Article : Prévision des prix avec des réseaux neuronaux
Bonjour !
Une petite familiarité avec les réseaux neuronaux. Il a commencé par le paquet BrainMaker, suivi de MathLab. Le leitmotiv de ce fil de discussion étant les capacitésdes réseaux neuronaux, je peux vous recommander de vous familiariser avec le théorème de Tuckens :
Si une série temporelle est générée par un système dynamique, c'est-à-dire que les valeurs D_0 sont une fonction arbitraire de l'état d'un tel système, il existe une profondeur d'immersion d (approximativement égale au nombre effectif de degrés de liberté de ce système dynamique) qui fournit une prédiction non ambiguë de la prochaine valeur de la série temporelle.
Les sceptiques, qui invoquent l'impossibilité de prédire que la probabilité de la direction du prochain tick est de 50/50 (à la hausse ou à la baisse), peuvent noter que si c'était vrai, alors l'espérance mathématique serait de 0, et par conséquent sur les longues échéances nous verrions une ligne "droite".
Mais nous voyons des tendances où l'espérance mathématique n'est pas égale à 0.
Mais en réalité, nous voyons les prix osciller près d'une certaine fonction, c'est-à-dire que le processus est STOCKASTIQUE.
En résumé, bien que la prévision semble être une EXTRAPOLATION des données, les réseaux neuronaux résolvent en fait le problème de l'INTERPOLLATION, ce qui augmente essentiellement la fiabilité de la solution. La prédiction d'une série temporelle est réduite à un problème typique de la neuroanalyse - l'approximation d'une fonction de nombreuses variables par un ensemble donné d'exemples - en utilisant une procédure d'immersion de la série dans un espace multidimensionnel.
Regards,
kirillov.
Le marché n'est pas un système dynamique.
Le marché est un système stochastique ouvert.
OUVERT signifie qu'il est affecté par de nombreux facteurs externes.
Et ces facteurs externes ne sont pas seulement incontrôlables (non mesurables),
mais même leur nombre est incertain.
En outre, le système lui-même n'est pas constant dans le temps.
Ses éléments (parties) peuvent modifier leur comportement de manière arbitraire,
peuvent parfois succomber à l'effet collectif, et parfois non.
Leur comportement dans le système est affecté par les changements de saisons, la météo, l'activité solaire,
même les phases de la lune...
Les principaux éléments de ce système sont les êtres humains.
Nous pouvons donc conclure que la prédiction de la SIGNIFICATION d'un prix,
non seulement ce n'est pas une INTERPOLATION de données, mais ce n'est pas non plus une EXTRAPOLATION de données.
(l'extrapolation implique un système dynamique).
Pour les systèmes stochastiques, nous pouvons parler de la prédiction de leur
les propriétés statistiques - probabilités, fonctions de distribution, attentes, etc.
Mais encore une fois, à condition qu'ils (FRs, attentes, ...) existent et soient constants dans le temps.
Mais il est possible de prédire la direction avec une probabilité beaucoup plus élevée que la valeur absolue :)
Au nom des sceptiques, je tiens à souligner :
Le marché n'est pas un système dynamique.
Je ne suis pas d'accord, car un système dynamique est un système dont l'état change au fil du temps selon des règles mathématiques fixes ; ces dernières sont généralement données par des équations qui relient l'état futur du système à l'état actuel. Un tel système est déterministe si ces règles n'incluent pas explicitement un élément de hasard.
La faiblesse de cette formulation est "des règles mathématiques fixes", mais personne n'a encore prouvé le contraire, et toute l'histoire de la prévision repose sur elles.
Salutations, Kirillov.
- L'utilisation de grilles pour la prévision des taux et même la direction des taux s'avère moins efficace que l'utilisation de simples méthodes classiques d'analyse technique. Les prédictions de grilles relativement simples ne dépassent pas 70-75%.
- Pour obtenir une prédiction de 75 % ou plus, il faut construire des structures complexes d'auto-apprentissage sur des superordinateurs et passer des années à développer ce matériel, et il n'y a aucune garantie que cela fonctionne.
- Les grilles sont utiles pour résoudre un problème tactique spécifique et bien défini, difficile à décrire par des moyens statistiques ou mathématiques. Les mailles de classification et les réseaux de reconnaissance des formes peuvent être appliqués très efficacement pour résoudre des problèmes tactiques. Il y a quelques développements dans ce domaine, mais cela prend beaucoup de temps et il n'y a pas assez de temps pour le faire. A qui il est intéressant d'écrire, nous travaillerons ensemble : favorit_box@inbox.ru
P.S. In file materials of conference on neural networks. Intéressant pour la lyknobèse.
Je sens au moins 10 pages d'une autre discussion sur les réseaux neuronaux dans le marché du Forex. ;o)
Et je le pense ;-)
Mais la qualité de la discussion sera d'un niveau supérieur ;-)
- L'utilisation de grilles pour prédire les taux de change et même la direction des taux de change est moins efficace que l'utilisation de simples méthodes classiques d'analyse technique. Les prédictions de grilles relativement simples ne dépassent pas 70-75%.
Prévoir la direction du taux de change à 70-75% relève du domaine de la fantaisie.
Je fais de tels pronostics depuis longtemps, en passant par un bookmaker qui prend des paris sur l'appréciation/dépréciation d'une devise sur une période de temps fixe (intraday). Au début, les commissions des bookmakers étaient si faibles que les stratégies avec seulement 52% de prédictions correctes donnaient des bénéfices. Au début, j'ai utilisé un système simple basé sur la téléanalyse, qui me donnait environ 54-55% de bénéfices.
Puis les commissions des bookmakers ont augmenté et j'ai dû améliorer le système de trading. J'ai pris tous les indicateurs que j'utilisais et je les ai intégrés dans un réseau neuronal. Le pourcentage de gains est passé à 59-60 %. Il existe donc des tâches dans lesquelles les réseaux neuronaux règnent en maître, n'en déplaise aux sceptiques !
- l'utilisation de grilles pour prédire les taux de change et même la direction des taux de change est moins efficace que l'utilisation de simples méthodes classiques d'analyse technique. Les prédictions de grilles relativement simples ne dépassent pas 70-75%.
Prévoir l'évolution du taux de change de 70 à 75% relève du domaine de la fantaisie.
Si nous voulons améliorer la qualité des prédictions MACD de plusieurs pourcents, il serait préférable de créer une grille en une soirée en utilisant le bon vieux NeuroSell2 ou BrainMaker, de la compiler en code C (simple ensemble de fonctions de transfert avec des coefficients) et de l'implémenter dans un Expert Advisor. Cela fonctionne très bien. Mais cela ne résoudra pas le problème de savoir comment devenir millionnaire.
- l'utilisation de grilles pour prédire les taux de change et même la direction des taux de change est moins efficace que l'utilisation de simples méthodes d'analyse technique classique. Les prédictions de grilles relativement simples ne dépassent pas 70-75%.
Prévoir l'évolution d'un taux de change à 70-75% relève du domaine de la fantaisie.
Si nous voulons améliorer la qualité des prédictions MACD de plusieurs pourcents, il serait préférable de créer une grille en une soirée en utilisant le bon vieux NeuroSell2 ou BrainMaker, de la compiler en code C (simple ensemble de fonctions de transfert avec coefficients) et de l'implémenter dans un Expert Advisor. Cela fonctionne très bien. Mais cela ne résoudra pas le problème de devenir millionnaire.
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De nombreux traders parlent des réseaux neuronaux, mais peu savent ce qu'ils sont et ce qu'ils peuvent faire en réalité. Cet article donne un petit aperçu du monde de l'intelligence artificielle, explique comment préparer les données pour un réseau, et donne également un exemple de prévision à l'aide de Matlab.
Auteur : Shashev Sergei