ТС на нейросети (оч. краткое руководство)
imhenko, нейросети применяют, когда не понимают, что, вообще, происходит.
Нейросеть разберется.
4. С помощью индикаторов удаляем из ВР все интервалы, на которых ТС не должна делать сделки.
5. Оставшимся временным рядом обучаемых нейросеть.
Вот это интересно.
Юрий, я надеюсь ВР вы подготавливаете по определенному алгоритму (потоки Эрланга и т.п.) или просто так, "на шару"?
Вместо введения
Типовая ТС состоит из ВР, индикаторов и логического блока принятия решений (БПР). Когда БПР становится слишком сложным, хочется, чтобы он формировался как-то автоматом - сам строился, сам обучался. Для этих целей неплохо подходит нейросеть.
Руководство
1. В общих чертах определяем стратегию проектируемой ТС,
2. Строим необходимые для стратегии индикаторы.
3. Выбираем нейросеть - МЛП и его структуру,
4. С помощью индикаторов удаляем из ВР все интервалы, на которых ТС не должна делать сделки.
5. Оставшимся временным рядом обучаемых нейросеть.
6. Тестируем, и наслаждается жизнью.
*Прочие детали реализации зависят от конкретной структуры вашей ТС и стратегии.
Недавно ученые ученые выяснили, что нейрон в мозгу сам выбирает как реагировать на один и тот-же сигнал, приходящий на один и тот-же вход. Получается при одинаковой конфигурации сигналов на входе, могут получаться разные конфигурации сигналов на выходе.
Из этого следует, что компьютерные нееросети неправильно имитируют поведение реальных мозгов. Ну это так для размышлений)
Из этого следует, что компьютерные нейросети неправильно имитируют поведение реальных мозгов. Ну это так для размышлений)
Это известно. Нейросеть не более чем модель.
Вот это интересно.
Юрий, я надеюсь ВР вы подготавливаете по определенному алгоритму (потоки Эрланга и т.п.) или просто так, "на шару"?
Разумеется. Подготовка обучающей последовательности и само обучение далеко не тривиальные задачи. Но все это оч зависит от выбранной задачи (стратегии).
Отрезая индикаторами интервалы ВР где не может быть сделок, мы существенно упрощаем задачу НС в системе, в т.ч. и ее обучение.
Хм...
Вот такой подход мне нравится, я разрабатывал такую модель, но пока отложил в сторону из-за слишком большого объема работы.
на мой взгляд наоборот. Нейросеть применима там где нет иных чётких критериев. Если группой индикаторов можно выделить части "торгуем/нет по ТС", то нет смысла в чём-то другом. Всё, убрав лишнее мы уже победили..
Естественное применение НС: например классификация тренд/флет. Можно взять доподлинно известную историю, получить заключение экспертов где там что было и теперь надо как можно точнее и раньше классифицировать поступающие котировки.
на мой взгляд наоборот. Нейросеть применима там где нет иных чётких критериев. Если группой индикаторов можно выделить части "торгуем/нет по ТС", то нет смысла в чём-то другом. Всё, убрав лишнее мы уже победили..
Естественное применение НС: например классификация тренд/флет. Можно взять доподлинно известную историю, получить заключение экспертов где там что было и теперь надо как можно точнее и раньше классифицировать поступающие котировки.
Если вы уже победили с помощью индикаторов, то НС вам действительно не нужна.
В теме задача ставится по другому - максимально отсеять индикаторами то, что нам уже известно, а то, что неизвестно, и только это, оставить для обработки нейросетью.
Если вы уже победили с помощью индикаторов, то НС вам действительно не нужна.
В теме задача ставится по другому - максимально отсеять индикаторами то, что нам уже известно, а то, что неизвестно, и только это, оставить для обработки нейросетью.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Вместо введения
Типовая ТС состоит из ВР, индикаторов и логического блока принятия решений (БПР). Когда БПР становится слишком сложным, хочется, чтобы он формировался как-то автоматом - сам строился, сам обучался. Для этих целей неплохо подходит нейросеть.
Руководство
1. В общих чертах определяем стратегию проектируемой ТС,
2. Строим необходимые для стратегии индикаторы.
3. Выбираем нейросеть - МЛП и его структуру,
4. С помощью индикаторов удаляем из ВР все интервалы, на которых ТС не должна делать сделки.
5. Оставшимся временным рядом обучаемых нейросеть.
6. Тестируем, и наслаждается жизнью.
*Прочие детали реализации зависят от конкретной структуры вашей ТС и стратегии.