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Nesta primeira parte, quero mostrar como MLPs, CNNs e RNNs podem ser usados para previsão de séries temporais financeiras. Nesta parte, não vamos usar nenhuma engenharia de recursos. Vamos considerar apenas o conjunto de dados históricos dos movimentos do preço do índice S amp; P mumbai forex eixo ramo principal. Temos informações de 1950 a 2016 sobre preços abertos, próximos, altos e baixos para todos os dias do ano e volume de negócios.

Em primeiro lugar, vamos tentar apenas prever preço próximo no final do dia seguinte, em segundo lugar, vamos tentar prever retorno (preço próximo calculadora forex absa preço aberto). Faça o download do conjunto de dados do Yahoo Finance ou deste repositório.

Consideraremos nosso problema como 1) problema de regressão (tentando prever preço exatamente próximo ou retorno no dia macd 12 26 9 forex 2) problema de classificação binária (o preço subirá [1; 0] ou diminuirá [0; 1]). Para treinar NNs, vamos usar o framework Keras. Primeiro, vamos preparar nossos dados para o treinamento. Queremos prever o valor de t 1 com base nas informações de Download de audiobook de forex grátis dias anteriores.

Por exemplo, tendo preços próximos dos últimos 30 dias no mercado, queremos prever, qual será o preço amanhã, no dia 31. Usamos primeiro 90 das séries temporais como conjunto de treinamento (consideramos como dados históricos) e duramos 10 como conjunto de testes para avaliação de modelo. Aqui está um exemplo de carregamento, divisão em amostras de treinamento e pré-processamento de dados de entrada brutos: Problema de regressão.

MLP. Será apenas perceptron de camada 2-escondida. Número de neurônios ocultos é escolhido empiricamente, vamos trabalhar na otimização de hiperparâmetros nas próximas seções. Entre duas camadas ocultas, adicionamos uma camada de eliminação para evitar overfitting. O importante é Denso (1), Ativação ("linear") e "mse" na seção de compilação. Queremos uma saída que possa estar em qualquer intervalo (predizemos valor real) e nossa função de perda é definida como erro quadrático médio. Vejamos o que acontece se apenas passarmos pedaços de 20 dias para fechar preços e prever preço no 21º dia. MSE final 46,3635263557, mas não é uma informação muito representativa.

Abaixo está o gráfico das previsões para os primeiros 150 pontos do conjunto de dados de teste. A linha preta é dados reais, um azul - previsto. Podemos ver claramente que nosso algoritmo não está nem perto por valor, mas pode aprender a tendência. Vamos escalar nossos dados usando o método preprocessing. scale () de sklearn para termos a média zero e a variação de unidade da série temporal e treinar o mesmo MLP. Agora temos MSE 0,0040424330518 (mas é em dados escalados). No gráfico abaixo, você pode ver as séries temporais reais escalonadas (preto) e nossa previsão (azul) para ele: Para usar este modelo no mundo real, devemos voltar para as séries temporais sem escala.

Podemos fazê-lo, multiplicando ou predizendo por desvio padrão de séries temporais que usamos para fazer previsões (20 etapas de tempo não escalonadas) e adicionando seu valor médio: MSE neste caso é igual a 937. 963649937. Aqui está o gráfico de previsões restauradas (vermelho) e dados reais (verde): Não é ruim, não é. Mas vamos tentar algoritmos mais sofisticados para esse problema. Problema de regressão. CNN. Eu não vou mergulhar na teoria das redes neurais convolucionais, você pode conferir esses recursos incríveis: cs231n. github.

io - CNNs de Stanford para o curso de Visão por Computador http: wildml 201512 implementando um CNN para reconhecimento de texto, pode ser útil para entender como ele funciona para dados 1D. Vamos definir uma rede neural convolucional de duas camadas (combinação de camadas de convolução e de pool máximo) com uma camada totalmente conectada e a mesma saída da anterior: Vamos verificar os resultados.

MSEs para dados escalados e restaurados são: 0. 227074542433; 935. 520550172. As parcelas estão abaixo: Mesmo olhando no MSE em dados escalonados, esta rede aprendeu muito pior.

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