SOM: métodos de cozimento - página 2

 
A propósito, as citações são do site da Finam. Mas eu também tentei com Metakvots (de 1989 a 2011) - o resultado não é fundamentalmente diferente.
 

Boa tarde!

Continuando o tema. Fez uma análise para o par GBPUSD em barras diárias, de 1989 a 2011. A mesma abordagem, mas fiz um BVS menor (5*5), portanto a separação dos vetores de entrada tornou-se mais grosseira, mas nada...

Este é o resultado do aprendizado da ACS. Não a dividi em grupos, para não torná-la ainda mais grosseira. Levei 5800 exemplos para treinamento, o tamanho do vetor de entrada é o mesmo - 40.

Analisei a probabilidade de movimento de preços no futuro com um número variável de barras (de 1 a 15 no futuro). Horizontalmente, o número de neurônios, depois o número de amostras que os atingem, depois as probabilidades de 1-15 barras de movimento futuro de preços, primeiro bloco crescente, depois bloco decrescente para movimento de preços.

Gráfico por esta tabela. Somente aqui nas barras horizontais para o futuro, nos neurônios verticais - neurônios. Para a construção da estratégia comercial, tomei exatamente aqueles casos que estão destacados em roxo. Probabilidades modulares maiores que 0,6.

Resultados. Treinamento:

Em seguida, eu forneço os dados do período OOS para a SOM treinada e obtenho os números de neurônios. Eu aplico a estratégia.

Período de OOS (do início de 2010 até o presente).

E por último, construí um vetor de entrada médio correspondente aos exemplos da célula onde as probabilidades são as mais altas:

Também posso postar o arquivo com todos os dados mediante solicitação.

 
O segundo tipo de regras ts! :)
 
A previsibilidade é observada, em todos os instrumentos que testei.
 
alexeymosc:
A previsibilidade é observada, em todas as ferramentas que testei.

Ótimo, eu diria até ótimo! - ou, você sabe, cassino, aleatoriedade....

Agora, se você não se importa, e se for possível dentro de sua tecnologia de rede neural, tente prever sem usar o limite de tempo de previsão comercial (número de barras para o futuro). Estou muito curioso se a mesma capacidade preditiva da rede persistirá.

 
Tanto quanto sei, a mesa é baseada em fatos, portanto, sem um limite de tempo você tem que encontrar outra maneira de construir a mesa.
 
joo:

Ótimo, eu diria até ótimo! - Você sabe,cassino,aleatório....

Agora, se você não se importa, e se for possível dentro de sua tecnologia de rede neural, tente fazer previsões sem usar previsão de tempo limite de negociação (número de barras no futuro). Estou muito curioso se a grade vai manter a mesma capacidade de previsão.


Acho que há algum mal-entendido no algoritmo. O mapa auto-organizador não prevê.... Ele divide o espaço do exemplo multidimensional em áreas compactas onde exemplos semelhantes estão concentrados. A rede neural não sabe o que o futuro nos reserva. (Embora às vezes os dados de aparência futura sejam alimentados para treinar a ACS e então podemos nos concentrar em clusters onde os lucros são máximos, enquanto aprendemos vetores de entrada que precedem tais situações lucrativas). Em seguida, construo uma tabela e olho para o comportamento médio dos preços futuros para os casos agrupados pela rede neural.

E como você faz uma previsão sem uma linha do tempo? Prevemos o futuro, mas não o infinito.

 
TheXpert:
Tanto quanto sei, a mesa é baseada em fatos, portanto, sem limite de tempo você tem que encontrar outra maneira de construir a mesa.


Sim, é claro. Você poderia tentar prever a realização de takeprofit, mas mais uma vez você precisa estabelecer um limite de tempo, pelo menos alguns.

Você também pode olhar não para a probabilidade de o preço ser maior ou menor em n barras, mas para o lucro médio das transações, dada a duração de uma transação aberta de n barras. E tudo isso pode ser examinado na decomposição já existente dos exemplos em células SCP.

Gostaria de ouvir algumas idéias sobre o que mais pode ser previsto com esta abordagem.

 
alexeymosc:


Acho que há algum mal-entendido no algoritmo. Um mapa auto-organizador não prevê.... Ele divide o espaço multidimensional de exemplos em regiões compactas onde exemplos semelhantes estão concentrados. A rede neural não sabe o que vai acontecer no futuro.

Entendo como funcionam os mapas auto-organizadores (aparentemente, você não entende porque fiz a pergunta, mas se você não sabe, eu não explicarei, caso contrário eles podem me acusar de auto-avaliação). Não estou falando dos cartões (o que os cartões predizem), mas do TC em geral. E a TC está empenhada precisamente no prognóstico, não importa quem diz o quê.

E como podemos fazer previsões sem ter um cronograma? Prevemos o futuro, mas não o infinito.

Yikes. Porcentagem de 99% de todos os TCs que são considerados neste fórum não têm um prazo para previsão. Parece-me estranho (e talvez para você também), mas é verdade. Um exemplo típico: comércio em duas ou uma onda, entrar atravessando (você entra mas não tem idéia de quando a saída será, talvez nunca), sair/entrar por sinal oposto.

Fico feliz por haver pessoas neste fórum que entendem o significado ousado.

Gostaria de ouvir algumas idéias sobre o que mais pode ser previsto com esta abordagem.

Então, afinal de contas, estamos prevendo? :)

Pode-se prever a probabilidade (em geral, eu não gosto da palavra "prever", e especialmente em combinação com a palavra "probabilidade") de que o preço permanecerá em um determinado intervalo de tempo (ou inversamente, que o deixará) - pode-se ganhar dinheiro com isso também.

 

--- Uy. Porcentagem de 99% de todos os TCs que são considerados neste fórum não têm um prazo para previsão. Parece-me estranho (e talvez para você também), mas parece. Um exemplo típico: comércio em duas ou uma onda, entrada por cruzamento (entramos mas não temos idéia de quando a saída será, talvez nunca), saída/entrada por sinal oposto.

Sim, eu entendo isso. Se compararmos com TS onde tanto entradas como saídas são geradas por indicadores, podemos fazer o seguinte: alimentamos NS com entradas, obtemos número de neurônios, entramos na posição, esperamos que NS nos dê outro número de neurônios para sair por. Selecionamos o número de neurônios de entrada e saída no testador de estratégia. Para isso, é claro, devemos escrever um EA e testá-lo. Mas gosto de pensar primeiro se esta abordagem será viável... Minha idéia é que estamos tratando essencialmente da transição de um sistema de um estado para outro. Os estados do sistema são formalizados como pertencentes a classes compactas (células SCS). Teoricamente, pode haver situações, quando as transições de estado x para estado y com alta probabilidade dão lucro... Mas até agora é apenas uma fantasia ) O que você acha?

--- Você pode prever a probabilidade (em geral eu não gosto da palavra "prever", e especialmente em combinação com a palavra "probabilidade") de que o preço permanecerá em um determinado intervalo de tempo (ou, inversamente, que sairá dele) - você pode ganhar dinheiro com isso também.

Sim, é claro, fazemos previsões, com base nos resultados da análise dos grupos de dados resultantes, probabilisticamente ) Nada pode ser dito com certeza, sempre haverá exceções à regra. Vou colocar um arquivo de dados, há números de células e o período OOS está cinzento. Você também pode tentar se prognosticar e inventar uma estratégia em Excel sobre o período de treinamento, e depois verificá-la no OOS. Por exemplo, analisamos o máximo e o mínimo que o preço alcançará no futuro (por barras), mas aqui podemos dizer desde já que o canal se estenderá no futuro. E como exibir o TS na expectativa matemática positiva sobre esta idéia?

O arquivo está anexado.

Arquivos anexados:
gbpusd1440-som.zip  3346 kb
Razão: