Нейронные сети для фундаментального анализа - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
хорошо, тогда насколько эффективно использовать их по прямому назначению?
Ровно настолько насколько эффективнее забивать гвозди молотком, а не телевизором. А остальное зависит от того, куда и зачем забивается гвоздь.
Ровно настолько насколько эффективнее забивать гвозди молотком, а не телевизором.
все шутки шутите
хорошо, тогда насколько эффективно использовать их по прямому назначению? Почему бы не находить уровни определенным способом, по пробитию которых, устанавливать селл или бай?
Можно и уровни находить нейросетью, никто не запрещает... Вот скрин моей сыроватой реализации.
Анализируются данные за последние 500 баров, используются 25 нейронов, обучаемые за 10 итераций.
Можно и уровни находить нейросетью, никто не запрещает... Вот скрин моей сыроватой реализации.
Анализируются данные за последние 500 баров, используются 25 нейронов, обучаемые за 10 итераций.
а Вы считаете, что "на глаз" получится хуже?
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.
Тема меня тоже интересует правда до цифровой реализации я пока не дошел, причина: нужно собрать данные новостей хотя бы за пару лет и разложить их по порядку (чем и лень заняться), далее совместить с приростом цен и попробовать обучить сеть. Но индикатор новостей прямо в терминал где то видел.
Тема меня тоже интересует правда до цифровой реализации я пока не дошел, причина: нужно собрать данные новостей хотя бы за пару лет и разложить их по порядку (чем и лень заняться), далее совместить с приростом цен и попробовать обучить сеть. Но индикатор новостей прямо в терминал где то видел.
Новости собирать довольно просто. Достаточно сходить сюда и собрать все экономические индикаторы для США и Европы
https://www.census.gov/
http://research.stlouisfed.org/fred2/series/CPIAUCNS/downloaddata?cid=9
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page?_pageid=1194,47773485,1194_47782287:1194_66724556&_dad=portal&_schema=PORTAL
1. Пару лет новостей для Ф.А. + сети будет мало.
2. Проблемма определения важности новости ( пересмотр показателя выйдет и сеть не поймёт) - это в смысле подачи новости в он-лайне.
3. Времени потрачененое на всю эту прихоть уйдёт больше чем на самостоятельное изучение фундаментального анализа.
В общем - флаг вам в руки.
1. Пару лет новостей для Ф.А. + сети будет мало.
2. Проблемма определения важности новости ( пересмотр показателя выйдет и сеть не поймёт) - это в смысле подачи новости в он-лайне.
3. Времени потрачененое на всю эту прихоть уйдёт больше чем на самостоятельное изучение фундаментального анализа.
В общем - флаг вам в руки.
Усложняете Вы всё. А компьютеры на что? Определение "важных" индикаторов производится путем расчета их кросс-корелляции с ценами. Закачка же самих экономических индикаторов с указанных мной сайтов занимает 1 секунду если знать как это делать в с++ или с#. Намного легче конечно совсем ничего не делать и просто радоваться жизни.
вообще идея хорошая, но действительно проблемы с пересмотром показателей... не потому, что сеть не поймет (она просто переучится на новые данные и все), а в том, что в момент выхода индикатора его значение заведомо неверное... какой уж тут может быть правильный прогноз...
причем пересмотр бывает весьма часто... и ошибка значения индикатора вполне сопоставима с изменением (приращением) самого индикатора...
другой вопрос а так ли нам нужно самое точное значение индикатора... скажем если мы анализируем не реальный курс инструмента, а "психологическую" реакцию рынка на выход новости... но это уже просто торговля на новостях, а я лично не хотел бы с этим связываться (по-моему, слишком рискованно)...
P.S. Может специально для исследования корреляций выбирать такие индикаторы, где практически не бывает пересмотров? Но это нужно отдельно собирать статистику по ним...
Чисто технически сделать прогноз - не так сложно. Сложность возникает в другом. В зависимости от некоторых факторов получается несколько вариантов "будущего". Делать оценку по одному варианту, пускай он даже настроен на минимизацию ошибок, будет не совсем правильно. Более правильно делать распознавание какой из вариантов работает в данный момент и строить осторожно дейтвия на основе именно этого варианта. Но потом условия могут несколько поменяться, например произошло какое-то событие, которое вызвало изменение варианта, типа вышли какие-то новости или другие сдвиги в экономике. Из-за этого частота колебаний может резско поменяться и соответственно лучше будет работать другой вариант.
То есть еще раз подчеркну для тех кто освоил техническую сторону прогноза, что будущее многовариантно. И тут встает уже следующая задача, на которую сейчас, те кто начинает этим заниматься, пока не обращают внимание.