599217 2013.01.28 05:00 comprar 0.01 eurusd 1.34601 0.00000 0.00000 2013.01.28 13:00 1.34393 0.00 0.00 0.00 -2.08
6599412 2013.01.28 07:00 comprar 0.01 eurusd 1.34467 0.00000 0.00000 2013.01.28 17:09 1.34509 0.00 0.00 0.00 0.42
6600763 2013.01.28 15:00 vender 0.01 eurusd 1.34667 0.00000 0.00000 2013.01.28 23:00 1.34466 0.00 0.00 2.01
6601001 2013.01.28 16:00 vender 0.01 eurusd 1.34596 0.00000 0.00000 2013.01.29 00:00 1.34483 0.00 0.00 -0.01 1.13
6601152 2013.01.28 17:00 vender 0.01 eurusd 1.34578 0.00000 0.00000 2013.01.29 01:00 1.34532 0.00 0.00 -0.01 0.46
6601251 2013.01.28 18:03 vender 0.01 eurusd 1.34544 0.00000 0.00000 2013.01.29 02:00 1.34481 0.00 0.00 -0.01 0.63
6601393 2013.01.28 19:00 vender 0.01 eurusd 1.34484 0.00000 0.00000 2013.01.29 03:00 1.34526 0.00 0.00 -0.01 -0.42
6601480 2013.01.28 20:00 vender 0.01 eurusd 1.34550 0.00000 0.00000 2013.01.29 04:00 1.34532 0.00 0.00 -0.01 0.18
6601520 2013.01.28 21:00 vender 0.01 eurusd 1.34539 0.00000 0.00000 2013.01.29 05:00 1.34580 0.00 0.00 -0.01 -0.41
6601563 2013.01.28 22:28 comprar 0.01 eurusd 1.34493 0.00000 0.00000 2013.01.29 06:00 1.34468 0.00 0.00 -0.02 -0.25
6601571 2013.01.28 23:00 comprar 0.01 eurusd 1.34469 0.00000 0.00000 2013.01.29 07:00 1.34420 0.00 0.00 -0.02 -0.49
6601621 2013.01.29 00:28 vender 0.01 eurusd 1.34483 0.00000 0.00000 2013.01.29 08:00 1.34391 0.00 0.00 0.00 0.92
6601675 2013.01.29 02:04 vender 0.01 eurusd 1.34482 0.00000 0.00000 2013.01.29 10:00 1.34422 0.00 0.00 0.00 0.60
6601818 2013.01.29 05:00 comprar 0.01 eurusd 1.34580 0.00000 0.00000 2013.01.29 13:00 1.34294 0.00 0.00 0.00 -2.86
6601860 2013.01.29 06:00 vender 0.01 eurusd 1.34469 0.00000 0.00000 2013.01.29 14:00 1.34426 0.00 0.00 0.00 0.43
6601935 2013.01.29 07:00 vender 0.01 eurusd 1.34429 0.00000 0.00000 2013.01.29 15:00 1.34849 0.00 0.00 0.00 -4.20
6602048 2013.01.29 08:00 vender 0.01 eurusd 1.34375 0.00000 0.00000 2013.01.29 16:00 1.34778 0.00 0.00 -4.03
6602163 2013.01.29 09:00 vender 0.01 eurusd 1.34539 0.00000 0.00000 2013.01.29 17:00 1.34847 0.00 0.00 -3.08
6602265 2013.01.29 10:00 vender 0.01 eurusd 1.34403 0.00000 0.00000 2013.01.29 18:00 1.34813 0.00 0.00 0.00 -4.10
6602602 2013.01.29 12:00 vender 0.01 eurusd 1.34293 0.00000 0.00000 2013.01.29 20:00 1.34879 0.00 0.00 0.00 -5.86
6602803 2013.01.29 13:00 vender 0.01 eurusd 1.34294 0.00000 0.00000 2013.01.29 21:00 1.34923 0.00 0.00 -6.29
6603200 2013.01.29 15:00 vender 0.01 eurusd 1.34824 0.00000 0.00000 2013.01.29 23:00 1.34883 0.00 0.00 -0.59
6603422 2013.01.29 16:00 vender 0.01 eurusd 1.34757 0.00000 0.00000 2013.01.30 00:00 1.34888 0.00 0.00 -0.01 -1.31
6603696 2013.01.29 17:00 comprar 0.01 eurusd 1.34842 0.00000 0.00000 2013.01.30 01:00 1.34872 0.00 0.00 -0.02 0.30
6603906 2013.01.29 19:00 vender 0.01 eurusd 1.34817 0.00000 0.00000 2013.01.30 03:00 1.34943 0.00 0.00 -0.01 -1.26
6605292 2013.01.29 22:15 comprar 0.01 eurusd 1.34902 0.00000 0.00000 2013.01.30 06:00 1.34872 0.00 0.00 -0.02 -0.30
6605895 2013.01.29 23:00 comprar 0.01 eurusd 1.34884 0.00000 0.00000 2013.01.30 07:00 1.34898 0.00 0.00 -0.02 0.14
0.00 0.00 -0.18 -36.99
Pérdida cerrada: -37,17
Operaciones abiertas:
Entrada Hora de apertura Tipo Tamaño Precio del artículo S / L T / P Precio Comisión Impuestos Beneficio de la permuta
6608678 2013.01.30 04:00 comprar 0.01 eurusd 1.34901 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 5.33
6609644 2013.01.30 05:00 comprar 0.01 eurusd 1.34891 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 5.43
6609776 2013.01.30 06:00 comprar 0.01 eurusd 1.34890 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 5.44
6610623 2013.01.30 08:00 comprar 0.01 eurusd 1.35131 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 3.03
6610769 2013.01.30 09:00 comprar 0.01 eurusd 1.35064 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 3.70
6610990 2013.01.30 10:00 comprar 0.01 eurusd 1.35314 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 1.20
6611218 2013.01.30 11:00 comprar 0.01 eurusd 1.35568 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 -1.34
0.00 0.00 0.00 22.79
P/L flotante: 22,79
He perdido mucho dinero usando NS en el comercio. Razón - reentrenamiento de la NS.
¿Puede explicarse mejor? ¿Qué tipo de red, con retropropagación del error o no, con un maestro o no... ?
Todo lo que creas que debes hacer para sacar conclusiones y no cometer los mismos errores...
Gracias.
He perdido mucho dinero al usar NS en el comercio. La razón es el sobreentrenamiento del SN.
la razón es diferente. red redundante.
¿Puede ser más específico? ¿Qué tipo de red, con o sin retropropagación de errores, con o sin maestro... ?
Todo lo que creas que debes hacer para sacar conclusiones y no cometer los mismos errores...
Gracias.
Tipo de red MLP, aprendizaje primitivo, tomar peso aleatorio y paso aleatorio. Por ejemplo, hubo un beneficio en la muestra 0,434, tomar peso aleatorio (-0,13), tomar paso aleatorio (0,1). Tome el primer paso en la dirección aleatoria, que sea más (0,03), el beneficio ha disminuido, divida el paso por 2 y vaya en la otra dirección (-0,18), el beneficio ha aumentado, divida el paso por 2 y vaya en la misma dirección (-0,205) y así sucesivamente. Pero es muy lento e ineficiente. Así que así es por ahora.
Utilicé 1000 redes con diferentes parámetros (número de capas, neuronas, también se llama Aprendizaje Ensemble) entrenadas y probadas en diferentes indicadores y datos, por lo que el error de previsión se reduciría al promediar. El algoritmo de aprendizaje es BP, algoritmo genético. El resultado es muy malo, me di cuenta de que el modelo de predicción debe ser lo más simple posible. Conclusión - utilizar conjunto de reglas + algoritmo genético + Ensemble.