04 января 2023, 17:13

Нейросеть и точка минимальных выплат.

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

трейдинг торговые роботы

Алексей Манин

Санкт-Петербург

168

с 11 февраля 2020

20 Комментариев

vito333
04 января 2023, 17:29
помню, лет 10 назад, плюс-минус, нейросетями в трейдинге бредил каждый второй, затем тема тихо ушла - либо все стали миллионерами, либо не прокатило
0
- Алексей Манин
  04 января 2023, 17:43
  vito333, так я думаю, что основные исследования были по прогнозам будущей цены на основе предыдущих цен, но здесь сложно что-то выловить.
  0
Андрей К
04 января 2023, 17:30
надо будет попробовать на своих данных такое сделать ) все не мог придумать идею для изучения нейронок
+1
- Алексей Манин
  04 января 2023, 17:43
  Андрей К, так может скооперируем усилия?
  0
  - Андрей К
    04 января 2023, 17:47
    Алексей Манин, я очень не инертный. Могу реализовывать месяцами что то простое, если не в приоритете. А это пока не в высшем приоритете.
    0
    - Алексей Манин
      04 января 2023, 18:03
      Андрей К, да у меня тоже всё не быстро получается ) Будет интерес, пиши в ЛС.
      0
- 3Qu
  04 января 2023, 19:45
  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.
  0
  - i aztec
    10 января 2023, 23:03
    3Qu, Так а что передавать в качестве фич? Если просто эти две МА передавать, то любой МЛ алго такую задачу легко решит.
    0
googlioner
04 января 2023, 20:28
Недавно начал изучать нейронки.
0
Replikant_mih
04 января 2023, 22:00
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.
+2
- 3Qu
  11 января 2023, 00:15
  Replikant_mih, иногда, для задач некоторого класса, переподгонка вообще самое оно.
  0
  - Replikant_mih
    11 января 2023, 00:29
    3Qu, Например?)
    0
    - 3Qu
      11 января 2023, 02:15
      Replikant_mih, если хочешь использовать НС в качестве обучаемой логики.
      0
      - Replikant_mih
        11 января 2023, 02:22
        3Qu, Ну любая ML модель это обучаемая логика. Но нам нужно обучиться, а не переобучиться, потому что мы будем использовать модель на OOS.
        0
Алексей Манин
10 января 2023, 20:02

Максимум, что смог выжать из нейронки
0
- Replikant_mih
  11 января 2023, 00:30
  Алексей Манин, А в трейдерских метриках, да на OOS?)
  0
  - Алексей Манин
    11 января 2023, 22:08
    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.
    0
    - Replikant_mih
      12 января 2023, 00:42
      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).
      +1
      - Алексей Манин
        12 января 2023, 01:38
        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 )))
        0
        Replikant_mih
        12 января 2023, 08:18
        Алексей Манин, А, ну супер. Осталось посчитать трейдерские метрики — PF, winrate, средний трейд и т.д. Ну как осталось), я бы сделал именно так.
        +1