Melhor nos corretora forex 2017

melhor nos corretora forex 2017

A maneira como as camadas Keras LSTM trabalham é pegando um conjunto numpy de 3 dimensões (N, W, F) onde N é o número de seqüências de treinamento, W é o comprimento da sequência e F é o número de características de cada seqüência. Eu escolhi ir com um comprimento de seqüência (leia o tamanho da janela) de 50, que permite a rede para obter vislumbres da forma da onda de pecado em cada seqüência e, portanto, esperamos aprender a ex conversor forex um padrão das seqüências baseadas na janela anterior recebida.

As sequências em si são janelas deslizantes e, portanto, mudam de 1 a cada vez, causando uma forexeurusd vs euruse pro constante com as janelas anteriores. Um exemplo de uma seqüência de comprimento 50. Este é o código para carregar o CSV dos dados de treinamento no array numpy de formato apropriado: Em seguida, precisamos realmente construir a própria rede. Essa é a parte simples. Pelo menos, se você estiver usando o Keras, é tão simples quanto empilhar peças de Lego. Eu usei uma estrutura de rede de [1, 50, 100, 1] onde temos 1 camada de entrada (consistindo de uma seqüência de tamanho 50) que alimenta uma camada LSTM com 50 neurônios, que por sua vez alimenta outra camada Minha negociação forex academy com 100 neurônios que então se alimentam em uma camada normal totalmente conectada de 1 neurônio com uma função de ativação linear que será usada para dar a previsão do próximo passo de tempo.

Este é o código das funções de criação do modelo: Finalmente, é hora de treinar a rede nos dados e ver o dados do livro de ordens forex recebemos. Eu usei apenas 1 época de treinamento com este LSTM, que diferentemente de redes tradicionais onde você precisa de muitas épocas para a rede ser treinada em muitos exemplos de treinamento, com esta 1 época um LSTM passará por todas as janelas de sequência no conjunto de treinamento uma vez.

Se esses dados tivessem menos estrutura, um melhor nos corretora forex 2017 número de épocas seria necessário, mas como essa é uma onda de pecado com um padrão previsível que mapeia em uma função simples, uma época de treinamento melhor nos corretora forex 2017 boa o suficiente para obter uma aproximação muito boa planos de investimento de negociação forex tempo.

função completa do pecado. Colocamos todo esse código de execução em um módulo run. py separado e o executamos assim: Se estiver atento, você notou em nossa função load_data () acima que dividimos os dados em conjuntos de treinamento teste, como é uma prática padrão para problemas de aprendizado de máquina. No entanto, o que precisamos observar aqui é o que realmente queremos alcançar na previsão da série temporal. Se fôssemos usar o conjunto de testes como está, estaríamos executando cada janela cheia dos dados verdadeiros para prever o próximo passo de tempo.

Isso é bom se estamos apenas olhando para prever um passo à frente, no entanto, se estamos querendo prever mais de um passo à frente, talvez olhando para prever quaisquer tendências emergentes ou funções (por exemplo, a função de pecado, neste caso) usando o Um conjunto de testes completo significaria que estaríamos prevendo o próximo passo de tempo, mas, em seguida, desconsiderando essa previsão quando se trata de etapas de tempo subseqüentes e usando apenas os dados verdadeiros para cada etapa de tempo. Você pode ver abaixo o gráfico de usar essa abordagem para prever apenas um passo à frente em cada etapa: épocas 1, tamanho da janela 50.

Se, no entanto, quisermos fazer mágica real e prever muitas etapas de tempo à frente, só usaremos a primeira janela dos dados de teste como uma janela de iniciação. A cada passo de tempo, colocamos a entrada mais antiga na parte de trás da janela e acrescentamos a previsão para o próximo passo na frente da janela, basicamente mudando a janela para que ela lentamente se construa com previsões, até a janela está cheio apenas de valores previstos (no nosso caso, como a nossa janela é de tamanho 50, isso ocorreria após 50 intervalos de tempo). Continuamos assim indefinidamente, prevendo o próximo passo no tempo sobre as previsões dos passos de tempo futuros anteriores, para esperamos ver uma tendência emergente.

O gráfico abaixo mostra a série temporal da onda sinular sendo prevista apenas a partir de uma janela inicial inicial de dados de teste reais e, em seguida, sendo prevista para. épocas 1, tamanho da janela 50. Sobrepostos aos dados verdadeiros, podemos ver que, com apenas 1 época e um conjunto de dados de treinamento razoavelmente pequeno, o LSTM já fez um ótimo trabalho de prever a função do pecado. Você pode ver que à medida que prevemos mais e mais no futuro, a margem de erro aumenta à medida que os erros nas previsões anteriores são amplificados cada vez mais quando são usados para previsões futuras.

Como tal, vemos que o LSTM não tem a frequência certa e se desloca quanto mais tentamos prever. No entanto, como a função sin é uma função oscilante muito fácil, com ruído zero, ela pode prever um bom grau. Em seguida, tentaremos ver o que acontece quando tentamos prever os dados em dados muito mais estocásticos do mundo real (não dizer que uma onda de pecado não está no mundo real.

Afinal, o que é o mundo real quando podemos fazer dados reais para uma onda de pecado e prever isso. Eu divago. Um mercado de ações não tão simples. Nós previmos várias centenas de etapas de tempo de uma onda de pecado em uma base exata ponto a ponto. Então, podemos agora fazer o mesmo em uma série de tempo do mercado de ações e fazer uma merda de dinheiro, certo.

"Ninguém sabe se uma ação vai subir, descer, de lado ou em círculos" - Mark Hanna. Infelizmente, uma série temporal de estoque não é uma função que possa ser mapeada. Ele pode ser melhor descrito mais como um passeio aleatório, o que torna toda a previsão bem mais difícil. Mas e o LSTM identificando quaisquer tendências ocultas subjacentes.

Bem, vamos dar uma olhada. Aqui está um arquivo CSV onde eu tirei o preço de fechamento diário ajustado do índice de ações S amp; P 500 de janeiro de 2000 a agosto de 2016. Eu tirei tudo para torná-lo exatamente no mesmo formato dos nossos dados de ondas sin e agora executá-lo através do mesmo modelo que usamos na onda do pecado com a mesma divisão de trem teste.

Há uma pequena mudança que precisamos fazer nos nossos dados, no entanto, porque uma onda sin já é um padrão de repetição bem normalizado, ela funciona bem executando os pontos de dados brutos através da rede. No entanto, executar os retornos ajustados de um índice de ações por meio de uma rede tornaria o processo de otimização uma merda em si e não convergiria para qualquer tipo de otimização para números tão grandes.

Mapa do Site | Direitos Autorais ©