timing_solution (timing_solution) wrote,
timing_solution
timing_solution

Быстрый обзор Timing Solution: модуль Neural Net

Один из наших самых обычно используемых модулей - нейронный сетевой модуль Neural Net (NN). (Он недоступен в версии Timing Solution Primo.) Вообще говоря, Neural Net представляет собой математическую структуру, которая может применяться, в том числе, и для процесса прогнозирования. Есть две основные вещи, которые вы должны знать о нейронных сетях: то, что вы хотите прогнозировать - это "выходы" или "выход"; те факторы, что вы используете для этого - "входы" (это то, что вы, так сказать, "подаете на вход"). Правильность прогноза прямо зависит от того, что вы подаете на вход нейросети.

Подавать на вход нейросети можно все что угодно - от таких событий, как пропорции ценовых баров до астрономических факторов (в астротрейдинге). Когда мы подаем на вход, мы предполагаем, что между событиями "входа" и движением котировок имеется взаимосвязь - иначе подавать на вход нейросети данные события не имеет смысла; собственно, в процессе тренировки нейросеть 1) ищет эти связи 2) задает им некоторый вес, выражаемый в числах, а точнее, перебирает различные варианты, пытаясь подобрать правильный вес тому или иному событию.

В этом разделе мы приведем пример для астротрейдеров - построим NN, который спрогнозирует цену (выход), используя транзитные аспекты между планетами (это будет нашими событиями "входа"). Вот схема такой NN:



Нажмите кнопку Neural Net. Появится следующее окно:



Первый шаг, который вы должны сделать - выбрать, что вы хотите прогнозировать. Это делается нажатием кнопки «Price Events Master» (Мастер событий цены):



После этого надо определить, что вы хотите использовать в качестве выхода (прогноза). Одним из вариантов является Relative Price Oscillator (Относительный ценовой осциллятор). Иначе говоря, мы здесь прогнозируем именно поведение осциллятора (он обработает загружаемые котировки), который нужен для сглаживания линии котировок (в чистых котировках может быть большой ценовой разброс, что негативно сказывается на прогнозе). На скриншоте ниже, красная линия - это осциллятор, а черная - сами котировки.



Нажав на кнопку «Try» (Попробовать), вы можете быстро просмотреть, как будет выглядеть результат обработки котировок осциллятором; затем кликните на ОК, чтобы завершить Step 1 (Шаг 1).

Теперь вы должны выбрать критерии для обучения Neural Net (события, подаваемые на вход). Это Step 2 (Шаг 2). Представьте, что пытаетесь предсказать погоду: для лучшего прогноза вам нужно больше переменных для включения в ваши вычисления (события входа), такие как температура воздуха, давление, влажность и т. д. То же самое и здесь. Давайте посмотрим на переменные, которые вы можете подавать на вход.

Первая кнопка



позволяет вручную выбирать различные критерии. Вот это окно:



Или же вы можете использовать набор критериев - готовых моделей. Нажмите на кнопку с «+». Всплывающее меню отобразит список предопределенных моделей:

 

Выберите пункт «Add Aspects Model» (Добавить Аспектную Модель; это стандартная модель, используемая в астротрейдинге, в ней перечислены события-аспекты между планетами):



Здесь вы можете выбрать список астрономических объектов, которые будут участвовать в аспектах, значения аспектов, их орбис, тип Зодиака (Гео- или Гелиоцентрический). Кроме того, вы можете задавать левые и правые аспекты по отдельности.

После выбора критериев (входов) приступаем к обучение нейронной сети на Шаге 3 - Step 3. Если два предыдущих шага завершены, эта кнопка становится доступной:



При нажатии на нее начинается обучение нейросети (Neural Net). Прогностическая линия при этом будет автоматически обновляться после определенного количества шагов. Расчеты продолжаются до тех пор, пока процесс не будет вами остановлен; количество отработанных циклов отображается в зеленом поле в окне модуля NN:



Пока количество пройденных шагов и циклов невелико, линия прогноза не является точной, и программе требуется больше времени для обучения и для уточнения своего прогноза. Однако, если количество шагов становится слишком большим, проекционная линия также становится менее точной. Это явление называется перетренированностью, и процесс должен быть остановлен до достижения этого условия. Иначе говоря, тут нужен баланс. Как правило, когда проекционная линия не меняется сильно с очередным циклом обновления, процесс обучения можно останавливать.

Наконец, после того, как обучение нейросети остановлено, кликните на кнопки «Enable/Disable NN Results Panel» и «Main Window»:

 

Это были базовые понятия о нейросетевом модуле Timing Solution.
Tags: [Быстрый обзор Timing Solution], [Нейросеть], [версия Аdvanced], [модуль Neural Net]
Subscribe

Recent Posts from This Journal

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 5 comments