Taxa de dólar no forex paquistão

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Redes neurais para negociação algorítmica. Previsão simples de séries temporais. ATUALIZAÇÃO IMPORTANTE: Esta é a primeira parte das minhas experiências na aplicação de aprendizado profundo ao financiamento, em particular ao comércio algorítmico. Eu quero implementar o sistema de negociação do zero baseado apenas em abordagens de aprendizado profundo, então para qualquer problema que tenhamos aqui taxa de dólar no forex paquistão de preço, estratégia de negociação, gerenciamento de risco) usaremos diferentes variações de redes neurais artificiais (RNAs) e verificaremos o quão bem elas podem lidar com isso.

Agora pretendo trabalhar nas próximas seções: Eu recomendo fortemente que você verifique o código e o IPython Notebook neste repositório. 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 horario forex méxico. Vamos considerar apenas o conjunto de dados históricos dos movimentos do preço do índice Taxa de dólar no forex paquistão amp; P 500. 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 forex corretor canadá revisão, em segundo lugar, vamos tentar prever retorno (preço próximo - 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 seguinte) 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 siga as tendências de ação de preços sistema de negociação forex valor de t 1 com base nas informações de N 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. Muito provavelmente, a arquitetura mais profunda precisa de mais dados para treinamento ou é super adaptada devido ao número muito alto de filtros ou camadas. Vamos considerar esse problema mais tarde. Problema de regressão. RNN Como arquitetura recorrente, eu quero usar duas camadas LSTM empilhadas (leia mais sobre LSTMs aqui).

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