Все надоело или Deep Lerning (Глубокое Обучение).

Что-то скучно, в самом деле, -
Думал Мао с Ляо Бянем.
 © В.Высоцкий

Последние, этак, лет десять, все мои торговые системы (ТС) похожи как близнецы-братья, с некоторыми вариациями. Открываешь котировки на истории, смотришь их параметры, заполняешь шаблон ТС, немного настраиваешь параметры, без всяких оптимизаторов, вручную, и получаешь стратегию уже готовую к применению. Можно даже контрольные тесты не проводить, и так ясно, что будет работать.
Так, недавно сделал стратегию для Binance, фьючерса BTCBUSD. История, всего 3 месяца. Проверил на истории за год — все работает, с теми же, примерно, результатами. Показывал ранее где-то в комментариях.
С Binance совсем другие проблемы, не технического плана, и стратегия так и повисла в воздухе до лучших времен. А с МОЕХ я ушел уже больше года назад — че-то, как-то, кисло там все. Уже после 14-го года стало кисло, а сейчас тем более.
В общем, скучно стало, в самом деле, в течение 10-лет заниматься почти одним и тем же. Время есть, все равно на рынке не функционирую, почему бы не заняться чем-нибудь существенно новым. В тоже время, с новыми идеями тоже плохо. И тут я вспомнил свои эксперименты с машинным обучением где-то 5-ти летней давности, где  с помощью нейросети предсказывались  котировки на 5 минут вперед. Вполне успешный эксперимент.

По х — прогноз на 5 минут, по У — реальное значение цены.
Тогда этот эксперимент так и закончился экспериментом и никуда далее не пошел — не было надобности. Сейчас же все существенно поменялось — в широком доступе появились новые, оч продвинутые системы машинного обучения (МО), компьютеры стали много мощнее и быстрее, да, просто возможностей стало много больше. Отчего бы не попробовать, — пусть МО само ищет «закономерности» в истории инструментов. Найдет — хорошо. Не найдет — не догоню, так согреюсь. Да, и интересно, в конце концов.
Вначале хотел делать на старом и хорошо знакомом пакете scikit-learn, но подумав, решил — новое, так новое, пусть, уж, все будет новое. Сейчас наиболее распространенный и применяемый пакет МО — TensorFlow от Google и включенный в него пакет МО Keras. Вся эта хрень настолько продвинута, что без бутылки не разберешься. Не, че-то простенькое можно и сходу сделать, но что и как делать со всей этой радостью, вообще непонятно. Пришлось к бутылке приобретать книгу - Франсуа Шолле, Глубокое обучение на Python, Второе международное издание. Франсуа Шолле — это автор Keras. Информация из первых рук, так сказать.
Первые 100 страниц уже освоил — там ничего нового для тех, кто уже имел дело с нейросетями. Хотя, новое немного есть — показано как работать с некоторыми базовыми элементами Keras, пока без подробностей.
В общем, начал искать новые идеи для построения торговых систем в машинном обучении. Особых надежд не возлагаю, но вдруг что-то в голову придет, да и новая информация никогда не помешает.