Дневник разработчика торговой стратегии. Шаг 20. Эксперименты с нейросетью.

Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находиться здесь.

На прошлом шаге была предпринята попытка создать торговую стратегию на нейронной сети. Но данная нейронная сеть не смогла обучиться даже на синтетических котировках, которые менялись по синусоидальному закону. Эта проблема была решена в уроках из серии Тесты торговых стратегий на C#

• Тесты торговых стратегий на C#. Урок 24. Отглючивание нейросети.

• Тесты торговых стратегий на C#. Урок 25. Тестирование нейросети и некоторые улучшения программы.

...

...Вот что примерно должно получиться в результате генерации:

Теперь приступим к эксперименту. Сравним графики портфеля нашей нейросетевой стратегии для синусоидальных котировок с периодами 10,30,50,100,200 и синусоидальных котировок с тенями с такими же периодами. Амплитуда у всех котировок будет  20, минимальное значение 100 (от 100 до 140). Период 01.01.2011 по 01.01.2012).

И так, синусоидальная котировка, период 10*:

..

...Теперь перейдем к синусоиде с тенями. Период 10*:

...

Период 100*:

...

...Обратите внимание еще на другое исследование: Эксперименты с синтетическими котировками, в котором я так же пытался обучать единственный нейрон торговать на синтетических котировках. Только там результат был хуже, поскольку там нейрон обучался в ходе торгов, а тут немного по другому: сначала обучился, потом стал торговать, но через какое то время переобучился.

На этом данный шаг можно закончить, в следующий раз проведем эксперимент с более случайными синтетическими котировками.

Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Microsoft Excel", авторское право на который принадлежит "Microsoft".