Искусственный интеллект и уровни

 
Здравсвуйте 

У меня вопрос  тем кто разбирается в возможностях искусственного интеллекта в частности различных видах нейросетей. 

На графиках визуально бывают хорошо видны горизонтальные и диагональные уровни поддержки и сопротивления. Это очень важный элемент в тех. анализе потому-что на них ориентируются многие профи.

Могут-ли нейросети также видеть эти уровни и ориентироватся на них в  прогнозах?
 

Смотря какие уровни, есть уровни которые формализовать можно, а есть те что только кажутся человеку.

Например если брать средние ценовые значения где цена разворачивается, это легко формализовать и алгоритмизировать, а кто там как отложит Фибоначчи от какой именно «важной» точки, одному Богу известно.

Я отталкиваюсь от разворотных только уровней. Их можно получить если кластерезовать коленки ZZ разных периодов. А кластеризация это больше искусство чем наука, в том смысле что она сильно вариативна от метода к методу. По простому если, то все точки разбиваются на группы бо порогу близости расположения, и для каждой группы усредняются, получаются «типа уровни» с немногим больше средней вероятностью на них отскока или разгона.

 
Могут, как и всё остальное, вопрос только в том как вы это сформулируете.
 
nowi:
Здравсвуйте 

У меня вопрос  тем кто разбирается в возможностях искусственного интеллекта в частности различных видах нейросетей. 

На графиках визуально бывают хорошо видны горизонтальные и диагональные уровни поддержки и сопротивления. Это очень важный элемент в тех. анализе потому-что на них ориентируются многие профи.

Могут-ли нейросети также видеть эти уровни и ориентироватся на них в  прогнозах?

Не в том направлении копаете.

Погуглите на предмет: метод Виолы-Джонса (Viola-Jones).

Это лучший на сегодняшний день алгоритм обнаружения графических объектов на  изображениях.

 
Могут конечно, вот только зачем? Намного проще решить это, написав простенький алгоритм с предварительной обработкой входных данных. Скажем, формируем окно с заданным N. Если сколько-то баров в этом окне принадлежат интервалу цен [0.9P; 1.1P](коэффициенты взяты от балды, Р - уровень цены), то это уровень поддержки/сопротивления. + добавляем сюда минимумы-максимумы. Общий принцип такой. Для этого не нужны нейросети.
 
Reshetov:

Не в том направлении копаете.

Погуглите на предмет: метод Виолы-Джонса (Viola-Jones).

Это лучший на сегодняшний день алгоритм обнаружения графических объектов на  изображениях.

Почитал немного об этом. Скажите есть какой-нибудь реальный опыт применения этой методы для распознавания паттернов на графиках? (у вас лично или вообще).

Эта техника создана все-таки для распознавания лиц. Лица дискретны а графики непрерывны. Как должен выглядеть алгоритм применительно конкретно к трейдингу и будет-ли эта метода

работать в трейдинге лучше чем теже нейросети которые все-таки уже давно применяют в этой области.
 
mrfanbender:
Могут конечно, вот только зачем? Намного проще решить это, написав простенький алгоритм с предварительной обработкой входных данных. Скажем, формируем окно с заданным N. Если сколько-то баров в этом окне принадлежат интервалу цен [0.9P; 1.1P](коэффициенты взяты от балды, Р - уровень цены), то это уровень поддержки/сопротивления. + добавляем сюда минимумы-максимумы. Общий принцип такой. Для этого не нужны нейросети.

В принципе можно и так но это будет топорная работа. Очень грубый механизм. В том-то и дело что в отличие от сигналов индикаторов графический анализ очень субъективен. И когда человек смотрит на графики

и рисует какие-то линии то фактически он использует свой мозг для задачи распознавания образов а это довольно сложно формализуемая задача. Как в случае с методом Виолы-Джонса о котором писал Reshetov

скажем задача распознания лиц..простыми методами здесь не обойдешся хотя человеческий мозг справляется с этой задачей очень легко без сложных математических формул. По этому наверное многие 

действительно успешные трейдеры как правило торгуют в ручную, потому-что они не променяют свою обученную годами разглядывания графиков биологическую нейросеть на примитивные сигналы индикаторов.
И по этому  интересны методы искусственного интеллекта а не простые алгоритмы.
 
Я вот постоянно встречаю, нейросети, нейросети, объясните плиз что может выдать на выходе такой механизм? Кроме оптимизации параметров некого торгового алгоритма.
 
IvanIvanov:
Я вот постоянно встречаю, нейросети, нейросети, объясните плиз что может выдать на выходе такой механизм? Кроме оптимизации параметров некого торгового алгоритма.
Если на участке есть взаимосвязь между котирами и анализирующим инструментом, НС её найдёт. Но она найдёт связь, даже если её не будет.
 
4elendger:
Если на участке есть взаимосвязь между котирами и анализирующим инструментом, НС её найдёт. Но она найдёт связь, даже если её не будет.
Угарно
 
4elendger:
... НС её найдёт. Но она найдёт связь, даже если её не будет.
т.е. связь "коров с кирпичами" будет осуществляться? или что имеется в виду?
Причина обращения: