Блог им. AleksandrBaryshnikov

Классические заблуждения о нейронных сетях и их способности предсказывать рынок

Во многих источниках, которые я мониторю регулярно, часто вижу один и тот же подход к предсказанию цен, разбивающийся о великий рандом и неумолимый стохастик — использование реккурентных сетей «с памятью».

Уже сам тот факт, что эту концепцию и эту технологию некто пытается использовать для предсказания рыночных цен, сам по себе вызывает подозрение. Однако, несть им числа, имя им — легион, и не оскудеет земля (тут — в смысле планета), продолжают писать, придумывать, ломать копья. Очень много таких гениев из Китая (правда, как правило, живут они уже не в Поднебесной :) и Индии (аналогично). К примеру, европейцы и американцы использовать нейросети в ключе предсказания цены следующих баров даже не пытаются :)

Вот ещё один вариант нейросети, который, по заявлению автора, неплохо предсказывал цены на 5 баров вправо от текущего, что, мол, является достаточным для принятия решения — держать, продавать или покупать.

Здесь на вход подаются нормализованные ценовые данные векторами, которые нарезаны из потока котировок окном заданного размера.
После обучения сети, берётся вектор от текущего бара в прошлое окном того же размера, что и для обучения, и выполняется предсказание.

Классические заблуждения о нейронных сетях и их способности предсказывать рынок

Я никого судить не берусь, но вот это вот всё, то, что на картинке выше, выглядит несколько чрезмерно и запущено. При том, что мы видим тот же LSTM, который ничего хорошего нам дать не может. Дело в том, что если всё-таки принять за аксиому, что ценовые данные — есть рандомные данные, то предсказать их невозможно. А LSTM, как подвид реккурентных сетей, как раз и занимается таким предсказанием, опираясь на предыдущие данные. Но кто торговал — отлично знает, что зачастую все последние N баров не значат ничего :)

Так что предсказывать будущую цену актива, опираясь на данные котировок, с помощью нейросетей, пока что мне видятся утопией и ничего как бы не намекает, что может быть иначе.

Однако же, при том при всём, нейронные сети могут вполне поспособствовать повышению вероятности принятия верных решений, что и является темой моей дипломной работы) 

Посмотрим, что из этого выйдет :)

12 комментариев
Дело в том, что если всё-таки принять за аксиому, что ценовые данные — есть рандомные данные
Лучше за аксиому это не принимать, тем более это неверно.
Однако же, при том при всём, нейронные сети могут вполне поспособствовать повышению вероятности принятия верных решений
Если не красное, то что тогда обсуждалось в посте?
100%-ное совпадение с прогнозом будущих 5-ти баров???!!!
Просто уточняю о чем пост, г-н будущий сетевой учёный.

Кстати, «могут вполне поспособствовать повышению вероятности принятия верных решений» — это слишком заумно и не по-русски. Если только вы не имели ввиду, что сети лишь готовят информацию для того, кто будет принимать решение. 
Понимаю, вам пришлось жить с ЕГЭ… Но все же, диплом скоро — пора бы и с русским языком разобраться хотя бы в степени, достаточной для верной и однозначно понимаемой всеми выражения своей мысли.

PS: отвечать не трудитесь — прочесть не смогу.
avatar
Да, рандомные, но только на 99%. Вот на этот 1% и живём.
avatar
ivanovr, ну, лично я живу на 0,57% в день. Мало, но стабильно.
avatar
Интересно, а есть работы по оценке устойчивоcти тех или иных сетей к зашумленным данным? 
На уровне банальной интуиции кажется очевидным, что число степеней свободы в устойчивой оценке должно очень быстро падать с ростом шума. 
avatar
SergeyJu, об этом и будет следующий пост :))
avatar
bascomo, Тут не нужно быть семи пядей во лбу, чтобы увидеть, что график цен не похож на рандомные данные. Для сравнения — постройте график с рандомными движениями цен.
bascomo, Что именно делали неоднократно? Посмотрел те якобы рандомные графики, отличия от реальных есть. На реальных всегда есть хорошо узнаваемые паттерны. Я не скажу, что в любой момент времени и на любых интервалах, но большинстве.
В теории рынка есть две школы — одна строится на аксиомах (оттуда random walk), другая на эмпирике.из второй вылезли поведенческие финансы.все что я видел от людей с опытом управления фондами — все отрицали первое и строили свой подход с учётом второго. Выбирать вам.
avatar
nbvehrfr, а вы что проповедуете? Первое или второе?
avatar

теги блога bascomo

....все тэги



UPDONW