文章：用神经网络进行价格预测

[Renat Fatkhullin]

用神经网络预测价格

许多交易者谈论神经网络，但很少有人知道它们是什么以及它们在现实中能做什么。这篇文章对人工智能的世界有了一点了解，解释了如何为网络准备数据，还举了一个借助Matlab进行预测的例子。

作者:Shashev Sergei

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下午好!

对神经网络有一点熟悉。它从BrainMaker软件包开始，随后是MathLab。这个主题的主旨是神经网络的 能力，我可以建议你去熟悉一下塔肯斯定理。

如果一个时间序列是由一个动态系统产生的，即数值D_0是这样一个系统状态的任意函数，存在一个浸入深度d（大致等于该动态系统的有效自由度数），它可以对时间序列的下一个数值进行明确的预测。

怀疑论者认为不可能预测，因为下一个刻度方向的概率是50/50（上升或下降），他们可能会注意到，如果这是真的，那么数学期望值将是0，因此在长时间框架上我们将看到一条 "直线"。

但我们看到数学期望值不等于0的趋势。

但在现实中，我们看到价格在某个函数附近震荡，即这个过程是STOCKASTIC。

总而言之，尽管预测似乎是数据的EXTRAPOLATION，但神经网络实际上是在解决INTERPOLLATION的问题，这在本质上增加了解决方案的可靠性。时间序列的预测被简化为一个典型的神经分析问题--通过一组给定的例子对许多变量的函数进行逼近--使用多维空间中的序列浸入程序。

注意到。

kirillov.

[Юрий Макаров]

我想代表怀疑论者指出。

市场不是一个动态系统。
市场是一个开放的随机系统。
开放意味着它受到许多外部因素的影响。
而这些外部因素不仅是不可控的（不可测量的）。
但即使他们的人数也不确定。

此外，该系统本身并不随时间而变化。
其元素（部分）可以任意改变其行为。
有时可能会屈服于集体效应，也可能不会。
它们在系统中的行为受到季节、天气、太阳活动变化的影响。
甚至是月相...

这个系统的主要部分是人。

因此，我们可以得出结论，预测一个价格的意义。
不仅不是数据的INTERPOLATION，而且也不是数据的EXTRAPOLATION。
(推断意味着一个动态系统)。

对于随机系统，我们可以谈论预测其
统计学属性--概率、分布函数、期望等。
但还是那句话，前提是它们（FRs、期望值......）的存在，并且随着时间的推移是不变的。

[Иван]

我闻到了至少10页的另一个关于外汇市场中神经网络 的讨论。;o)

[Shashev Sergei]

未来的价格取决于其以前的价格走势，这意味着可以预测最可能的价格趋势。预测绝对值 是一项糟糕的工作，因为即使在不同的特区，价格也是不同的。但在一个经纪公司内部，网络习惯了它的报价，因此它可以预测一小段时间内的绝对值。

但有可能以比绝对值高得多的概率预测方向 :)

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Mak:
我想代表怀疑论者指出。

市场不是一个动态系统。

我不同意，因为动态系统是一个系统，其状态根据固定的数学规则随时间变化；后者通常由方程给出，将系统的未来状态与当前状态联系起来。如果这些规则没有明确包括机会的因素，这样的系统就是决定性的。

这种提法的弱点是 "固定的数学规则"，但目前还没有人证明这一点，而整个预测的历史都依赖于此。

问候，基里洛夫。

[Владимир]

你好！和这里的许多人一样，我也曾一度为时间序列预测 制作网格，并得出了以下结论。
- 使用网格来预测汇率甚至是汇率的方向，证明不如使用简单的经典技术分析方法有效。相对简单的网格的预测率不超过70-75%。
- 为了获得75%或更高的预测率，你需要在超级计算机上建立复杂的自学结构，并花费数年时间来开发这种东西，而且不能保证它一定会成功。
- 网格对于解决难以用统计或数学手段描述的特定的、定义明确的战术问题很有用。分类网和模式识别网络可以非常有效地应用于解决战术问题。这方面有一些发展，但非常耗费时间，没有足够的时间来做。谁有兴趣写，我们就一起合作：[e-mail]

P.S. 在神经网络会议的档案材料中。对莱克诺贝斯来说很有趣。

[Christo Tsvetanov]

solandr:
我闻到了至少10页的另一个关于外汇市场的神经网络 的讨论。;o)

我也这么认为;-)

但讨论的质量将达到一个更高的水平;-)

[Olexandr Topchylo]

VBAG:

- 事实证明，使用网格来预测汇率甚至是汇率的方向，不如使用简单的经典技术分析方法有效。对相对简单的网格的预测不超过70-75%。

我想代表从业者指出。

以70-75%的比例预测货币汇率的走向是来自幻想的领域。

我已经做了很长时间的这种预测，通过一个博彩公司工作，该公司对一种货币在固定时间内（日内）的升值/贬值进行投注。起初，博彩公司的佣金非常少，只有52%的预测正确率的策略能带来利润。 起初，我使用了一个基于tehanalysis的简单系统，它给我带来了大约54-55%的利润。
然后，博彩公司的佣金增加了，我不得不改进交易系统。 我把我使用的所有指标都放进了一个神经网络。 胜率增加到59%-60%。因此，不管怀疑论者的意见如何，在有些任务中，神经网络 是占主导地位的！"。

[Владимир]

Better:

VBAG:

- 使用网格来预测汇率甚至是汇率的方向，不如使用简单的经典技术分析方法有效。对相对简单的网格的预测不超过70-75%。

我谨代表从业人员指出：

预测货币汇率的走向70-75%是来自于幻想的领域。

也许我们谈论的是不同的百分比，但这不是重点。广为人知的MACD、OsMA、回归分析 等，做出的预测并不比相当复杂的网格差。而且往往还更高。我的主要想法是，如果我们想与经典方法相比获得质的飞跃，我们应该使用МtLabe或SNNS创建复杂的自我训练框架（或者最好自己编写），而不是依赖像NeuroShellDayTrader这样的漂亮包装程序（完全是胡说八道）。
如果我们想把MACD预测质量提高几个百分点，最好在一个晚上用好的NeuroSell2或BrainMaker创建一个网格，用C代码编译（带有系数的简单转移函数集）并在专家顾问中实现它。它的效果相当好。但它不会解决如何成为百万富翁的问题。

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VBAG:

更好：

VBAG:

- 使用网格来预测汇率甚至是汇率的方向，不如使用简单的经典技术分析方法有效。对相对简单的网格的预测不超过70-75%。

我谨代表从业人员指出：

，以70-75%的比例预测货币汇率的走向是来自于幻想的范畴。
。

也许我们谈论的是不同的百分比，但这不是重点。广为人知的MACD、OsMA、回归分析等，做出的预测并不比相当复杂的网格差。而且往往还更高。我的主要想法是，如果我们想与经典方法相比获得质的飞跃，我们应该使用МtLabe或SNNS创建复杂的自我训练框架（或者最好自己编写），而不是依赖像NeuroShellDayTrader这样的漂亮包装程序（完全是胡说八道）。
如果我们想把MACD预测质量提高几个百分点，最好在一个晚上用好的NeuroSell2或BrainMaker创建一个网格，用C代码编译（带有系数的简单转移函数集）并在专家顾问中实现它。它的效果相当好。但它不会解决成为百万富翁的问题。

。

如果我的预测准确率为65-70%，是否足以在外汇市场上获利？你用线性回归 分析得到这样的百分比吗？或者通过一般的技术分析（不是在单独的区间，而是在有代表性的数据上）？