Всем привет! поделитесь пожалуйста своими мнениями: являются ли нейронные сети таким уж эффективным методом построения стратегий. Существует мнение, что все эти генетические алгоритмы, машинное обучение и т.д. и бесконечные оптимизации-переоптимизации не дают такого выхлопа в виде правильных входов как об этом говорят, иначе все бы кто задал машине обучаться через месяц пересели бы за руль Бентли) может все это не сильно лучше теханализа…
Трендовые бумаги типа сбера или сишка (за последние три года) хорошо торгуются при помощи средних. Если настроить нейросеть на то, чтобы она восстанавливала среднюю, то здорово можно торговать при помощи нейросетей. Если же нейросеть натаскивать на то, чтобы она там тысячей нейронов в сотнях слоев «обучилась» сочетаниям всех локальных экстремумов, импульсов и подобному, то тут почти наверняка простое запоминание наборов уникальных признаков, чтобы запомнить сделку.
SergeyJu, если отвлечься от трейдинга, то нейросеть это универсальный (в техническом плане) решатель двух задач: аппроксимация (регрессия) и классификация. При определенном взгляде это одно и то же, поскольку классификация строится над аппроксимацией. Восстановление зависимости (средней) это и есть аппроксимация. Нейросеть (почти любая) может аппроксимировать любой набор данных (доказано в теоремах Цыбенко, Горбаня, Колмогорова и пр.). Можно такую метафору использовать. Вот есть в математике разложение в ряд тейлора скажем. И любую функцию (дифференцируемую) можно в этот ряд разложить. Точно также нейросеть поступает с любым набором данных. По любому набору может восстановить любые выводы. Товарищ ELab примерно на это намекает, что это почти бессмысленная процедура применительно к трейдингу. Поток данных почти случаен, в нем почти нет зависимостей. Реально прогнозируемы движения в несколько дней на нашем рынке и локальные тиковые события. Всё что между ними может торговаться только по инсайду.
Sergey Pavlov, существует масса более прямых методов регрессии (аппроксимации). Более того, почти под любой вменяемый критерий качества аппроксимации можно построить в своем роде оптимальную численную оценку.
И вот, собственно, главный вопрос, а какой критерий подходит нам. И перед ним я останавливаюсь, единственное, что мне приходит в голову — простая эмпирика, перебор методов.
SergeyJu, перебор — да. Но в этом мы проиграем нейросети. Она при прочих равных переберет больше и качественнее. В чем мы можем опередить ИНС — понимание рынка, идея, логика. Например, если я понимаю, по каким причинам невозможны системы на ликвидных инструментах с временем удержания позиции 2-3 часа и средней сделкой хотя бы в 0,2%, то я не буду тратить на это время. Реальная торговля очень помогает в этом.
SergeyJu, а в чем проблема? Если используете НС для торговли, то критерий качества один — приращение денег на счету. Если для аппроксимации данных и построения красивых кривых на истории — критериев тьма от известных и банальных до хитрых и авторских. Поставьте перед нейросетью осмысленную задачу и подходящие под эту задачу критерии. Желательно один критерий.
Parad, а вот мне мысль нравиться и ею воспользуюсь с Вашего позволения. Но посматривать всё же одним глазком пару раз в сессию буду. Сон так сказать по 300 минут на каждый глаз. А ночью и поесть мо...
Европлан 2024 г. - кратный рост резервов и переоценка налоговых обязательств давят на прибыль Европлан опубликовал финансовые результаты за 2024 г. Чистая прибыль осталась примерно на уровне 2023 года...
🖥️ Министр финансов США Скотт Бессент допустил ввод новых антироссийских санкций, «если это станет рычагом давления в мирных переговорах».
«Финансирование российской военной машины продолжилось б...
Если приватизация предприятия была незаконной, то почему же не заведено уголовное дело и не наказаны нарушители закона? Вместо этого обязательного шага, пермский прокурор, через два года после ареста ...
Дело не в нейросетях:)
И вот, собственно, главный вопрос, а какой критерий подходит нам. И перед ним я останавливаюсь, единственное, что мне приходит в голову — простая эмпирика, перебор методов.