Uncategorized

Uczyć się inżynierii skalowania forex

Kiedy zbudujesz bota, chcesz mieć pewność, że bot może zarobić, jednym ze sposobów jest uruchomienie tego bota za pomocą platformy do testowania wstecznego, najlepiej tej samej, co Twoja produkcyjna. Innym poziomem testowania wstecznego jest uruchomienie go w trybie demo wirtualne pieniądze na tej samej platformie produkcyjnej przez jakiś czas, ale z danymi na żywo.

W ten sposób zmniejszasz ryzyko straty, ale nadal istnieje inne ryzyko, takie jak ryzyko zmiany struktury rynkowej. W handlu, jeśli w danym momencie chcemy wiedzieć, czy kupować, sprzedawać czy nic nie robić, chcemy prognozować, czy cena wzrośnie, czy spadnie io ile.

Aby podjąć decyzję handlową, handlowiec techniczny wykorzystuje wskaźniki, które analizują stałą liczbę poprzednich kroków czasowych zmiany cen. Jeśli wskaźniki pasują do określonego wzorca, oznacza to sygnał kupna lub sprzedaży. Zasadniczo wskaźniki próbują wydobyć wzorce z poprzednich cen. Chodzi o to, aby nasz model działał jako wskaźnik. Trenujemy nasz model, korzystając z danych historycznych, na temat zmian cen i tego, czy spowodowały wzrost lub spadek ceny.

5 porad dotyczących wdrażania sztucznej inteligencji w małych i średnich przedsiębiorstwach

Jeśli w danych historycznych występują powtarzające się wzorce, to chcemy, aby nasz model je rozpoznawał. Krótko mówiąc, chcemy, aby nasz model rozpoznawał wzorce cenowe i doradzał nam spodziewaną zmianę ceny w przypadku napotkania formacji. Aby osiągnąć nasz cel, będziemy potrzebować modelu ML, który rozpoznawałby wzorce szeregów czasowych i prognozował następny wzorzec, dzięki czemu możemy zawęzić wybór do odpowiednich modeli.

Modele regresji, takie jak GARCH , ARIMA i Facebook Prophet , są dobre do mniej zaawansowanych prognoz szeregów czasowych, więc wykluczyłem je na rzecz modeli sieci neuronowych uczenia głębokiego, takich jak sieci uwagi i pamięć długoterminowa LSTM , ponieważ są one bardziej nadaje się do tej prognozy. Preferowałem LSTM, ponieważ model jest intensywnie badany w porównaniu z nowszymi sieciami uwagi, chociaż mógłbym przeprowadzić inne badania z sieciami uwagi.

Przejdziemy przez standardowy proces uczenia nadzorowanego ML, pozyskamy dane, przygotujemy je w strukturze odpowiedniej dla modelu, wytrenujemy model, a następnie wykorzystamy model do prognoz. Oto przykładowe dane:. Dane Forex są zwykle czyste, więc zainwestowałem trochę w ten front. Poza tym, zamiast skupiać się na kodzie, dołożę starań, aby podkreślić ilościowe koncepcje finansowe, które sprawią, że powiązany kod będzie zrozumiały.

Dzięki Forex masz łatwy dostęp do ceny rynkowej. Jednak dane tickowe są bardzo zmienne, a tempo zmian cen nie jest przewidywalne i może obejmować wiele zmian na sekundę lub pojedynczą zmianę w ciągu dwóch minut. Ponadto cena tickowa generuje zbyt dużo danych, co wydłużyłoby czas szkolenia ML.

Wybrałem 1-minutową OHLC Open, High, Low, Close , ponieważ uważam, że 1 minuta to dobra równowaga między dobrą ilością próbek a dobrym czasem treningu. Powszechną praktyką jest stosowanie ceny zamknięcia poza OHLC. Jednak nie sądzę, że jest to najlepsza reprezentacja przedziału czasu, więc wziąłem średnią cenę między najwyższą a najniższą i nazwałem ją HLAvg w całym kodzie:. Biorąc pod uwagę czynniki wpływające na kurs Forex, uważam, że użycie wygładzonych szeregów czasowych zamiast rzeczywistej zmiany ceny zapewni lepszą dokładność prognoz.

Trzymałem się podstaw wygładzania i użyłem prostej średniej ruchomej SMA z 14 okresami. Wybrałem 14, ponieważ jest to domyślny okres używany w większości narzędzi analizy technicznej. Stacjonarność w prostym języku oznacza płaską serię bez trendów. Krótko mówiąc, stacjonarność jest przeciwieństwem trendów. Istnieją testy statystyczne, które informują o stanie poszczególnych szeregów czasowych, które są łatwo dostępne. Aby uzyskać głębszą analizę:. Jednak Forex i akcje są niestacjonarne, w oparciu o dowody empiryczne. Będziemy więc kontynuować przy założeniu, że nasz instrument jest niestacjonarny.

Chociaż nasz model głębokiego uczenia LSTM nie wymaga, aby szereg czasowy był stacjonarny, wiele źródeł i tak zaleca stosowanie stacjonarnych szeregów czasowych. Jest to zalecane podczas pracy z LSTM. Możemy uczynić instrument finansowy stacjonarnym, obliczając zwroty. Sposób finansowania ilościowego polega na wykorzystaniu Log Returns. Oto link do genialnego i klasycznego postu, który wyjaśnia powód korzystania z Log Returns:. Ustalenie stacjonarności serii za pomocą Log Returns jest odwracalne, ponieważ nie tracimy żadnych danych, w przeciwieństwie do wygładzania za pomocą prostej średniej ruchomej.

Jest to ważne, ponieważ chcemy móc zrekonstruować nasze szeregi czasowe na podstawie prognozy, co zobaczysz później. Obliczanie zwrotów dziennika z prostej średniej ruchomej MA w przedziale czasowym t :. Pamiętaj, że nie będziesz w stanie obliczyć zwrotów z pierwszego wiersza, więc usuniemy ten wiersz. Rozmiar partii to liczba próbek modelu używanych w uczeniu sieci neuronowej przed zaktualizowaniem gradientu.

Po wielu próbach i błędach, wylądowałem na Dla tego rozmiaru zajęło mi to około 25 minut na pojedynczą epokę na moim sprzęcie opisanym w repozytorium GitHub. Postąpiłem zgodnie z tradycyjnym podejściem, ale dodałem rozmiar partii jako dodatkowe ograniczenie. Ograniczyłem długość danych do wielokrotności rozmiaru mojej partii, biorąc pod uwagę, że miałem prawie 4 miliony rekordów, poświęcenie kilku rekordów od początku danych nie przyniosłoby efektu.

Utracone dane będą mniejsze niż maksymalny rozmiar wsadu, który w tym przypadku jest krótszy niż 32 minuty. Trzy ramki danych zostaną zapisane w trzech niezależnych plikach CSV do wykorzystania podczas uczenia, walidacji i testowania modelu. Wcześniejszy proces przygotowania danych stworzył trzy oddzielne pliki CSV do szkolenia, walidacji i testowania.

Pomoże to podzielić nasz cały proces na oddzielne notatniki Jupyter. Użyłem MinMaxScaler do tych badań, ponieważ był to najbardziej wydajny skaler, tak jak w przypadku innych skalerów czas pojedynczej epoki był trzy do czterech razy dłuższy niż MinMaxScaler.

Zastosowania sieci neuronowych predykcja - giełda

MinMaxScaler normalizuje wartości danych tak, aby mieściły się między min a max, domyślnie min i max to 0 i 1. LSTM działa lepiej, gdy wartości wejściowe są skalowane do zakresu standardowego. Aby ponownie użyć skalera, najszybszym sposobem jest jego utrwalenie zapisanie go jako plik i załadowanie go w razie potrzeby:. To, czego potrzebujemy od modelu, to podanie mu stałej liczby ostatnich próbek i odzyskanie prognozy. Skorzystajmy z powyższej tabeli i załóżmy, że teraz jest —01—01 , to jest szósta próbka.

Chcemy przewidzieć HLAvg w próbce 7, w następujący sposób:. Im bliżej nasza prognoza odpowiada rzeczywistej wartości rynkowej, a minutę później próbka 7, , tym dokładniejsza jest nasza prognoza. Model LSTM oczekuje wejściowych danych szkoleniowych, które wyglądają jak wcześniejszy, ale z zastosowanym całym przygotowaniem danych.

Załóż konto na Bulldogjob

Na podstawie powyższej tabeli oczekuje danych, które wyglądają następująco:. W naszej implementacji długość pojedynczego elementu to rozmiar okna, w poprzednim przykładzie jest to 6.


  1. Wszystkie książki.
  2. Forex Turku..
  3. Halal lub nielegalny biznes forex.

Potraktuj to jako odpowiednie próbki z przeszłości, na których chcesz polegać, aby zdecydować, czy instrument finansowy wzrośnie, czy spadnie. Aby wytrenować nasz model na całym zestawie danych, musimy ustrukturyzować zbiór uczący jako Model-Samples of Feature X i Label y , jeśli weźmiemy wcześniejszą tabelę jako przykład o rozmiarze okna Musimy przekonwertować wszystkie nasze przetworzone próbki skalowane zwroty dziennika na próbki modelu zbiór cech rozmiaru okna i etykiet , aby wytrenować model.

Zgodnie z konwencją zbiór cech jest określany jako X, a ich etykiety to y. Wejście LSTM oczekuje trójwymiarowej tablicy kształtów: liczby przetworzonych próbek danych, rozmiaru i funkcji systemu Windows. Wyjaśnienie szczegółów tej warstwy wykracza poza zakres tej historii, aby uzyskać szczegółowe informacje:. Zwykle pojawia się po każdej warstwie LSTM. Więcej szczegółów:. Używam pojedynczej warstwy LSTM, która ma 76 neuronów. Podczas tworzenia sieci metodą prób i błędów użyłem wielu par warstw LSTM i Dropout, próbowałem par 1, 2, 3 i 4 pogłębiając sieć za pomocą warstw ukrytych , próbowałem też zmieniać liczbę neuronów na warstwa i procent rezygnacji.

Wylądowałem na jednej warstwie par, co spowodowało najmniej błędów i najmniej czasu na szkolenie. Gęsty : Moje dane wejściowe zawierają wiele neuronów 76 , które utworzą dane wyjściowe o wielu wymiarach.

Subskrypcja naszych list wysyłkowych

Gęsta warstwa utworzy ważoną liniową kombinację danych wejściowych z odchyleniem , co tworzy pojedyncze wyjście, w naszym przypadku jest to pojedyncza prognoza, czyli następna minuta. Wypróbowałem dane minutowe od —01—01 do —10—01 i zajmowały około 25 minut na epokę, a epok wydawało się być dobre. Test szkoleniowy MSE, średni kwadratowy błąd, wynosił około 3,2e-6, a utrata walidacji wynosiła około 2e Próbowałem zwiększyć liczbę epok do , ponieważ sądziłem, że model jest niedoświadczony, ale to nie zmniejszyło MSE testów.

Myślę, że ta różnica wynika z tego, że zestaw walidacyjny miał inne wzorce niż testowy i dlatego, że na rynku Forex jest mniej wzorców w porównaniu z innymi szeregami czasowymi. Pamiętaj, że twój model rozumie tylko skalowane zwracane dzienniki, ponieważ na tym go trenowaliśmy.

Teraz za każdym razem, gdy chcemy prognozy, będziemy musieli przejść przez ten proces:.

Skalpowanie procesora i7-8086K - Jak to zrobić? Czy warto? Co daje delidding?

Jednak mimo chęci lekarzem nie został, bo — jak żartuje — mama lekarka mu nie pozwoliła. Profesor ma na koncie wiele wynalazków — nie tylko na papierze. Ostatnio jest o nim głośno z powodu pukających do jego drzwi inwestorów. Nie byle jakich. W czerwcu w spółkę biotechnologiczną NanoVelos, której jest założycielem, zainwestował Michał Sołowow, znany inwestor giełdowy. Wcześniej w pomysł profesora uwierzył polsko-izraelski fundusz Giza Polish Ventures, który jest obecnie mniejszościowym akcjonariuszem spółki. Do drzwi pukają kolejni zainteresowani.

Profesor jest maszynką do robienia wynalazków, więc lista potencjalnych przedsięwzięć jest długa. Uważam, że praca ma sens, kiedy się komuś przyda. W NanoVelos opracowujemy cukrowe transportery rozmiaru nano do przenoszenia w organizmie leków onkologicznych. Oprócz tego pracuję z zespołem nad wieloma innymi technologiami. Jedną z nich jest sztuczna kość, zrobiona z materiału na bazie chitozanu i fosforanu, która może zastąpić prawdziwą, np.