Pembelajaran mesin perdagangan pilihan

Mengapa meramalkan harga tidak mencukupi Anda mungkin berfikir bahawa dengan kelebihan ini pada pembelajaran mesin pembelajaran pilihan Saya adalah emas. Dengan cara ini kita mempunyai pengelas binari dengan pemisahan optimum untuk memenangi dan kehilangan sampel. Pemahaman umum adalah ini, kenaikan harga keluli akan membawa kepada kenaikan harga kereta yang mengakibatkan permintaan yang lebih rendah dan sebaliknya jualan yang lebih rendah. Sila ambil perhatian, mempunyai data yang tepat sangat penting, kerana walaupun salah satu daripada nombor dalam data boleh pembelajaran mesin pembelajaran pilihan fungsi regresi berubah dengan ketara. Beberapa algoritma belajar untuk membahagikan sampel ke dalam kelas tanpa memerlukan sebarang sasaran. Dengan kekecewaan yang tidak mampu membuat penambahbaikan dan tidak mempunyai rasa pertumbuhan, saya mula memikirkan arah baru. Prediker angka boleh ditukar kepada peristiwa dengan membahagikan nombor ke julat yang berasingan. Di dalam kewangan terdapat beberapa aplikasi untuk pembelajaran tanpa pengawasan atau pengukuhan, pembelajaran mesin pembelajaran pilihan. Ini serupa dengan langkah di atas dari regresi mudah kepada regresi polinomial, di mana juga lebih banyak ciri ditambah dengan mengambil peramal tunggal untuk kuasa ke-n.


Walaupun sebahagian besar sistem tersebut tidak menguji ujian WFA dan beberapa yang tidak mempunyai cara yang mudah, sejumlah besar yang mengejutkan. Dan mereka juga sering menguntungkan dalam perdagangan sebenar. Pelanggan telah secara eksperimentasi dengan penunjuk teknikal secara sistematik sehingga dia mendapati gabungan yang bekerja dalam perdagangan langsung dengan aset tertentu. Cara analisis teknikal percubaan dan kesilapan ini adalah pendekatan perlombongan data klasik, hanya dilaksanakan oleh manusia dan bukan oleh mesin.

Mereka juga mesti sering memenuhi dua keperluan rasmi. Pertama, semua nilai ramalan harus berada dalam julat yang sama, seperti Jadi, anda perlu menormalkannya dalam beberapa cara sebelum menghantarnya ke mesin. Kedua, sampel mestilah seimbang, i. Oleh itu, sepatutnya terdapat sebanyak mana yang menang sebagai sampel yang hilang. Algoritma regresi meramalkan nilai angka, seperti magnitud dan tanda langkah harga seterusnya. Sesetengah algoritma, seperti rangkaian saraf, pokok keputusan, atau mesin vektor sokongan, boleh dijalankan dalam kedua-dua mod.

Regresi linear Asas mudah bagi banyak algoritma pembelajaran mesin kompleks: Mereka dikira untuk meminimumkan jumlah perbezaan kuadrat antara nilai-nilai sebenar y dari sampel latihan dan y mereka yang diramalkan dari formula di atas: Untuk sampel yang diedarkan secara normal, pengurangan mungkin dilakukan dengan beberapa aritmetik matriks, jadi tiada lelaran diperlukan.

pembelajaran mesin pembelajaran pilihan

Regresi linear mudah tersedia dalam kebanyakan platform perdagangan, f. Regresi linear multivariate tersedia dalam platform R melalui lm .. Satu varian ialah regresi polinomial. Fungsi polyfit MatLab, R, Zorro, dan banyak platform lain boleh digunakan untuk regresi polinomial. Perceptron Sering disebut sebagai rangkaian saraf dengan hanya satu neuron. Sebenarnya perceptron adalah fungsi regresi seperti di atas, tetapi dengan hasil binari, maka dipanggil regresi logistik.


Rangkaian saraf Regresi linear atau logistik hanya boleh menyelesaikan masalah linier. Ramai yang tidak masuk kategori ini - contoh yang terkenal ialah meramalkan output fungsi XOR yang mudah. Dan kemungkinan besar juga meramalkan harga atau pulangan perdagangan. Suatu rangkaian neural tiruan ANN boleh menangani masalah tidak linear. Mana-mana perceptron adalah neuron bersih. Outputnya pergi ke input semua neuron lapisan seterusnya, seperti ini: Seperti perceptron, rangkaian neural juga belajar dengan menentukan koefisien yang meminimumkan kesilapan antara ramalan sampel dan sasaran sampel.

Bolehkah perdagangan tindakan harga benar-benar berkesan? Orang boleh membayangkan bahawa urutan pergerakan harga menyebabkan peserta pasaran bertindak dengan cara tertentu, dengan cara ini membentuk corak ramalan sementara.

Dia memperhalus corak perdagangan ke butir-butir terkecil, dan sesiapa yang akan mencapai apa-apa keuntungan dengan cara ini, ia akan menjadi dia. Jika sistem tindakan harga yang menguntungkan benar-benar wujud, nampaknya tiada siapa yang menjumpainya lagi.

Untuk ini, algoritma SVM menghasilkan lebih banyak ciri dengan fungsi kernel yang menggabungkan dua peramal yang sedia ada kepada satu ciri baru. Ini serupa dengan langkah di atas dari regresi mudah kepada regresi polinomial, di mana juga lebih banyak ciri ditambah dengan mengambil peramal tunggal untuk kuasa ke-n. Semakin banyak dimensi yang anda tambah, semakin mudah untuk memisahkan sampel dengan hyperplane yang rata.

Pandangan baru mengenai algoritma perdagangan Strategi Better 4: Pembelajaran Mesin Deep Blue adalah komputer pertama yang memenangi kejohanan dunia catur. Itulah, dan mengambil masa 20 tahun sehingga satu lagi program, AlphaGo, dapat mengalahkan pemain Go manusia terbaik.

Oleh itu, ramalan kewangan adalah salah satu tugas yang paling sukar dalam pembelajaran mesin. Algoritma yang lebih kompleks tidak semestinya mencapai hasil yang lebih baik. Pemilihan peramal penting bagi kejayaan. Ia bukan idea yang baik untuk menggunakan banyak peramal, kerana ini hanya menyebabkan kegagalan dan kegagalan dalam operasi sampel.


Mesin Boltzmann Terhad RBM adalah algoritma klasifikasi yang tidak diselia dengan struktur rangkaian khas yang tidak mempunyai hubungan antara neuron tersembunyi. Kaedah tersebut membolehkan rangkaian yang sangat kompleks untuk menangani tugas pembelajaran yang sangat kompleks. Rangkaian pembelajaran yang mendalam tersedia dalam pakej deepnet dan darch R. Deepnet menyediakan autoencoder, Darch mesin Boltzmann yang terhad.

Beberapa algoritma belajar untuk membahagikan sampel ke dalam kelas tanpa memerlukan sebarang sasaran. Di mana sahaja terdapat pembelajaran tetulang, di mana sistem melatih dirinya sendiri dengan menjalankan simulasi dengan ciri-ciri yang diberikan, dan menggunakan hasilnya sebagai sasaran latihan. AlphaZero, pengganti AlphaGo, menggunakan pembelajaran tetulang dengan bermain berjuta-juta permainan Go against itself. Di dalam kewangan terdapat beberapa aplikasi untuk pembelajaran tanpa pengawasan atau pengukuhan.

pembelajaran mesin pembelajaran pilihan

Saya tidak boleh mengesyorkan kaedah ini - dan banyak nasib, tidak bercakap mengenai wang, mungkin terlibat - tetapi saya boleh memberi keterangan bahawa kadangkala ia membawa kepada sistem yang menguntungkan.



Pesawat ini kemudiannya diubah kembali ke ruang asal dimensi n-dimensi, semakin berkerut dan kusut di jalan.

Oleh itu, strategi perlombongan data sering menggunakan algoritma preselection yang menentukan sebilangan kecil peramal dari sekumpulan banyak. Preselection boleh didasarkan pada korelasi antara peramal, kepentingan, kandungan maklumat, atau hanya pada kejayaan ramalan dengan set ujian.

Eksperimen praktikal dengan pemilihan ciri boleh didapati dalam artikel terbaru mengenai blog Robot Wealth. Pelanggan hanya mahu isyarat perdagangan dari petunjuk teknikal tertentu, ditapis dengan penunjuk teknikal lain dalam kombinasi dengan petunjuk teknikal yang lebih. Ketika ditanya bagaimana penunjuk indikator ini dapat menjadi strategi yang menguntungkan, dia biasanya menjawab: Sekurang-kurangnya terkadang.

Dengan bijak memilih fungsi kernel, proses itu dapat dilakukan tanpa benar-benar mengira transformasi. Seperti rangkaian saraf, SVM boleh digunakan bukan sahaja untuk klasifikasi, tetapi juga untuk regresi. Mereka juga menawarkan beberapa parameter untuk mengoptimumkan dan mungkin mengatasi proses ramalan: Fungsi kernel.

Tetapi ini kini memerlukan proses pengiraan, biasanya dengan backpropagating ralat dari output kepada input, mengoptimumkan berat dalam perjalanannya.

Beberapa kaedah menjadi popular pada tahun-tahun yang lalu untuk melatih rangkaian besar itu. Mereka biasanya pra-melatih lapisan neuron tersembunyi untuk mencapai proses pembelajaran yang lebih berkesan.

Walau bagaimanapun jumlah coraknya agak terhad apabila anda hanya melihat urutan beberapa lilin bersebelahan. Langkah seterusnya ialah membandingkan lilin yang tidak bersebelahan, tetapi sewenang-wenangnya dipilih dalam tempoh yang lebih lama.

Dalam kesusasteraan, anda dapat mencari y yang dinamakan label atau objektif. Model pembelajaran mesin boleh menjadi fungsi dengan peraturan ramalan dalam kod C, yang dihasilkan oleh proses latihan. Atau ia boleh menjadi satu set beban sambungan dari rangkaian saraf.

Anda dapat melihat dari kod panjang bahawa ini bukan cara terpantas untuk mengesan corak. Kaedah yang lebih baik, yang digunakan oleh Zorro apabila fungsi pengesanan tidak perlu dieksport, adalah menyusun isyarat dengan magnitud mereka dan memeriksa urutan jenis.


Mesin vektor sokongan Seperti rangkaian saraf, mesin vektor sokongan SVM merupakan lanjutan lain dari regresi linear. Dengan cara ini kita mempunyai pengelas binari dengan pemisahan optimum untuk memenangi dan kehilangan sampel. Masalahnya: Tiada kapal terbang rata boleh diperah antara pemenang dan kalah. Jika boleh, kami mempunyai kaedah yang lebih mudah untuk mengira pesawat itu, f. Tetapi untuk kes biasa kita memerlukan helah SVM: Menambah lebih banyak dimensi ke ruang ciri.

Anda biasanya menggunakan fungsi asas radial kernel RBF, kernel simetri, tetapi anda juga mempunyai pilihan biji lain, seperti sigmoid, polinomial, dan linear. Di bahagian seterusnya dan akhir siri ini saya merancang untuk menerangkan strategi perdagangan menggunakan SVM ini. Ia tidak memerlukan latihan.

Proses ini mengenakan dua sekatan. Pertama, output neuron kini mesti berfungsi secara berterusan berbeza daripada ambang perceptron yang mudah. Dalam hal ini rangkaian boleh digunakan untuk regresi, untuk meramalkan nilai numerik dan bukan hasil biner. Pembelajaran mendalam Kaedah pembelajaran mendalam menggunakan rangkaian saraf dengan banyak lapisan tersembunyi dan beribu-ribu neuron, yang tidak dapat dilatih lagi dengan cara penyebaran semula konvensional.

Deep Blue adalah sistem berasaskan model dengan peraturan catur keras. AlphaGo adalah sistem perlombongan data, rangkaian neural yang mendalam yang dilatih dengan beribu-ribu permainan Go. Bukan perkakasan yang lebih baik, tetapi terobosan dalam perisian adalah penting untuk langkah mengalahkan pemain Catur atas untuk mengalahkan pemain Go atas.

Kaedah ini tidak peduli dengan mekanisme pasaran. Ia hanya mengimbas lengkung harga atau sumber data lain untuk corak ramalan. Malah yang paling popular - dan mengejutkan menguntungkan - kaedah perlombongan data berfungsi tanpa sebarang rangkaian neural mewah atau mesin vektor sokongan. Prinsip pembelajaran mesin Satu algoritma pembelajaran disertakan dengan sampel data, biasanya diperolehi dalam beberapa cara dari harga sejarah. Setiap sampel terdiri daripada pembolehubah n x Setiap sampel juga biasanya merangkumi pemboleh ubah sasaran y, seperti pemulangan perdagangan seterusnya selepas mengambil sampel, atau pergerakan harga seterusnya.

Adalah sukar untuk membayangkan bagaimana langkah harga boleh diramalkan oleh beberapa corak lilin dari minggu yang lalu. Masih banyak usaha yang dilakukan. Seorang rakan blogger, Daniel Fernandez, menjalankan laman web langganan Asyariuy khusus dalam corak lilin perlombongan data.

Terdapat pakej perisian untuk tujuan itu. Mereka mencari corak yang menguntungkan oleh beberapa kriteria yang ditentukan oleh pengguna, dan menggunakannya untuk membina fungsi pengesanan pola tertentu.