Cuándo y cómo usar la RNN para el análisis de acciones o de comercio

Question

Estoy aprendiendo acerca de la red neuronal y creó algunas pequeñas redes en la alimentación de reenvío red de mí mismo. Tenía curiosidad acerca de la Recurrente de las Redes Neuronales (RNN) y leer algunos artículos sobre RNN en el comercio. Los resultados en los de papel uso de la RNN parece prometedor, pero tengo algunas general e hipotético dudas respecto a la RNN. He aprendido que RNN es la mejor opción para el aprendizaje secuencial y datos de series de tiempo.

Supongamos he hecho dos modelos para predecir el precio futuro de las acciones, uno capacitados en RNN y otros en la MLP (de tipo perceptrón multicapa) a partir de 10 años (OHLC) de datos de ESPÍA con una buena precisión. Me quiere utilizar estos modelos entrenados para predecir otra stock del precio en el futuro (puede o no puede estar correlacionado con el ESPÍA) de GOOGLE por ejemplo del futuro de los precios.

(primera pregunta) El algoritmo que tiene más posibilidades de dar una predicción exacta?

Sé que hay una buena probabilidad de ambos modelos no predicen el futuro precio de un producto diferente (aquí GOOG) correctamente debido a que el modelo está capacitado en el ESPIONAJE de datos.

Pero la pregunta es; porque RNN se utiliza para el entrenamiento del modelo secuencial y datos de series de tiempo. Es RNN tienen más probabilidad de un error de predicción de MLP porque formados expresamente para el ESPÍA?

Answer 1

Supongamos he hecho dos modelos para predecir el precio futuro de las acciones, uno capacitados en RNN y otros en la MLP (de tipo perceptrón multicapa) a partir de 10 años (OHLC) de datos de ESPÍA con una buena precisión.

El algoritmo que tiene más posibilidades de dar una predicción exacta?

La elección del modelo a utilizar para la formación de los asuntos mucho, mucho menos que los parámetros específicos que se utilizan para el entrenamiento. ¿Cuántos niveles de su RNN y de tipo perceptrón modelos tienen? ¿Cuáles son las funciones de activación de la RNN? Qué algoritmo se utiliza para inicializar los pesos? ¿Cuál es su función de pérdida? ¿Qué es el entrenamiento de la velocidad? ¿De tren utilizando monolothic retropropagación o en lotes? Se utiliza estocástico de gradiente de la pendiente?

La idea de que sólo puede "entrenar un RNN" o "tren de un MLP" y va a hacer bueno a partir de una muestra de las predicciones es una fantasía, incluso cuando usted no está tratando de hacer predicciones para los diferentes activos de la entrenados en. El hecho de que quieres entrenar en ESPÍA y predecir en GOOG sólo añade complicación adicional (y más maneras para que su modelo a fallar).

Si usted quiere aprender acerca de las redes neuronales, usted debe comenzar con un problema de ellos son conocidos por ser buenos (por ejemplo, clasificación de textos). Si desea predecir los precios de las acciones, el uso de un algoritmo conocido para realizar bien en la predicción de los precios de las acciones (es más difícil de encontrar en estos, pero tal vez empezar con algún tipo de robusto modelo lineal).

Acaba de escoger una moda máquina método de aprendizaje y de moda problema para trabajar es una receta para el fracaso.

En respuesta a tu pregunta

Cuándo y cómo usar la RNN para el análisis de acciones o de comercio?

El cuando es "nunca" y el cómo es irrelevante.