Tengo la intención de desarrollar una red neuronal para el comercio de futuros de productos básicos, pero mientras que liarte con un poco de código, surgió una pregunta. Si he entendido bien, la gente utiliza varios indicadores técnicos con sus redes (media móvil, MACD, etc.). Sin embargo, ¿cómo es que estos entran en juego en una máquina contexto de aprendizaje? Puedo dar los valores de estas funciones como entradas, junto con los datos reales, para cada punto en el tiempo?
Respuestas
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Dave Penneys
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La mayoría de los contemporáneos NN, son solo hecho de usar el raw a precio de series de tiempo para la entrada (tal vez con algún tipo de simple normalización), pero para mi tesis escribí un sistema, que en el mercado de renta variable con una ANN con indicador técnico entradas (MAs, MACD, incluso de coincidencia de patrón para cosas como la Cabeza de los Hombros, los niveles de soporte, etc.). Así que, al menos conceptualmente, es definitivamente posible.
Uno de los sistemas más interesantes que vi cuando la investigación para mi tesis, que en realidad tiene un montón de impresionantes resultados, utiliza indicadores técnicos de programación genética para crear un tipo de dinámica de árbol de decisión para generar comprar/mantener/vender. Si yo era llegar a AI algo trading de nuevo, que probablemente sea la dirección que yo había enfoque hacia.
mendicant
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489
Las variables predictoras consistiría en la capa de entrada a la red neuronal. La capa de salida consistiría en tu objetivo. Es necesario especificar la capa oculta, el número de nodos por nivel, el algoritmo de aprendizaje, y el algoritmo de aprendizaje criterios de parada. Normalmente las entradas se normalizan (primera diferenciadas, z-anotó, etc.) antes de ingresar en la red neuronal por lo que el modelo es la formación en los cambios relativos en contraposición a los niveles absolutos. Las redes neuronales han tenido un éxito relativo en cuanto finanzas y en mi opinión hay algunos más interesante técnicas no paramétricas vale la pena mirar.
djq
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Voy a romper tu pregunta en algunas partes para hacer responder más fácil.
"la gente el uso de diversos indicadores económicos con sus redes (media móvil, MACD, etc.) Sin embargo, ¿cómo es que estos entran en juego en un NN contexto?"--el 'indicadores' MA, MACD, etc. proviene de los datos. Son las medidas de la captura de datos de algún aspecto. Usted podría tratar de capturar/replicar estas medidas dentro de las NN. En cierto modo, su NN es también un "indicador". Usted puede tener 'indicadores' hecha de pequeños "indicadores". Un NN se aproxima a una forma funcional que se adapta a su entrada a la salida de los objetivos. Se obtiene una forma de que el tren se para en datos pasados.
"Puedo dar los valores de estas funciones como entradas, junto con los datos reales, para cada punto en el tiempo?"--sí. Esto no es sencillo, aunque. un solo tipo perceptrón (nodo) en la NN no puede manejar un complejo indicador de salida, incluso si es escalar (1 dimensiones pero con restricciones suelen aparecer junto a funcionar correctamente). El tipo perceptrón por lo general tiene una sigmoidal de disparo de la función, y muchos de los indicadores requieren más sofisticadas interpretaciones de un umbral de delimitación. Es dependiente del contexto, sin un general de la solución garantizada.
Mi consejo es que ya que dicen que usted está comenzando en el AI campo, hacer algunos NN a la aproximación de los indicadores en primer lugar, y luego experimentar, y con algo romperse; pregunte de nuevo.
