Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 41
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
обучить нейронку которая будет давать результат противоположный требуемому, получится как у вас, но специально. Но непонятно зачем это делать? :)
Да я же не специально, просто обучил и вижу такое ))
рецепт такой -
1) тренируем две сети отдельно на бай и на сел , сеть я брал "deep neural" это важно потому что на выходе у такой сети не 01010101,а вероятности наступления 01010
2) просто берем выходы двух сетей и строим разницу кумулятивных сумм, получает то что на картинке...
на первой картинке внизу изображены вероятности(выходы двух сетей как есть) а вверху вместе с ценой кумулятивная разница(как есть)
на второй картинке все то же самое просто в кум разнице изменил знак (те перевернул) для лучшей наглядности
=======================================
Если этот процесс получиться спрогнозировать на несколько свечей вперед, хотя бы на одну то это грааль)) мне пока не удалось
целый день ждал комментариев, неужели никому не интересно???
Сам вопрос не понятен.
Берем caret. Почти 2 сотни моделей. Если не начали освоение, то рекомендую. Там не только модели, но много еще чего очень полезного.
При желании все предсказывают на несколько шагов вперед.
Регрессионные накапливают ошибку с предыдущих шагов.
Для моделей классификации ошибка растет, но не в связи с количеством шагов вперед.
Замечу, что для временных рядов всегда можно укрупнить ТФ и предсказывать на один шаг, что будет соответствовать предсказанию на несколько шагов на более мелком ТФ.
нужен какой то инструмент который смог бы прогнозировать на несколько шагов вперед, используя набор предикторов
mytarmailS:
нужен какой то инструмент который смог бы прогнозировать на несколько шагов вперед, используя набор предикторов
Посмотрите rminer. Очень неплохо организованный пакет
Здравствуйте!
у меня к вам два вопроса
1) по поводу рекурентных сетей из прошлой страницы я закинул пакет "rnn" он действительно какой то странный и мало продуманный и переключился на "RSNNS" взял сеть "Элмана" закинул данные все заработало отлично но есть одно "НО" я так и не понял где и как там устанавливать на "сколько далеко сеть помнит себя в прошлом" вот в "rnn" там сразу было понятно каждая переменная превращалась в матрицу где кол. колонок соответствовало как бы размеру памяти сети, а вот в "RSNNS" я такого параметра не нашел, но это же невозможно чтоб его не было ведь суть рекурентной сети именно в этом.
2) Что именно мне посмотреть в "rminer" ? Если вы имеете ввиду что то типа "arima" то такое не подойдет уже обсуждали.
Я сам попробовал написать такую целевую для классификатора чтоб прогнозировать на несколько шагов, спрогнозировать не удалось, резы какие то странные, во первых качество упало (это нормально ведь прогноз не след свечу а на 5-тую или 10-тую) , анти корреляция сохранялась хоть и менее выражено , но прикол в том что опережающего эффекта я не получил развороты индикатора были там же где и развороты рынка, то есть по сути я получил то что имел раньше но хужего качества, почему так мне не понятно...
Давайте немножко поговорим о отборе качественных признаков. мои мысли по этому поводу...
не бейте! буду утрировать, но для примера это нужно..
Все общепринятые способы по отбору признаков (касательно рынка) сводятся к тому чтоб кинуть 100 индикаторов в обуч. выборку и разными методами разной "крутости" отобрать скажем 20 индикаторов которые лучше всего описывают цену, но не слишком ли груб этот метод? не слишком ли он примитивен не смотря на всю продвинутость и силу методов для отбора признаков?? Считаю что груб и примитивен при чем методы по отбору тут не причем, попробую объяснить почему ...
Давайте отвлечемся и подумаем как работает профессиональный трейдер(помним, я все еще утрирую :)) у которого скажем есть всего два признака - уровни и индикатор "RSI" , и есть торговая система в которой сделка на продажу звучит так - если уровень пробит вверх и RSI больше 0,9 то продажа...
Что есть торговая система? торг.сис. в этом случае выступает как фильтр данных, фильтр который не дает трейдеру заходить в шуме а доля шума в данном примере с RSI не шуточная 95% ведь диапазон у RSI от -1 до 1 а трейдеру надо всего лишь то что >0.9 те 5%...
Итак что из этого следует, следует из этого то что в каждом признаке если бог даст будет 5% полезной информации а скорей и того меньше, а все остальные 95% есть шум, шум который не нужен, шум который мешает сети научиться, шум который нужно удалять... То есть из каждого признака нужно вычленить только полезные ситуации в данном примере с RSI это его диапазон от 0,9 до 1 все остальное в мусорку...
А теперь вернемся к началу поста, у вас 100 признаков(индикаторов) , все что вы можете(какой бы крутой метод бы не был) это отобрать лучшие индикаторы, теперь уже понимая что в каждом индикаторе 95% шума, как вы думаете каково качество отбора этих признаков? правильно качество отбора будет около нуля, что и подтверждают и ваши и мои исследование в данной области...
Вывод: Нужно брать каждый признак и вычленять из него полезное, у меня есть мысли как это сделать но перед тем как его озвучить хотелось бы услышать ваши мысли, идеи и предложения по этому поводу