Нейросеть и точка минимальных выплат.

04 января 2023, 17:13
|
Алексей Манин

Сделал нейросеть для прогноза цены фьючерса RTS к клирингу на основе точки минимальных выплат по опционам.

Как трактовать результаты — вообще не понимаю. Вроде что-то интересное и есть, если поставить количество эпох более 5000. Ну это по коэффициенту детерминации еще более менее. А по loss и mae, вообще беда.

Кто занимается нейронками, гляньте пожалуйста. Может поставить входной слой LSTM и не перемешивать train, тогда результат будет лучше?

Ссылка на Colab notebook:

colab.research.google.com/drive/1MXjYUVcLMbiiE5hPauNtp9o8VE3QSu8c?usp=sharing

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.

Ключевые слова:
трейдинг,
торговые роботы

450 | ★1

20 комментариев

помню, лет 10 назад, плюс-минус, нейросетями в трейдинге бредил каждый второй, затем тема тихо ушла - либо все стали миллионерами, либо не прокатило

vito333

04 января 2023, 17:29
Ответить

vito333, так я думаю, что основные исследования были по прогнозам будущей цены на основе предыдущих цен, но здесь сложно что-то выловить.

Алексей Манин

04 января 2023, 17:43
Ответить

надо будет попробовать на своих данных такое сделать ) все не мог придумать идею для изучения нейронок

Андрей К

04 января 2023, 17:30
Ответить

Андрей К, так может скооперируем усилия?

Алексей Манин

04 января 2023, 17:43
Ответить

Алексей Манин, я очень не инертный. Могу реализовывать месяцами что то простое, если не в приоритете. А это пока не в высшем приоритете.

Андрей К

04 января 2023, 17:47
Ответить

Андрей К, да у меня тоже всё не быстро получается ) Будет интерес, пиши в ЛС.

Алексей Манин

04 января 2023, 18:03
Ответить

Андрей К,

все не мог придумать идею для изучения нейронок

Дарю идею для изучения.
Определить точку пересечения двух МАшек.
Это просто, но ты попробуй это сделать нейросетью.)
Именно с этого начинал, и именно это было моей первой задачей.

3Qu

04 января 2023, 19:45
Ответить

3Qu, Так а что передавать в качестве фич? Если просто эти две МА передавать, то любой МЛ алго такую задачу легко решит.

i aztec

10 января 2023, 23:03
Ответить

Недавно начал изучать нейронки.

googlioner

04 января 2023, 20:28
Ответить

Легко вникать в чужие исследования вообще не мой конёк). Но в глаза бросилось, что у вас с ростом кол-ва эпох обучения ошибки трейна падают, ошибки теста растут — ну это же классическое переобучение/переподгонка. И как будто бы это прям быстро начинается. Так что тут изначально что-то не то. Не помню, как там у нейросетей с защитой от переобучения, но тут по-видимому оно. Какие там лайфхаки проти этого есть в нейроветях — какие-то точно есть, помню)) — разрывать связи выборочно между слоями, что-то ещё. Думаю, нужно что-то такое попробовать. Ориентироваться можно сразу на динамику меры ошибок на тесте при имплементации каких-то новых фишек.

Replikant_mih

04 января 2023, 22:00
Ответить

Replikant_mih, иногда, для задач некоторого класса, переподгонка вообще самое оно.

3Qu

11 января 2023, 00:15
Ответить

3Qu, Например?)

Replikant_mih

11 января 2023, 00:29
Ответить

Replikant_mih, если хочешь использовать НС в качестве обучаемой логики.

3Qu

11 января 2023, 02:15
Ответить

3Qu, Ну любая ML модель это обучаемая логика. Но нам нужно обучиться, а не переобучиться, потому что мы будем использовать модель на OOS.

Replikant_mih

11 января 2023, 02:22
Ответить

Максимум, что смог выжать из нейронки

Алексей Манин

10 января 2023, 20:02
Ответить

Алексей Манин, А в трейдерских метриках, да на OOS?)

Replikant_mih

11 января 2023, 00:30
Ответить

Replikant_mih, OOS — это что за зверь такой? Поиск по запросу «нейросеть OOS» не дал результата. Заранее извиняюсь за свою неосведомленность, я нифига не программист и не дата саентист, только изучаю.

Алексей Манин

11 января 2023, 22:08
Ответить

Алексей Манин, Out of sample (в противовес IS — in sample). Или другие их названия train/test. Так уже загуглится. А там лучше чем я объяснят).

Replikant_mih

12 января 2023, 00:42
Ответить

Replikant_mih, ах вот это что означает ))) У меня сделано немного по другому. Данные разбиты на три части train/test/validation.
train — на этих данных модель обучается
test — на этих данных считается функция потерь (в обучении не участвует)
validation — прогон на предсказания и получение метрик mae и R2
Это я подсмотрел как делают другие, вернее скопипастил )))

Алексей Манин