Sinais de negociação de rede neural

Negociação Neural: Chaves Biológicas para Lucro.
O cérebro humano é um dos objetos mais complexos do universo conhecido. Não é sua velocidade de processamento e espaço de armazenamento superiores que o tornam extraordinário, mas sua capacidade de aprender e se adaptar. Recentemente, cientistas da computação concentraram seus esforços na criação de software que permita aos computadores imitar essa capacidade de aprendizado. Tais esforços são realizados através do que hoje é conhecido como rede neural. Essa tecnologia tem diversas aplicações, principalmente na previsão e comercialização de vendas. Este artigo analisa como funcionam as redes neurais e como elas podem ser aplicadas à negociação.
As redes neurais são essencialmente uma coleção de neurônios interconectados, cada um contendo várias entradas e saídas. Essas entradas variam em termos de peso (importância) e frequência. Enquanto isso, as saídas são uma função das entradas líquidas. A imagem abaixo dos neurônios biológicos demonstra a interação dos neurônios:
Aqui vemos o neurônio azul enviando um impulso ao neurônio amarelo. O neurônio amarelo pode estar recebendo outras entradas (variando em força) de outros neurônios, mas envia apenas um sinal (uma função de todas as entradas).
Agora, aqui está como podemos aplicar esse processo de entrada e saída a um computador:
O diagrama acima mostra uma série de entradas com intensidade variável sendo inseridas em uma função que produz uma saída. A construção de redes neurais artificiais se torna muito mais complicada a partir daqui; envolve modelos neurais e matemática que estão além do escopo deste artigo. No entanto, se você quiser saber mais sobre como eles funcionam, clique aqui.
Embora não sejam tão complexas quanto suas contrapartes biológicas, esses componentes acabarão imitando a maneira como nosso cérebro funciona, a fim de tomar decisões mais rápidas e mais precisas.
Negociação com redes neurais.
Então, o que torna essas redes tão especiais quando aplicadas à negociação? Bem, muitos fatores entram em fazer um comércio: análise fundamental, análise técnica, sentimento do mercado, fatores econômicos e até mesmo a própria aleatoriedade. Fazer sentido de tudo isso pode se tornar um problema. Muitos aplicativos de negociação são capazes de considerar um ou dois desses fatores, mas nenhum pode levar todos em consideração. Redes neurais são usadas para preencher esse vazio.
O que as redes neurais fazem?
Redes neurais usadas na negociação variam muito. Eles vão desde aqueles que dependem puramente de conceitos genéticos para aqueles que envolvem modelos complexos de redes neurais.
Os modelos neurais que usam programação genética pura utilizam dados históricos (inputs) e equações (funções) geradas aleatoriamente para criar regras efetivas de compra / venda. O processo começa com a criação de um "indivíduo" executando as entradas através de uma determinada função. Então indivíduos aleatórios (dos quais os melhores desempenhos têm preferência) são levados para criar um híbrido de segunda geração. Esse processo continua por várias gerações, cada um aperfeiçoando a equação. O resultado, em teoria, é uma equação perfeita que será capaz de gerar sinais de compra / venda lucrativos.
Felizmente, muito disso pode ser alcançado por meio de um programa de interface gráfica de usuário (GUI) fácil de usar. Aqui está um exemplo do Merchant of Venice, que é um projeto gratuito sobre análise de patrimônio:
Aqui você pode simplesmente inserir o número de gerações que o programa deve executar, o número de indivíduos em cada geração, o número de indivíduos aleatórios que devem ser selecionados de cada geração para criar o híbrido e assim por diante.
Os outros tipos de aplicativos de negociação neural permitem criar redes neurais reais, em vez de simplesmente usar os conceitos genéticos. Uma dessas aplicações é a Joone, outro programa disponível gratuitamente. Eles oferecem plug-ins que recebem informações de fontes como o Yahoo! Finanças e permitir que você crie suas próprias redes neurais. Aqui está o que esta aplicação se parece:
Aqui podemos ver o plug-in de entrada do Yahoo! Finanças, a função sendo aplicada e um gráfico mostrando as correlações sendo impressas. Versões simplificadas deste tipo de aplicação também estão disponíveis comercialmente.
Quem usa a negociação neural?
Além disso, muitos críticos dizem que a idéia de software ser capaz de "aprender" os mercados é falha. Se os seres humanos não podem prever os mercados com certeza, como é possível criar um software capaz de realizar algo que não entendemos completamente?
Como você pode imaginar, existem várias alternativas comerciais disponíveis. No entanto, abordagem com cautela, como muitos desses serviços de sinal e aplicativos podem ser enganosos. Afinal, se alguém desenvolvesse um sistema que garantisse lucros sem qualquer trabalho por parte do profissional, por que essa pessoa o venderia ao público? Certifique-se de fazer sua pesquisa antes de comprar um sistema que faça garantias. Ou, se você é ambicioso, tente criar um para você mesmo usando uma das ferramentas mencionadas acima.
As redes neurais operam tomando uma série de entradas ponderadas e colocando-as em uma função para fornecer uma saída. Essas saídas são, por sua vez, aplicadas às gerações subsequentes para efetivamente "aprender" como prever eventos com mais precisão. Muitas empresas oferecem aplicativos que permitem a criação de redes neurais e ainda mais empresas que vendem redes neurais. A teoria está sendo lentamente melhorada e até adotada por alguns na comunidade comercial. O tempo dirá até que ponto as redes neurais mudarão os mercados no futuro.

Sinais de negociação de rede neural
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Rede Neural Polinomial de Ridge Dinâmica: Previsão dos sinais de negociação não estacionários e estacionários univariados.
Este trabalho considera a previsão de dados ruidosos de séries temporais, especificamente, a previsão de sinais financeiros. É apresentada uma nova Rede Neural Polinomial de Cume Dinâmico (DRPNN) para previsão de séries temporais financeiras que combina as propriedades de redes neurais de ordem superior e recorrente. Na tentativa de superar os problemas de estabilidade e convergência no DRPNN proposto, a convergência de estabilidade do DRPNN é derivada para assegurar que a rede possua um estado de equilíbrio único. A fim de fornecer uma avaliação comparativa mais precisa em termos de lucro, os testes empíricos usados ​​neste trabalho abrangem não apenas os critérios mais tradicionais do NMSE, que se preocupam em quão boas as previsões se ajustam à sua meta, mas também em métricas financeiras onde objetivo é usar as previsões de redes para gerar lucro. Extensas simulações para a predição de um e cinco passos à frente de séries temporais estacionárias e não estacionárias foram realizadas. A previsão resultante feita pelo DRPNN mostra lucros substanciais em sinais históricos financeiros quando comparados a várias redes neurais; a Rede Neural Pi-Sigma, a Rede Neural de Ligação Funcional, a Rede Neural Polinomial Ridge feedforward e o Perceptron Multicamadas. Os resultados da simulação indicam que o DRPNN na maioria dos casos demonstrou vantagens na captura do movimento caótico nos sinais financeiros com uma melhoria no retorno do lucro e rápida convergência em relação a outros modelos de rede.
Destaques da Pesquisa.
► O DRPNN manifesta um comportamento dinâmico altamente não-linear induzido pelo feedback recorrente.► Os DRPNNs mostram uma aprendizagem rápida, considerando que as curvas MSE terminam em menos de 90 épocas. ► Os DRPNNs superaram outras redes na maioria dos casos com maior retorno de lucro e menor NMSE.

Redes neurais para negociação algorítmica: aprimorando estratégias clássicas.
Olá a todos! Em cinco últimos tutoriais discutimos previsão financeira com redes neurais artificiais onde comparamos arquiteturas diferentes para previsão de séries temporais financeiras, percebemos como fazer essa previsão adequadamente com préprocessamento e regularização de dados corretos, realizamos nossas previsões baseadas em séries temporais multivariadas e poderíamos produzir realmente bons resultados para previsão de volatilidade e implementação de funções de perda personalizadas. No último, definimos e experimentamos o uso de dados de diferentes fontes e a solução de duas tarefas com rede neural única e hiperparâmetros otimizados para melhores previsões.
Hoje quero fazer uma espécie de conclusão de séries temporais financeiras com um caso de uso de previsão prática: melhoraremos uma estratégia de média móvel clássica com rede neural e mostraremos que ela realmente melhora o resultado final e analisa novos objetivos de previsão que você mais gostaria Brincar com.
Postagens anteriores:
Você pode verificar o código para treinar a rede neural no meu Github.
Nós já vimos antes, que podemos prever valores muito diferentes - de mudanças de preço a volatilidade. Antes estávamos considerando essas previsões como algo abstrato e até tentamos negociar apenas observando essas previsões "de cima para baixo", o que não era bom. Mas também sabemos que existem muitas outras estratégias de negociação baseadas em análises técnicas e indicadores financeiros. Por exemplo, podemos construir médias móveis de janelas diferentes (uma "longa", digamos 30 dias e outra mais "curta", provavelmente 14 dias) e acreditamos que os pontos de passagem são os momentos em que a tendência muda:
Mas esta estratégia de negociação tem uma armadilha principal: nas regiões planas ainda faremos os negócios nos pontos em que nada realmente muda, então vamos perder dinheiro:
Como podemos superar isso com o uso de aprendizado de máquina?
Vamos verificar a seguinte hipótese de estratégia: nos momentos em que as médias móveis estão se cruzando, faremos a previsão de mudança de alguma característica, e se realmente esperamos um salto, acreditaremos nesse sinal de negociação. Caso contrário, vamos ignorá-lo, porque não queremos perder dinheiro em regiões planas.
Como objetivo de previsão, quero tentar a assimetria - uma medida de assimetria de uma distribuição. Vamos supor que, se prevermos uma mudança em uma distribuição, isso significará que nossa tendência atual (não apenas a região plana) mudará no futuro.
Dados de entrada.
Aqui nós usaremos pandas e PyTi para gerar mais indicadores para usá-los como entrada também. Utilizaremos MACD, Ichimocku cloud, RSI, volatilidade e outros. Todos esses valores formarão séries temporais multivariadas que serão achatadas para uso posterior no MLP ou permanecerão para CNN ou RNN.
Obtive recursos de indicadores concatenados com tuplas de OHLCV para gerar o vetor final.
Arquitetura de rede.
Aqui eu quero mostrar uma das opções de como treinar MLP regularizado para previsão de séries temporais:
O ponto “Novel” aqui está adicionando um pequeno ruído à entrada e à saída da camada única da nossa rede neural. Ele pode funcionar muito semelhante à regularização L2, explicação matemática que você pode verificar neste livro incrível.
A rede neural é treinada normalmente, vamos ver como nossas previsões de assimetria podem melhorar (ou não) a estratégia de médias móveis.
Nós treinamos nossa rede nos preços da AAPL de 2012 a 2016 e como teste em 2016-2017, como fizemos em um dos tutoriais anteriores.
Após o treinamento de uma rede, traçamos nossos preços mais próximos, movendo médias e linhas verticais em pontos de cruzamento: linhas vermelhas e laranjas representam pontos em que gostaríamos de trocar e verdes - onde melhor não. Não parece perfeito, mas vamos fazer o backtesting para julgá-lo.
Resultados sem rede neural.
Eu usei o backtesting descrito neste post, então vou fornecer apenas as principais métricas e gráficos:
(«Sharpe Ratio», «16,27»),
('Drawdown Duration', '204')]
Resultados com rede neural.
Como vamos usar apenas sinais de negociação "vermelho" e "laranja" e pular os verdes. Como podemos ver, essa estratégia fez 2 negócios a menos e nos ajudou a reduzir um pouco o primeiro rebaixamento e aumentar o retorno final quase duas vezes!
(«Sharpe Ratio», «27.99»),
('Drawdown Duration', '102')]
Possíveis melhorias.
Parece que esta ideia, pelo menos, tem algum sentido! Gostaria de apresentar algumas melhorias possíveis que eu recomendo que você experimente por conta própria:
Diferentes estratégias de indicadores: MACD, RSI Estratégias de negociação de pares podem ser otimizadas extremamente bem com a abordagem proposta Tente prever diferentes características de séries temporais: expoente de Hurst, coeficiente de autocorrelação, talvez outros momentos estatísticos.
Com este post eu gostaria de terminar (pelo menos por um tempo) tópico de previsão de séries de tempo financeiro usando redes neurais. Vamos ser honestos, definitivamente não é um Santo Graal e não podemos usá-los diretamente para prever se o preço vai subir ou descer para ganhar muito dinheiro. Consideramos diferentes fontes e objetivos de dados, tratados cuidadosamente com overparing e otimizados hyperparameters. Que conclusões podemos fazer?
Tenha cuidado com o overfitting! Você fará isso em 99% dos casos, não confie em valores como 80% de acurácia de parcelas muito bonitas - deve ser um erro Tente prever algo diferente, mas feche os preços ou retorne - volatilidade, assimetria, talvez outras características aprendizagem multimodal se você tiver fontes de dados diferentes Não se esqueça de encontrar os hyperparameters certos! Crie uma estratégia que pode ser uma mistura de alguns clássicos e baseados em aprendizado de máquina e backtest isso!
Espero que esta série de posts seja útil para alguém, voltarei em breve com os tópicos de notícias… Fique ligado! :)

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