Искусственные нейронные сети. - страница 4

[Igor Makanu]

alsu: Но не факт, что самой сети удобно выдавать инфу именно в такой форме, может ей было бы гораздо проще давать нам не грубо полтора бита (бай-селл-стоп), а, например, 10 бит информации?

тоже размышлял по этому поводу,  в принципе для индикаторных ТС было бы достаточно использовать НС в качестве предсказателя не дальнейшего движения цены, а череды убытков, т.е. предсказывать когда индикаторы торгуют в профит, а когда в минус

[Dmitry]

IgorM:

тоже размышлял по этому поводу,  в принципе для индикаторных ТС было бы достаточно использовать НС в качестве предсказателя не дальнейшего движения цены, а череды убытков, т.е. предсказывать когда индикаторы торгуют в профит, а когда в минус

 

кстати да, хорошая идея для исследований

[Vladimir]

Хочу оживить дискуссию и попросить всех учавствующих ответить на следующий вопрос: что по Вашему мнению моделируют нейронные сети на рынке:

1. Скрытую нелинейную зависимость между ценами, или

2. Работу мозга трейдера по принятию торгового решения на основе поступающих данных. 

[Alexey Subbotin]

gpwr:

Скрытую нелинейную зависимость между ценами, или

Такая ли уж она нелинейная? В моменты сильных движений, которые буквально упираются в предел ликвидности - да, наверное, соглашусь. В остальные моменты, скорее всего, все очень даже линейно, так мне кажется.

[Alexey Subbotin]

Могу предложить еще одно направление для сеток - подбор параметров динамической модели процесса. Можно даже в реальном времени.

[Dmitry]

НС не использует никаких формул, поэтому они находят все зависимости и линейные и нелинейные!

[Alexey Burnakov]

gpwr:

Хочу оживить дискуссию и попросить всех учавствующих ответить на следующий вопрос: что по Вашему мнению моделируют нейронные сети на рынке:

1. Скрытую нелинейную зависимость между ценами, или

2. Работу мозга трейдера по принятию торгового решения на основе поступающих данных. 

Первое скорее. НС оперирует с числами. А трейдер с: (1) формой, (2) динамикой в реальном времени (скорость движения, рывки, ползки), (3) памятью и ассоциациями, (4) эмоциями, настроением, идеей, (5) "контэкстом". А это уже называется разумностью.

[Dmitry]

Я так понимаю использовать нейросети можно с любыми стандартными стратегиями от индикаторов до мартина. А мне вот интересно каковы будут результаты при скрещивании нейронки с парным трейдингом (торговлей спредом) или торговлей волатильностью. У кого-нибудь есть опыт по данному вопросу?

[JohnyPipa]

Важно то, что мы подаем на входы нейросети. Это должны быть значимые факторы влияющие на цену.

Ну а если входами сделать погоду на Марсе, в качестве выходов взять котировки по EUR/USD и обучить на них нейронку, то при определнном количестве нейронов и слоев нейросеть найдет зависимость.

 Только к реальности она никакого отношения иметь не будет.

 

Как меня учили (очень очень давно =) )  существует 3 вида входов:

1. Входы, про которые мы знаем, что они существует, но как либо получить их или измерить не можем. В нашем случае это шум (помехи).

2. Входы, которые мы можем получить (в том числе и с задержкой) и измерить.

3. Выходы системы в предудущие в моменты времени. (Если система динамическая то она зависит от своих предыдущих состояний).

 

Имхо: 

1. Первый тип входов - катаклизмы, терракты, интервенции ЦБ, действия крупных игроко. Про них мы либо вообще не узнаем, лобо узнаем постфактум. Нам они не интересны

2. Второй тип - макроэкономические показатели (ВВП, ставка рефинансировани и т.д.).  

3. Цена в момент времени t зависит от цен в момент времени t-1,t-2, ... t-n.

 

Любители теханализа учитывают только входы 3-го типа. Трендовики считают, что если цена шла в одном направлении, то и дальше будет идти в том же. Флэтовики соответственно наоборот. А на сколько значимы входы этого типа? По моему, на врядли цена цена зависит от них более чем на 5%. 

 

P.S. Если из присутствующих здесь кто нибудь пытался при обученни нейросети на входы подавать входы 2-го типа - макроэкономические показатели поделитесь результатами. =) 

[Arduz]

Да я тоже пришел к выводу что стоит вникнуть в нейронные сети, хоть и сложноватым делом кажется.