Нейронные сети и машинное обучение

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…

нейронная сеть машинное обучение

Tradino

Москва

с 21 апреля 2016

18 Комментариев

Андрей К
25 июня 2016, 16:18
Тут на СЛ больше всего об этом пишет пользователь silentium, можно начать с прочтения ее постов и комментариев.
0
Sergey Pavlov
26 июня 2016, 04:41
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.

Дело не в нейросетях:)
0
- SergeyJu
  27 июня 2016, 17:55
  Sergey Pavlov, а что значит «восстанавливать среднюю»?
  0
  - Sergey Pavlov
    27 июня 2016, 18:16
    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.
    0
    - SergeyJu
      27 июня 2016, 18:35
      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.
      0
      - Sergey Pavlov
        27 июня 2016, 18:48
        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.
        0
        SergeyJu
        27 июня 2016, 18:53
        Sergey Pavlov, так и для НС нужен какой-никакой критерий качества. Как с этим — то быть?
        0
        Sergey Pavlov
        27 июня 2016, 18:58
        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.
        0
        SergeyJu
        27 июня 2016, 19:05
        Sergey Pavlov, может быть, что я Вас понял.
        0
ELab
26 июня 2016, 18:27
Дали Нобелевскую премию чуваку, который доказал, что долгосрочные прогнозы невозможны. А вы и дальше продолжайте делать грааль
0
- Чёрный кот
  27 июня 2016, 17:02
  ELab, а краткосрочные? По мне так гораздо более предсказуемо.
  0
  - ELab
    27 июня 2016, 17:54
    Чёрный кот, а зачем тогда нейронная сеть? Я не просто спрашиваю — свой первый продукт с использованием нейронной сети написал 15 лет назад
    0
    - Чёрный кот
      27 июня 2016, 18:34
      ELab, хз, просто я ей ни разу не пользовался. Есть в дальних планах попробовать.
      0
- SergeyJu
  27 июня 2016, 18:36
  ELab, и как фамилия этого чувака?
  0
  - ELab
    27 июня 2016, 19:13
    SergeyJu, гугли теория неэффективного рынка. я хз на память этих ученых не помню
    0
    - SergeyJu
      28 июня 2016, 11:39
      ELab, Вы что-то голословно утверждали - Вам и гуглить.
      0
Чёрный кот
27 июня 2016, 17:05
Tradino, на смартлабе мало качественной инфы по алготрейдингу.
0

Читайте на SMART-LAB:

📅 Как ведёт себя рынок в зимние месяцы

Декабрь, январь и февраль на российском фондовом рынке традиционно демонстрируют яркую сезонность. 🔹 Декабрь Один из лучших месяцев для российского рынка. Из 23 последних лет, в...

ВТБ Мои Инвестиции

13.02.2026

Евро игнорирует хороший ВВП: рынок прайсит риск ускорения роста ИПЦ

Евро четвертую сессию подряд отступает против доллара и во время лондонской сессии держится чуть выше 1.1850, постепенно сдавая важный психологический плацдарм на 1.19. Предварительные...

Tickmill

13.02.2026

Рекомендации для эмитентов и переход к гибридным ЦФА — опыт Селигдара

Приняли участие в Alfa Talk «ЦФА: новая архитектура рынка», который был посвящен трансформации регулирования цифровых финансовых активов (ЦФА) и криптовалют. Обсудили и поделились...

ПАО СЕЛИГДАР

13.02.2026

Интер РАО. Неужели дивиденды будут минимальными за 3 года? Обзор производственных результатов и отчета РСБУ за Q4 2025г.

Вышел отчет по РСБУ за Q4 2025г. от компании Интер РАО: 👉Выручка — 15,49 млрд руб.(-14,0% г/г) 👉Себестоимость — 12,79 млрд руб.(-10,8% г/г) 👉Валовая прибыль — 2,70 млрд руб.(-26,7% г/г)...