Предсказание курса акций Газпрома с помощью нейронной сети на R

Я думаю, нейронная сеть может предсказывать примерную динамику, но не точно

Это прекрасно. Заберу себе.

за изобретение — пять!

А думали ли Вы о поведении сети под влиянием третьего и восьмого элемента? От этого влияния сеть начинает давать сбои на уровне PH. Влияние расторговывается после вливания 300-500г.
И сбой нивелируется иными предпочтениями… попробуйте, хуже не будет…

На вход какие данные подавал? просто 40 последних значений цены?

трейдер со средним опытом вряд ли предположил бы двойное дно, что с этой сетью не так?

Предлагаю сделать предсказание не на два месяца, а скользящим окошком пройтись по истории в год. И заодно еще учесть 2008 год, например. Много интересного узнаете про свою сетку)

Сеть не так уж и ошиблась. Но так это ж робот… а я в последнее время себе даже не доверяю: хотел пукнуть, но обор… ся =). 
Удачных разработок!

Мда. Т.е. сейчас Ваша система предсказывает рост газика до 142-143 и падение? Весьма возможно, но прямое падение с нынешнего уровня тоже весьма возможно.

В общем могу сказать следующее: Этот метод представляет собой древнюю модель ARIMA, авторегрессионная модель скользящего среднего одной переменной. А нейронная сеть используется тут чисто для подбора параметров модели, что в общем неэффективно, и может неправильно подобрать. 
 Не работает, может повезет пару раз, но возможность пролететь будет однозначно.
 То есть для тех кто не в курсе, это модель, которая строится на скользящем среднем по графику акции Газпрома, акция Газпрома представляется как линейная функция, зависящая от нескольких предыдущих значений скользящего среднего. С помощью нейронной сети тут подбирают коэффициенты каждой составляющей этой функции.

Нейронная сеть в та — мракобесие

Это грааль!

Это слишком просто, так в лоб это не сработает. Несмотря на сложность метода под капотом

Интересно было бы «скормить» мои индикаторы вашей нейронке.

Эти нейросети косинус то криво предсказывали, а тут внезапно бы разошлись и выдали «правду».

За труд и пример спасибо!

По применению нейросетей. Нейросеть это не волшебная палочка. Это даже не реализация магической интуиции человека. Нейросеть=ИНС это всего лишь универсальный аппроксиматор, который можно затем использовать, чтобы разделить облако данных, что-то предсказать, распознать и т.д. Но в основе это лишь аппроксимация (как линейная, так и нелинейная). Без потери общности и частности можно утверждать, что любая линейная регрессия, пересечение скользящих средних и пр и пр это лишь варианты нейросетей.

Поэтому хорошо бы применять нейросеть в логике уточнения грубых моделей. Например, мы точно знаем, что данный актив хорошо торгуется одной скользящей средней. Далее давайте по уму заменим эту скользяшку нейросетью такой минимальной конфигурации, чтобы она ничего радикально более сложного, чем скользяшка, не делала и посмотрим, получается ли такой сеткой торговать лучше и в каких случаях.

Ибо когда мы на вход нейросетки из нескольких слоев и множества нейронов кидаем хоть цены хоть индикаторы… то результат либо бред либо жуткая переподгонка.

Если честно, рассуждения вроде «тут угадала, тут почти угадала» от человека, знающего программирование, коробят. Как минимум интересно увидеть эквити системы на истории. Можно перед каждым новым баром даже переобучать на всех до предыдущего включительно. Вообщем, без бектеста как — то неинфоомативно, хотя тема интересная

То есть вводишь много много значений (чем больше, тем лучше)… и программа анализирует по какому принципу эти числа следуют друг за другом и примерно предсказывает следующие числа? И это рабочий код для этой программы?