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Kashif's ML e NN BLOG.

Dados Forex e LSTM - (TensorFlow) Redes Neurais.

Eu trabalhei em dados Forex e usei Redes Neurais para prever o preço futuro do par de moedas EUR_USD ou gerar tendências futuras.

Etapas realizadas para preparar os dados baixados:

Os dados baixados estavam em formato json com recursos de moeda incorporada (alta, baixa, aberta, fechada, volume, tempo, completa). Os dados json foram analisados ​​e colocados no dataframe do Pandas e também foram salvos no arquivo csv Outros recursos curtos e longos SMA, bandas de bollinger, variação percentual e diferenças em high-low e open-close também foram adicionadas aos dados. Então, os dados foram divididos em Training and Testing set. Os dados de treinamento foram alimentados para a Rede Neural Recorrente (LSTM).

3 camadas LSTM, com dropout e finalmente com saída de ativação linear de 1 neurônio.

Para perda & ndash; erro quadrático médio & # 8221; foi usado, e para o otimizador & # 8220; rmsprop & # 8221; foi usado.

Os detalhes do modelo estão abaixo:

Outras modificações do modelo também foram tentadas, o que eu não quero mencionar aqui, caso contrário, o detalhe será avassalador para você.

Depois de treinar os dados por 30 épocas, a perda caiu para 0,0114, o que você pode ver aqui:

O preço de abertura previsto de EUR_USD (usando dados de teste) era algo como isto:

O gráfico de dados real (linha azul) e previsto (linha verde) se parece com isto:

Aqui estão mais alguns gráficos usando os mesmos dados:

Usando diferentes conjuntos de recursos, camadas de neurônios e épocas, você pode obter diferentes tipos de resultados. Depende da sua estratégia de negociação, o que você realmente quer realizar e quais recursos você deseja incorporar. Intervalo de tempo de dados coletados e extensão dos dados também desempenha um papel muito crítico na obtenção de bons resultados de acordo com suas metas de negociação.

Divirta-se com o uso de LSTM (redes neurais) com dados Forex, e avalie todos os riscos por conta própria antes de fazer negócios reais.

Blog Forex.

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Usando Redes Neurais Recorrentes no Forex.

Hoje, apresento um novo e-book para download gratuito da EarnForex. Utiliza Redes Neurais Recorrentes para Previsão de Forex escrito por V. V. Kondratenko e Yu. A. Kuperin, da Universidade Estadual de São Petersburgo. Este artigo científico foi publicado em 2003 e foi um dos primeiros a oferecer algumas informações reais sobre as capacidades das redes neurais para prever as taxas de câmbio.

Como muitas vezes acontece com artigos científicos escritos na Europa Oriental ou nos países da CEI, a qualidade da tradução nesta também é muito baixa. Apesar deste fato, o artigo não é muito difícil de ler, pois contém muito poucas fórmulas e depende de um pequeno número de conceitos matemáticos.

Os autores usam uma rede neural recorrente composta de 2 neurônios de entrada e 1 neurônio de saída com 100 neurônios escondidos no meio. Dois conjuntos de dados são usados ​​para entradas & # 8212; taxa de mudança do preço bruto e uma média móvel com um período definido como 5. Esta combinação de entrada provou ser a mais eficaz de várias variantes que eles tentaram. Por uma questão de simplicidade e usabilidade de previsão, a média móvel de uma barra à frente é usada como valor de saída. O NN resultante é treinado em mais de 1.200 barras diárias de EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY e USD / CHF. É então testado no conjunto de 103 barras diárias. Os resultados mostram uma inclinação bastante significativa da rede neural projetada para prever o sinal e o tamanho da mudança futura da taxa de câmbio.

Infelizmente, o e-book não é sem suas desvantagens. Além dos problemas de qualidade de tradução mencionados anteriormente, algumas das declarações parecem bastante engraçadas. Como um operador predominantemente semanal, fiquei particularmente divertido com esta citação:

Além disso, a previsão de dados semanais presume, que o comerciante, que usa essa previsão, negocie uma vez por semana, o que é irrelevante do ponto de vista prático.

Por que isso é irrelevante? Infelizmente, não há mais explicações dadas pelos autores. Eu também gostaria de apontar um número bastante baixo de barras usadas para teste (conjunto de produção). Aumentá-lo para algo comparável ao tamanho do conjunto de treinamento seria um passo justificado. A escolha do valor médio móvel futuro imediato como o valor de saída do NN parece também abaixo do ideal para mim. Os valores reais da taxa 5, 10 ou 20 bars à frente do ponto de previsão seriam mais interessantes para considerações práticas.

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14 Responses to & # 8220; Uso de redes neurais recorrentes em Forex & # 8221;

Estou tentando replicar uma RNN como vi neste artigo para minha tese.

Como eu poderia calcular o valor de fechamento previsto a partir da média móvel prevista?

Ou como eu poderia obter alguma informação relevante do MA previsto?

27 de janeiro de 2015 às 10h06.

Calcular o valor próximo de um valor MA previsto é, na verdade, bastante simples. Considerando MA de 5 períodos. Você já tem 4 valores de fechamento anteriores, então basta adicioná-los e obter o valor de C sum4. Então, calcule o fechamento previsto: 5 & times; MA & # 8211; C sum4.

Obrigado Andriy pela sua resposta :)

Na verdade, o problema é que minha média móvel prevista é bastante semelhante graficamente ao MA real (65% a 70% de previsão correta de incremento ou decremento de MA em 4 anos).

Mas quando eu transformo MA em valor próximo (com sua fórmula) a predição correta de sinal de valor próximo tende a 50%.

Esta é a previsão de MA (previsão vermelho, azul real)

Esta é a previsão pobre de valor próximo (previsão vermelho, azul real próximo)

Obrigado pela ajuda :)

27 de janeiro de 2015 às 15:11.

Aparentemente, isso significa que o método prevê MA desconsiderando os valores atuais de fechamento. Você pode ter um conjunto infinito de Closes que resultará no mesmo valor MA.

Então, agora, não tenho certeza se isso pode ajudá-lo a negociar com sucesso.

Oi. Eu tenho feito tentativas independentes de reproduzir as experiências deste artigo. Eu mantive um diário de minhas experiências no meu blog:

Um tempo atrás eu também escrevi um artigo sobre uma variação que fiz das experiências originais de Kuperin:

Eu também tenho algumas críticas sobre a qualidade dos resultados mostrados no artigo. Na verdade, obtive melhor o & # 8220; R ao quadrado & # 8221; pontuações usando um método de previsão trivial. Eu descrevo este método aqui:

Meu método de previsão trivial supera facilmente a rede neural de Kuperin, quando avaliado pelos mesmos padrões mostrados no artigo.

1º de julho de 2015 às 12h07.

A propósito, há realmente um artigo publicado da Springer sobre o mesmo método que Kondratenko e Kuperin usam nos seus. Também é co-autoria de Kuprin. Eu li o artigo e não há nada que você não encontre em & # 8221; Usando Redes Neurais Recorrentes para Previsão de Forex & # 8221 ;. Se houver alguma coisa, há menos detalhes:

Obrigado por compartilhar sua pesquisa com um detalhe tão grande! Isso foi uma leitura muito perspicaz. Agora me sinto inspirado para fazer mais pesquisas sobre NNs e prever algoritmos. Também é bom ver o código compartilhado & # 8211; muitos desenvolvedores não fazem isso.

Você é muito bem-vindo, Sr. Moraru. Eu tento seguir as 4 liberdades do software de código aberto. Portanto, sinta-se à vontade para baixar, ler e modificar o código.

Eu escrevi um monte de scripts de código C e bash para este projeto, mas eu não comentei os arquivos de origem corretamente. Se você tiver dificuldade em entender o que está acontecendo no código, não hesite em me enviar um e-mail com alguma dúvida.

Eu acho que o trabalho de Kuperin na previsão financeira usando SRNs é muito inovador. Mas porque é tão avant-garde, pode vir com algumas peculiaridades. Eu tentei muitas coisas diferentes para tentar chegar a um ponto em que eu poderia usá-lo para prever com lucro as tendências do mercado. Mas acredito que mais pesquisas sejam necessárias.

Há relativamente pouca pesquisa sendo feita hoje em redes neurais recorrentes, então acho que pode demorar um pouco até vermos resultados interessantes sobre o assunto. Mas isso é apenas minha opinião pessoal.

Kuperin afirma que ele pode prever aproximadamente 80% dos sinais de incremento. Não é suficiente para uma negociação lucrativa?

15 de setembro de 2015 às 15:57.

Depende de que tipo de sinais de incremento ele pode prever. Se isso tiver 80% de chance de ganhar 1 ponto contra 20% de chance de perder 5 pontos, não é lucrativo.

Acontece que prever sinais de incremento com 80% de precisão não é tão difícil.

Eu sugiro que você faça o seguinte experimento:

Pegue qualquer conjunto de dados de histórico de taxas de câmbio e retire alguns subconjuntos dele. Agora, execute o seguinte algoritmo de previsão trivial nesses subconjuntos:

Para cada sinal de incremento no subconjunto, preveja que ele terá a mesma direção do sinal de incremento anterior.

Você perceberá que, por pura sorte, alguns (muitos) de seus subconjuntos terão 80% de previsões corretas.

A rede neural de Kuperin usa um valor de taxa de câmbio de um dia anterior para prever o valor do dia próximo a ele. Sua rede neural poderia também ser apenas previsões com um valor próximo ao valor do dia anterior (a partir da entrada). Isso deve ser suficiente para produzir uma taxa de acerto de 80% para alguns subconjuntos de dados.

Kuperin et al apenas tentaram seu algoritmo com muito poucos subconjuntos. Talvez eles tenham feito algo parecido com o experimento que eu sugeri aqui, e escolheram os subconjuntos com maior probabilidade de produzir razões de acerto R-quadrado favoráveis ​​e incrementais, de modo que os números ficariam bem no papel.

Apenas para reiterar: eu mesmo fiz esse experimento. Eu não o testei para os sinais de incremento. Mas eu tenho para os resultados do R-quadrado. Acontece que muitos subconjuntos mostram um R-quadrado maior que 0,6 (que é o melhor que Kuperin e outros obtiveram), ao usar meu método trivial de previsão:

Desculpe, o melhor que eles recebem é algo em torno de 0,69. Bem: eu chego a 0,74, e eu nem uso uma rede neural. Eu apenas prevejo: o valor de "Amanhã" será exatamente igual ao de hoje & # 8221; em um monte de subconjuntos de dados e meus resultados de R-quadrado variam de 0,3 a 0,74.

Seria interessante ver o que sua rede neural obtém quando testada em um conjunto de dados em que meu método trivial obtém uma pontuação baixa de R ao quadrado, como 0,3. Eu suspeito que sua rede neural não tenha conseguido nada muito maior. Caso existam.

Claro, Kuperin et al não compartilharam nenhum código ou conjunto de dados. Então eu acho que nós vamos ficar se perguntando.

Ah, e mais uma coisa: Kuperin não prevê o sinal de incremento para a taxa de câmbio em si, mas para a média móvel da taxa de retorno logarítmica.

Isso torna ainda mais provável que o sinal de incremento do dia anterior seja o mesmo que o sinal do dia seguinte, porque a média móvel realmente suaviza as flutuações da taxa de retorno.

Rexahn Pharmaceuticals Inc (RNN)

Procurando Alfa | 12 de fevereiro de 2018.

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Eu vi esses estoques ir de 30 centavos a US $ 43 MUITO RAPIDAMENTE, SE A WALL STREET QUER QUE O EMPURRE, ENTÃO PARECER QUE PODERIA SER UM EXERCÍCIO FANTÁSTICO. (Consulte Mais informação)

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