Нейронные сети для фундаментального анализа
Здравствуйте.
Я сейчас как раз разрабатываю небольшую библиотеку на C++ для собственных разработок (эксперименты с НС и не только); помимо прочего уже реализовал ГА (отдельный класс, который выполняет поиск вещественного вектора в R^n; функции инициализации, мутации и соответствия задаются пользователем). На следующих выходных (если вам, конечно, не срочно надо) привезу из общаги часть исходников, скину.
Всего наилучшего! :)
Здравствуйте.
Я сейчас как раз разрабатываю небольшую библиотеку на C++ для собственных разработок (эксперименты с НС и не только); помимо прочего уже реализовал ГА (отдельный класс, который выполняет поиск вещественного вектора в R^n; функции инициализации, мутации и соответствия задаются пользователем). На следующих выходных (если вам, конечно, не срочно надо) привезу из общаги часть исходников, скину.
Всего наилучшего! :)
Большое спасибо. Буду ждать. Мое мыло vlad1004@yahoo.com
Я ещё здесь пока не видел веток о применении нейронных сетей для предсказания будущих цен по экономических данным (я может быть ошибаюсь). В основном трейдеры, использующие нейронные сети, заинтересованы предсказанием будущих цен на основе прошлых цен в виде различных индикаторов с различными задержками. В математике, такое предсказание называется экстраполяций, которая применима только к закономерным рядам, т.е. рядам к ктоторым можно подогнать какую-то функцию. Даже если нейронная сеть выдаёт buy или sell сигналы и эта сеть использует только прошлые цены или индикаторы на их основе, всё равно это экстраполяция: при buy сигнале сеть предсказывает что цена пойдет вверх (экстраполяция прошлых цен вверх), при sell сигнале сеть предсказывает что цена пойдёт вниз (экстраполяция прошлых цен вниз). Роль любой нейронной сети - это подгонка нелинейной функции под прошлые входные и выходные данные. Я заинтересован в предсказнии будущих валютных цен на основе экономических показателей как например уровень безработицы, рост валового национального продукта, промышленная активность, инфляция, индекс настроения потребителя и т.п. Нейронная сеть в данном случае находит нелинейную функцию связывающую экономические показатели с рыночными ценами. Многие из этих показателей месячные, так что предсказание цен возможно только на месячном фрейме, что не пдоходит для большинства трейдров. Тем не менее, кто-нибудь здесь пробовал создать такую сеть? Очень буду благодарен ссылкам на C++ код для генетической оптимизации. Неплохо было бы если код было просто использовать: подаёшь входные и выходные данные и выбираешь критерий оптимизации (например, минимизация евклидового расстояния между смоделриованными и реальными ценами) и всё остальное автоматически вычисляется.
Предсказание цен возможно не только на месячном ТФ, даже если некоторые показатели выходят раз в месяц.
Насколько я знаю сети интерполируют, а когда им всё таки приходиться экстраполировать(нерепрезентативная выборка) то рез-ы чаще всего плачевные.
Мой опыт работы с MLP+GA - ждёшь долго а рез-ы те же... если например сравнивать с простым методом наискорейшего спуска, но есть конечно "+" функцию ошибки можно задать какую вздумается...
А толку то ? цена прыгает в новостях в сторону паритетного курса :( если ток на очень долгосрочку расчитывать... тут и без сетей можно, достаточно Ф.А. знать, его по любому прейдёться знать что б с сетями+ Ф.А. мучаться :)
Толк таков. Предскажите курс EURUSD через месяц. Я как-то в уме это сделать не могу. Мне лично нужно загрузить все экономические данные в компьютер и проанализировать их влияние на курсы валют. Есть конечно гении, которые по уровням безработице в США и Европе, валовому продукту, инфляции и т.п. сражу вам скажут что курс EURUSD в середине Мая будет 1.25, но я к ним не отношусь.
Вы просили сделать прогноз по EURUSD на месяц вперед...
Незнаю как насчет предсказания по экономическим, показателям... Скорее всего тогда и нужно экстраполировать их сумму с весовыми коэффициентами значимости тех или иных данных. А чисто по реальным ценам...
Вот как это себе представляет сеть GRNN (GeneralRegressionNeuralNetwork):
---
Вы просили сделать прогноз по EURUSD на месяц вперед...
Вот как это себе представляет сеть GRNN (GeneralRegressionNeuralNetwork):
---
Спасибо, ANG. Не совсем по теме, но всегда приветствую альтернативную точку зрения. Честно говоря, я как-то перестал верить методам предсказания цен на основе прошлых цен. Но если кто-то меня убедит что рано забрасывать этот метод, то возражений не будет. А будет огромное спасибо. Не трудно ли вам показать несколько примеров предсказаний на прошлых данных чтобы увидеть точность предсказаний. Не могли бы Вы поделиться кодом этого индикатора.,
Не трудно ли вам показать несколько примеров предсказаний на прошлых данных чтобы увидеть точность предсказаний.
Вот прогноз примерно с предыдущего месяца. То есть где голубым, сеть не знала еще что впереди.
Еще можете посмотреть вот здесь 'Кохонен и Паттерны'
и здесь 'Xprofuter предсказывает будущее'
---
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Я ещё здесь пока не видел веток о применении нейронных сетей для предсказания будущих цен по экономических данным (я может быть ошибаюсь). В основном трейдеры, использующие нейронные сети, заинтересованы предсказанием будущих цен на основе прошлых цен в виде различных индикаторов с различными задержками. В математике, такое предсказание называется экстраполяций, которая применима только к закономерным рядам, т.е. рядам к ктоторым можно подогнать какую-то функцию. Даже если нейронная сеть выдаёт buy или sell сигналы и эта сеть использует только прошлые цены или индикаторы на их основе, всё равно это экстраполяция: при buy сигнале сеть предсказывает что цена пойдет вверх (экстраполяция прошлых цен вверх), при sell сигнале сеть предсказывает что цена пойдёт вниз (экстраполяция прошлых цен вниз). Роль любой нейронной сети - это подгонка нелинейной функции под прошлые входные и выходные данные. Я заинтересован в предсказнии будущих валютных цен на основе экономических показателей как например уровень безработицы, рост валового национального продукта, промышленная активность, инфляция, индекс настроения потребителя и т.п. Нейронная сеть в данном случае находит нелинейную функцию связывающую экономические показатели с рыночными ценами. Многие из этих показателей месячные, так что предсказание цен возможно только на месячном фрейме, что не пдоходит для большинства трейдров. Тем не менее, кто-нибудь здесь пробовал создать такую сеть? Очень буду благодарен ссылкам на C++ код для генетической оптимизации. Неплохо было бы если код было просто использовать: подаёшь входные и выходные данные и выбираешь критерий оптимизации (например, минимизация евклидового расстояния между смоделриованными и реальными ценами) и всё остальное автоматически вычисляется.