Forex neural network prediction

Prognozy Forex Ten przykład jest bardzo podobny do poprzedniego. Jedyna różnica polega na tym, że pokazuje dane dotyczące par walutowych (forex). Jak pracować z apletem Jeśli nie widziałeś pierwszego przykładu. najpierw zapoznaj się z nim - podstawowy opis jest tam dostępny. W tym aplecie dostępne są następujące dane. Wszystkie są wartościami końca zamknięcia na cały rok 2007, czyli 313 wartościami. Podobnie jak w poprzednim aplecie, każda z tych szeregów czasowych ma następujące wartości: zero dla przedziału poniżej 0, wartość zamknięcia w przedziale 0-liczba wartości i ponownie zero po ostatniej znanej wartości. EURUSD - EUR USD para walutowa pary USDJPY - EUR USD para walutowa pary danych USDCHF - EUR USD para walutowa para danych EURJPY - EUR dane pary walutowej pary walut Ponownie zwróć uwagę, że ten przykład ma jedynie charakter ilustracyjny. Handel przy użyciu tej prostej konfiguracji zwykle nie jest daleko od użycia prognozy według ostatniej dostępnej wartości. Należy również pamiętać, że w przypadku handlu musimy opracować zasady wejścia i wyjścia oraz że są one ważniejsze niż dokładne przewidywanie. Poczekaj, aż aplet zostanie załadowany. Aplet i opis (c) Marek Obitko, 2008 sieć neuronowa w aplecie korzysta z klas Java BPNeuron i BPNet z NeuralWebspace, (c) Tom Vehovsk, 1998, które zostały zmodyfikowane dla celów tego apletu. Prediction Predicting zgłasza roszczenia do czegoś tak się stanie, często na podstawie informacji z przeszłości i obecnego stanu. Każdego dnia rozwiązuje się problem prognozowania z różnym stopniem sukcesu. Na przykład trzeba przewidzieć pogodę, zbiory, zużycie energii, ruchy walutowe (walutowe) lub akcje akcji, trzęsienia ziemi i wiele innych rzeczy. W dziedzinie technicznej przewidywalne parametry systemu mogą być często wyrażane i oceniane za pomocą równań - przewidywanie jest po prostu ewaluacją lub rozwiązaniem takich równań. Praktycznie jednak napotykamy problemy, gdy taki opis byłby zbyt skomplikowany lub niemożliwy do wykonania. Ponadto rozwiązanie za pomocą tej metody może być bardzo skomplikowane obliczeniowo, a czasami otrzymujemy rozwiązanie po tym, jak zdarzenie zostanie przewidywane. Możliwe jest użycie różnych przybliżeń, na przykład regresja zależności przewidywanej zmiennej od innych zdarzeń, która jest następnie ekstrapolowana na przyszłość. Znalezienie takiego przybliżenia również może być trudne. Podejście to zazwyczaj oznacza stworzenie modelu przewidywanego zdarzenia. Sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do prognozowania z różnymi poziomami sukcesu. Zaletą tego jest automatyczne rozpoznawanie zależności tylko od zmierzonych danych bez potrzeby dodawania dalszych informacji (takich jak rodzaj zależności, jak w przypadku regresji). Sieć neuronowa jest szkolona na podstawie danych historycznych z nadzieją, że odkryje ukryte zależności i że będzie w stanie wykorzystać je do przewidywania przyszłości. Innymi słowy, sieć neuronowa nie jest reprezentowana przez wyraźnie określony model. To jest bardziej czarna skrzynia, która potrafi się czegoś nauczyć. Możliwe jest przewidywanie różnych typów danych, jednak w dalszej części tekstu skupimy się na przewidywaniu szeregów czasowych (patrz rysunek 1). Szeregi czasowe pokazują rozwój wartości w czasie. Oczywiście na wartość może mieć wpływ również inne czynniki niż tylko czas. Szeregi czasowe reprezentują dyskretną historię wartości i z funkcji ciągłej można ją uzyskać za pomocą próbkowania. Rysunek 1 - Przykład szeregów czasowych Sieci neuronowe: prognozy zysków Sieci neuronowe to nowoczesne, dające się szkolić algorytmy, które naśladują niektóre główne aspekty funkcjonowania ludzkiego mózgu. Daje im to unikalną umiejętność samokształcenia, możliwość formalizowania informacji niesklasyfikowanych oraz, co najważniejsze, możliwość tworzenia prognoz na podstawie informacji historycznych, które mają do swojej dyspozycji. Sieci neuronowe są coraz częściej stosowane w różnorodnych aplikacjach biznesowych, w tym w systemach prognozowania i badań marketingowych. W niektórych obszarach, takich jak wykrywanie nadużyć finansowych lub ocena ryzyka. są bezdyskusyjnymi przywódcami. Głównymi dziedzinami, w których sieci neuronowe znalazły zastosowanie, są operacje finansowe, planowanie przedsiębiorstw, handel, analityka biznesowa i utrzymanie produktów. Sieci neuronowe mogą być stosowane z zyskiem przez wszelkiego rodzaju handlowców, więc jeśli jesteś przedsiębiorcą, a nie masz jeszcze dostępu do sieci neuronowych, dobrze zapoznaj się z tą metodą analizy technicznej i pokaż, jak zastosować ją w swoim stylu handlowym. Wspólne złudzenia Większość ludzi nigdy nie słyszała o sieciach neuronowych, a jeśli nie są handlowcami, prawdopodobnie nie muszą wiedzieć, czym one są. Tym, co naprawdę zaskakuje, jest fakt, że ogromna liczba osób, które mogłyby czerpać korzyści z technologii sieci neuronowych, nigdy o niej nie słyszała, nie brała go za wzniosły pomysł naukowy ani nie traktowała go jako sztucznej sztuczki marketingowej. Są też tacy, którzy pokładają wszelkie nadzieje w sieciach neuronowych, lwiąc sieci po pozytywnym doświadczeniu z nimi i traktując je jak srebrne rozwiązanie każdego problemu. Jednak, jak każda strategia handlowa. sieci neuronowe nie są szybką naprawą, która pozwoli ci na jej zwiększenie poprzez kliknięcie przycisku lub dwóch. Właściwe zrozumienie sieci neuronowych i ich celu ma istotne znaczenie dla ich pomyślnego zastosowania. Jeśli chodzi o obrót, sieci neuronowe są nową, unikatową metodą analizy technicznej, przeznaczoną dla tych, którzy podejmują myślące podejście do swojej działalności i są gotowi poświęcić trochę czasu i wysiłku, aby ta metoda była dla nich skuteczna. Co najważniejsze, przy prawidłowym stosowaniu sieci neuronowe mogą regularnie generować zyski. Wykorzystaj sieci neuronowe do odkrywania szans. Głównym błędem jest to, że wielu inwestorów błędnie traktuje sieci neuronowe za narzędzie do prognozowania, które może doradzić, jak działać w danej sytuacji rynkowej. Sieci neuronowe nie zawierają żadnych prognoz. Zamiast tego analizują dane o cenach i odkrywają możliwości. Korzystając z sieci neuronowej, możesz podjąć decyzję handlową na podstawie wnikliwie przeanalizowanych danych, co niekoniecznie musi się odbywać przy użyciu tradycyjnych metod analizy technicznej. Dla poważnego, myślącego przedsiębiorcy, sieci neuronowe są narzędziem nowej generacji o wielkim potencjale, które wykrywa subtelne nieliniowe współzależności i wzorce, których inne metody analizy technicznej nie są w stanie wykryć. Najlepsze sieci Jak każdy rodzaj świetnego produktu lub technologii, sieci neuronowe zaczęły przyciągać wszystkich, którzy szukają obiecującego rynku. Potoki reklam o oprogramowaniu następnej generacji zalały rynek - reklamy świętujące najpotężniejszy ze wszystkich algorytmów sieci neuronowych, jakie kiedykolwiek stworzono. Nawet w tych rzadkich przypadkach, gdy roszczenia reklamowe przypominają prawdę, należy pamiętać, że zwiększenie wydajności o 10 oznacza prawdopodobnie największą część z sieci neuronowej. Innymi słowy, nie daje cudownych zwrotów i niezależnie od tego, jak dobrze działa w konkretnej sytuacji, będą pewne zestawy danych i klasy zadań, dla których wcześniej używane algorytmy pozostaną lepsze. Zapamiętaj to: nie jest to algorytm, który rozwiązuje problem. Dobrze przygotowane informacje wejściowe na temat docelowego wskaźnika są najważniejszym elementem Twojego sukcesu w sieciach neuronowych. Szybsza jest konwergencja Wielu z tych, którzy już korzystają z sieci neuronowych, błędnie sądzi, że im szybciej ich sieć zapewnia wyniki, tym lepiej. Jest to jednak złudzenie. Dobra sieć nie jest określana przez szybkość, z jaką produkuje wyniki, a użytkownicy muszą nauczyć się znaleźć najlepszą równowagę między prędkością, z jaką pociągi sieci i jakości wyników, które produkuje. Prawidłowe stosowanie sieci neuronowych Wielu inwestorów stosuje niepoprawne sieci neuronowe, ponieważ zbytnio ufają oprogramowaniu, z którego korzystają, bez otrzymania odpowiednich instrukcji, jak prawidłowo go używać. Aby korzystać z sieci neuronowej we właściwy sposób, a tym samym z zyskiem, przedsiębiorca powinien zwracać uwagę na wszystkie etapy cyklu przygotowania sieci. To przedsiębiorca, a nie jego sieć, jest odpowiedzialny za wymyślenie idei, sformalizowanie tej idei, przetestowanie i ulepszenie jej, a wreszcie wybór odpowiedniego momentu do jej pozbycia się, gdy nie jest już użyteczna. Przyjrzyjmy się etapom tego kluczowego procesu bardziej szczegółowo: 1. Znalezienie i sformalizowanie idei handlowej Przedsiębiorca powinien w pełni zrozumieć, że jego sieć neuronowa nie jest przeznaczona do wymyślania zwycięskich pomysłów i koncepcji handlowych. Ma on na celu dostarczenie najbardziej wiarygodnych i dokładnych informacji o tym, jak skuteczny jest twój pomysł lub koncepcja handlowa. Dlatego powinieneś wymyślić oryginalny pomysł na handel i jasno określić cel tego pomysłu i to, co spodziewasz się osiągnąć, stosując go. Jest to najważniejszy etap w cyklu przygotowania sieci. (Aby uzyskać informacje na ten temat, zobacz Lekcje z Dziennika kupców.) 2. Poprawa parametrów twojego modelu Następnie powinieneś spróbować poprawić ogólną jakość modelu, modyfikując użyty zestaw danych i dostosowując różne parametry. Rysunek 1: Określanie algorytmu optymalizacji i jego właściwości 3. Utylizacja modelu po jego przestarzałości Każdy model oparty na sieci neuronowej ma żywotność i nie może być używany w nieskończoność. Długość życia modeli zależy od sytuacji rynkowej i od tego, jak długo odzwierciedlają się w niej współzależności rynkowe. Jednak wcześniej czy później każdy model staje się przestarzały. Kiedy tak się stanie, możesz przekwalifikować model, używając zupełnie nowych danych (tj. Zastąpić wszystkie dane, które zostały użyte), dodać nowe dane do istniejącego zestawu danych i ponownie szkolić model lub po prostu całkowicie wycofać model. Wielu przedsiębiorców popełnia błąd podążając najprostszą ścieżką - polegają oni w dużej mierze na wykorzystaniu podejścia, dla którego ich oprogramowanie zapewnia najbardziej przyjazną dla użytkownika i zautomatyzowaną funkcjonalność. To najprostsze podejście polega na prognozowaniu ceny o kilka pasów i opiera się na tej prognozie. Inni handlowcy prognozują zmianę ceny lub procent zmiany ceny. Takie podejście rzadko daje lepsze wyniki niż bezpośrednie prognozowanie ceny. Oba uproszczone podejścia nie pozwalają odkryć i wykorzystać w sposób zarobkowy większości ważnych długoterminowych współzależności, aw rezultacie model szybko staje się przestarzały, gdy zmieniają się globalne siły napędowe. Najbardziej optymalne ogólne podejście do korzystania z sieci neuronowych Skuteczny inwestor skupi się i poświęci sporo czasu na wybór elementów wejściowych do swojej sieci neuronowej i dostosowanie ich parametrów. Wydaje od (co najmniej) kilku tygodni - a czasem nawet kilku miesięcy - wdrażanie sieci. Udany przedsiębiorca dostosuje swoją sieć do zmieniających się warunków przez cały okres jej użytkowania. Ponieważ każda sieć neuronowa może obejmować tylko stosunkowo mały aspekt rynku, sieci neuronowe powinny być również wykorzystywane w komitecie. Użyj tylu sieci neuronowych, ile potrzeba - możliwość skorzystania z kilku naraz to kolejna korzyść z tej strategii. W ten sposób każda z tych wielu sieci może być odpowiedzialna za pewien specyficzny aspekt rynku, co daje dużą przewagę we wszystkich dziedzinach. Zaleca się jednak zachowanie liczby sieci, których używasz w zakresie od 5 do 10. Wreszcie, sieci neuronowe powinny być połączone z jednym z klasycznych podejść. Umożliwi to lepsze wykorzystanie uzyskanych wyników zgodnie z preferencjami handlowymi. Wniosek Doświadczenie z sieciami neuronowymi odniesie prawdziwy sukces tylko wtedy, gdy przestaniesz szukać najlepszej sieci. W końcu kluczem do sukcesu w sieciach neuronowych nie jest sama sieć, ale strategia handlowa. Dlatego, aby znaleźć opłacalną strategię, która będzie dla Ciebie skuteczna, musisz opracować dobry pomysł dotyczący tworzenia komitetu sieci neuronowych i korzystania z nich w połączeniu z klasycznymi filtrami i zasadami zarządzania pieniędzmi. Aby zapoznać się z tym czytaniem, zobacz Neural Trading: Biological Keys To Profit i samouczek dotyczący kodowania systemów transakcyjnych.