Sistema de negociação de rede neural

SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO.
Criando um sistema comercial usando redes neurais.
O aprendizado de máquina se tornou incrivelmente popular durante a última década, com o advento de melhores algoritmos e poder computacional suficiente para enfrentar até mesmo os problemas mais exigentes. Hoje os algoritmos de aprendizado de máquina resolvem problemas em muitas áreas onde relações complexas entre variáveis ​​são apresentadas e isso torna a aprendizagem de máquina uma ferramenta potencialmente viável para a criação de estratégias de negociação. Mas como podemos criar um sistema de negociação usando esse tipo de tecnologia? Neste artigo, vamos aprender como usar um algoritmo básico de aprendizado de máquina & ndash; chamado de rede neural & ndash; para criar um sistema de negociação simples no EUR / USD.
Todos os fragmentos de codificação são amostras retiradas da nossa estrutura de programação F4, disponível na Asirikuy. A biblioteca Shark de código aberto é usada para a criação e treinamento dos algoritmos de aprendizado de máquina. No entanto, as idéias gerais e as noções algorítmicas apresentadas neste artigo podem ser traduzidas para outras bibliotecas e linguagens de programação.
O que é uma rede neural?
Uma rede neural é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. A rede neural clássica mais simples é composta de uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída, onde cada camada contém um determinado número de "neurônios". Cada neurônio na camada de entrada obtém um valor, processa-o usando uma função e o passa para um ou vários neurônios na camada oculta com um determinado conjunto de pesos, os neurônios repetem o processo e passam os valores para um ou vários neurônios de saída . Em essência, a rede neural usa alguns valores de entrada e fornece alguns valores de saída processando as entradas por meio de sua estrutura funcional. Neurônios não são nada além de unidades funcionais de processamento que passam valores multiplicados por certos pesos para outras unidades.

Sistema de negociação de rede neural
Mergulhei no campo das redes neurais e me tornei encantado com elas.
Eu finalmente desenvolvi uma estrutura de aplicativos para testar sistemas comerciais em bolsas de valores e agora vou implementar minha primeira rede neural nela. Muito simples e primitivo, não destinado a negociação real, apenas para iniciantes.
Eu só quero saber se minha abordagem é boa abordagem.
E se você ver que eu estou sentindo falta de algo (ou estou errado sobre algo) ou você tem uma idéia do que poderia ajudar um iniciante em um campo de redes neurais no mercado de negociação, isso me deixaria super feliz :)
Eu tenho 40 entradas, valores de mercado da bolsa de valores (S & amp; P e-mini, mas isso não é importante).
Para estas 40 entradas, conheço 2 números.
Quanto dinheiro eu ganharia ou perderia com uma ordem de compra? Quanto dinheiro eu ganharia ou perderia com uma ordem de venda?
Por causa de como funcionam as bolsas de valores, ambos os números podem ser negativos / positivos indicando que posso perder / ganhar dinheiro para comprar e vender (isso é porque uma negociação pode ter anexado pedidos de "perda de limite" ou "direcionamento" como STOP, LIMIT etc que se comportam de maneira diferente).
Mas se isso acontecer, é uma indicação de que eu não devo fazer um pedido, mesmo que as ordens de compra e venda forneçam números positivos.
Eu imagino que a melhor função de ativação para usar é o. coisa sigmóide, mas com um intervalo de -1 a 1 (eu descobri que é chamado de muitos nomes na internet. sigmóide bipolar, tanh, alguma coisa tangente. Eu não sou um matemático profundo).
Com um aprendizado de propagação de volta, eu ensino a rede que, para as 40 entradas, existe 1 saída e essa saída é um desses números.
-1 que significa que a ordem de venda vai ganhar dinheiro, comprar vai perder dinheiro +1, o que significa que a ordem de compra vai ganhar dinheiro, vender vai perder dinheiro 0, o que significa comprar e vender, ambos vão vender / perder dinheiro melhor evitar a negociação.
Estou imaginando que, após o aprendizado, a saída da rede será sempre um número próximo de -1, 1 ou 0 e cabe a mim definir o limite de compra ou venda.
Este é um caminho certo para usar uma rede neural?
Em toda parte na internet, a saída para as pessoas que estão aprendendo estão dando para trás a máquina de aprendizado de propagação são os valores futuros do gráfico de mercado e não o rendimento esperado de dinheiro de entradas comerciais diferentes (comprar ou vender). Considero uma má abordagem porque não estou interessado nos futuros valores dos gráficos, mas sim no dinheiro que quero ganhar.
Edit: Eu pretendo construir uma rede neural para negociação automatizada, não para ajudar a decisão.

Redes Neurais: Previsão de Lucros.
As redes neurais são algoritmos treináveis ​​de última geração que emulam certos aspectos importantes no funcionamento do cérebro humano. Isso lhes dá uma capacidade única de auto-treinamento, a capacidade de formalizar informações não confidenciais e, mais importante, a capacidade de fazer previsões com base nas informações históricas que têm à sua disposição.
As redes neurais têm sido usadas cada vez mais em uma variedade de aplicações de negócios, incluindo soluções de previsão e pesquisa de marketing. Em algumas áreas, como detecção de fraudes ou avaliação de riscos, elas são líderes indiscutíveis. Os principais campos em que as redes neurais encontraram aplicação são operações financeiras, planejamento empresarial, comércio, análise de negócios e manutenção de produtos. As redes neurais podem ser aplicadas de forma vantajosa por todos os tipos de traders, então se você é um trader e ainda não foi apresentado a redes neurais, nós o levaremos através deste método de análise técnica e mostraremos como aplicá-lo a seu estilo de negociação.
Use Redes Neurais para Descobrir Oportunidades.
Assim como qualquer tipo de ótimo produto ou tecnologia, as redes neurais começaram a atrair todos aqueles que estão procurando um mercado promissor. Torrents de anúncios sobre softwares da próxima geração inundaram o mercado - anúncios que celebram o mais poderoso de todos os algoritmos de redes neurais já criados. Mesmo nos raros casos em que as declarações de propaganda se assemelham à verdade, tenha em mente que um aumento de 10% na eficiência é provavelmente o máximo que você obterá de uma rede neural. Em outras palavras, ele não produz retornos miraculosos e independentemente de quão bem ele funciona em uma situação particular, haverá alguns conjuntos de dados e classes de tarefas para os quais os algoritmos usados ​​anteriormente permanecem superiores. Lembre-se disso: não é o algoritmo que faz o truque. Informações de entrada bem preparadas sobre o indicador alvo são o componente mais importante do seu sucesso com redes neurais.
Convergência mais rápida é melhor?
Muitos daqueles que já usam redes neurais acreditam erroneamente que quanto mais rápido sua rede fornece resultados, melhor é. Isso, no entanto, é uma ilusão. Uma boa rede não é determinada pela taxa na qual ela produz resultados e os usuários devem aprender a encontrar o melhor equilíbrio entre a velocidade na qual a rede treina e a qualidade dos resultados que ela produz.
Aplicação correta de redes neurais.
Muitos traders aplicam redes neurais incorretamente porque depositam muita confiança no software que usam, sem ter recebido instruções adequadas sobre como usá-lo corretamente. Para usar uma rede neural do jeito certo e, assim, de forma vantajosa, um comerciante deve prestar atenção a todos os estágios do ciclo de preparação da rede. É o comerciante e não a sua rede que é responsável por inventar uma ideia, formalizar essa ideia, testá-la e aperfeiçoá-la e, finalmente, escolher o momento certo para descartá-la quando ela não for mais útil. Vamos considerar as etapas desse processo crucial em mais detalhes:

Uma rede neural pode comercializar os mercados de forma eficaz?
Uma rede neural pode comercializar os mercados de forma eficaz?
Esta é uma discussão sobre Pode uma rede neural comercializar os mercados de forma eficaz? nos fóruns de Trading Systems, parte da categoria Methods; Pensei em compartilhar com você uma pequena experiência que estou realizando para ver se uma rede neural pode ser treinada.
Essa é a teoria de qualquer maneira. Atualmente não tenho idéia se vai funcionar e pode levar várias configurações de redes neurais antes de ter alguns dados consistentes. O que será interessante é ver que tipo de abordagem de negociação evolui, eu vou começar a negociar com os candelabros diários e será interessante ver se ele decide comprar e manter é o melhor ou se ele tenta negociar oscilações de curto prazo .
continue atento mais seguirá nos próximos dias ..
Fora de um cachorro, um livro é o melhor amigo de um homem,
dentro de um cachorro, está escuro demais para ser lido. - G Marx.

Sistema de negociação de rede neural
O servidor de compartilhamento é o lugar onde nossos usuários compartilham o que eles criaram usando o QuantShare.
Sistema de Negociação: 75 Administração Avançada de Dinheiro: 84 Lista de Regras: 20 Métricas de Regra: 10 Ferramentas de Desenho Personalizadas: 18.
Máscaras de Regra: 4 Sistemas de Classificação: 2 Métrica do Sistema de Negociação: 0 Métrica do Sistema de Classificação: 0.
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A negociação de instrumentos financeiros, incluindo o câmbio na margem, carrega um alto nível de risco e não é adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você e também para você. Antes de decidir investir em instrumentos financeiros ou divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de você sustentar uma perda de parte ou de todo o seu investimento inicial e, portanto, não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação e procurar orientação de um consultor financeiro independente se tiver alguma dúvida.