Entradas da rede neural forex

Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Redes Neurais na Negociação: Escolhendo Entradas e Saídas.

Quando você constrói uma rede neural, uma das primeiras coisas que você precisa decidir é quais valores serão as entradas e quais valores serão os resultados da sua rede. As saídas são os valores que você deseja prever & # 8211; para obter lucro dentro de um sistema de negociação & # 8211; e as entradas são os valores que permitirão prever as saídas com precisão suficiente para constituir uma ineficiência. Agora, escolher entradas e saídas não é tarefa trivial, pois isso constitui a maioria do sucesso ou falha de uma rede neural de negociação. Dentro do post de hoje, vou compartilhar com você algumas dicas sobre como escolher entradas e saídas e como elas podem levar a ineficiências de maneiras que podem não ser muito intuitivas. Eu também vou explicar por que as soluções de entrada / saída mais computacionalmente sonoras podem não ser as melhores e por que esse é o caso.

Uma rede neural é formada por um conjunto de camadas de função que transformam um determinado conjunto de variáveis ​​de entrada (a camada de entrada) em um dado conjunto de valores de saída (a camada de saída). Entre as camadas de entrada e saída, você encontrará uma quantidade variada de camadas e funções (neurônios) e # 8211; dependendo do que você escolher & # 8211; que tentará transformar entradas em saídas com o menor erro possível. Isso é feito com a ajuda de conjuntos de treinamento que permitem à rede ajustar seus coeficientes de camada oculta para se adequar a um conjunto de dados para os quais os dados de entrada e saída já são conhecidos. A esperança é, é claro, que a rede mantenha pelo menos o mesmo poder preditivo dentro de um conjunto não treinado.

A primeira coisa que você precisa escolher quando você constrói uma rede neural para negociação é exatamente quais valores você deseja prever. Você quer prever o próximo dia & # 8217; s perto? Na próxima semana, está perto? O próximo suporte ou nível de resistência? Escolher a saída da rede primeiro permite que você saiba como você vai construir suas entradas, pois você precisa escolher valores que possam prever a saída desejada. Um ponto muito importante aqui é considerar como você irá normalizar a saída e se o resultado cai no que a rede neural é & # 8220; melhor em fazer & # 8221 ;. Lembre-se que, nas redes neurais, os valores de saída precisam variar de -1 a 1 (quando se usam funções simétricas sigmóficas eficientes), uma vez que as saídas arbitrárias exigem o uso de funções lineares que são & # 8220; muito ruins & # 8221; ao encaixar a rede.

Depois de escolher a saída desejada, o próximo passo lógico é criar entradas que você acredita serem previsíveis em relação a esse resultado. Certamente, antes de construir a rede, não há como saber se uma entrada será melhor do que outra, mas você obviamente pode reduzir a quantidade de variáveis ​​que você usará fazendo um PCA (Análise de Componentes Principais) para filtrar as variáveis ​​que são evidentemente e fortemente correlacionada. Por exemplo, você pode estar interessado em prever a próxima semana & # 8217; s perto e você decide usar como entradas após fechamentos semanais, abertos, altos e baixos, mas verifica-se que uma análise PCA & # 8211; Como exemplo, não sei se este é o caso. Diz-lhe que o fechar e abrir são muito correlacionados e, portanto, faz sentido usar somente o próximo, alto e baixo.

A técnica PCA nos permite eliminar as variáveis ​​que podem ser redundantes dentro da rede e, portanto, apenas aumentam a complexidade sem aumentar a qualidade dos resultados. Uma vez que você tenha um conjunto de variáveis ​​que não estão correlacionadas, é hora de testar quanto tempo o poder de previsão é realmente contra a saída desejada. Se os resultados forem desencorajadores, talvez seja porque você está faltando uma informação importante dentro de suas entradas ou porque a forma da sua saída não é apropriada. Por exemplo, se você quiser prever o fechamento semanal e você tentou normalizá-lo, mergulhe-o durante a semana passada & # 8217; s perto e depois dividindo-o por dois, então, fazendo uma operação matemática diferente sobre a saída, pode aumentar a qualidade preditiva da sua rede. Às vezes, incluindo informações relacionadas com todas as entradas dentro da saída, pode ser um truque útil para & # 8220; force & # 8221; a rede em & # 8220; usando & # 8221; Todo o conhecimento que tem, embora os resultados variem e você precisará avaliar qual é o melhor.

Um aspecto muito difícil do desenvolvimento da rede neural para sistemas de negociação é realmente escolher as saídas que são úteis para o desenvolvimento do sistema de negociação e, no entanto, precisas o suficiente. Por exemplo, você pode ser tentado a escolher saídas e entradas que são muito eficientes para a rede neural e # 8211; como uma saída entre 0 e 1 tentando prever uma semana & # 8217; s change & # 8211; mas verifica-se que isso não está previsto, bem como a previsão do encerramento da semana, porque a previsão da mudança semanal usando dados de mudança semanal faz a rede soltar uma informação muito importante (suporte absoluto e níveis de resistência) que são derivados de informações de preços diretos. Do ponto de vista computacional, parece ser a melhor solução, mas do ponto de vista comercial, você está faltando uma informação vital que não está incluída nos dados de mudança semanais.

Uma coisa muito interessante que descobri nas redes que desenvolvi para a Sunqu é que o uso de valores de preço absolutos é muito bom, já que a rede aprende sobre os níveis de suporte e resistência à medida que eles se desenvolvem, efetivamente negociando em torno deles de uma certa maneira. Obviamente, os cálculos reais feitos pelas redes e seu significado não são conhecidos (lembre-se de que uma rede neural é, para todos os propósitos práticos, uma caixa preta), mas olhando como os negócios são executados pela rede mostra uma certa & # 8220; tendo em conta & # 8221; de coisas como apoio e resistência. Uma vez que o preço é o que você deseja capturar, levando em consideração os valores absolutos dos preços e baseando os preditores sobre eles, é uma maneira mais direta para a construção do sistema do que a tentativa de desenvolver redes baseadas em resultados de indicadores.

No entanto, isto não significa que você não poderia obter bons resultados dessa maneira. Prever coisas como os extremos do RSI permitirá que você aproveite os movimentos rápidos de preços antes que eles aconteçam e a previsão de turnos médios móveis no longo prazo permitirá que você tome uma tendência de longo prazo nas seguintes posições. No entanto, o que quer que você preveja (sua escolha de saída) precisa ser acompanhado por uma decisão muito criteriosa de quais insumos você usará, reforçada por uma análise adequada de PCA que pode mostrar a qualidade de suas insumos e quão bem separadas elas são de uma outro. A escolha do par também será muito importante, pois certos pares precisam de insumos fundamentais, pois afetam profundamente a forma como eles se comportam (um bom exemplo é uma rede neural USD / CAD usando dados de futuros de petróleo dos EUA).

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Uma Resposta a Redes Neurais na Negociação: Escolhendo Entradas e Saídas & # 8221;

Cotação: # # 8220; rede neural USD / CAD usando dados de futuros de petróleo dos EUA & # 8221;

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