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关于人工智能的EA交易,如何将神经网络提升到一个新的水平

发布时间:2019-09-18 10:45 来源:

这个主题不是关于一个问题,而是关于一个令人兴奋的交易概念的陈述和文档的声明。我计划在这里做一系列的帖子,以便让你们随时更新。

任何对这个话题有意见的人,请不要犹豫发表意见,即使你没有深厚的机器学习知识(我也在学习——永无止境)。
对于那些更熟悉机器学习的人来说,本系列文章的主题是关于
利用自动编码器和多变量全连接叠加lstm网络进行外汇价格预测。对于那些已经被这些花言巧语吓倒的人:别担心,它毕竟不是那么复杂,而且我非常肯定,经过一些介绍性的解释,您将掌握这个概念。为了让它更容易理解,我将不讨论任何微积分细节。这更多的是关于理念。我仍然记得我第一次接触神经网络时的情景,以及它看起来是多么抽象和复杂。相信我:在你熟悉了一些基本的术语之后就不会了。

我知道市场上有很多EA公司使用神经网络。他们中的大多数工作与“多层感知器”在其最简单的形式——这本身不是什么坏事,但没有一个是圣杯,他们通常患有“垃圾/垃圾”问题,任何好的结果通常包含相同的过度拟合其他EA的“不聪明”。如果您向网络提供来自滞后指标的数据,就不要期望会发生任何真正的奇迹。你们中有些人还记得我之前的帖子,可能还记得我对预测未来的局限性有很强烈的看法。就目前而言,我认为,对现状(即发生的统计异常情况)做出反应,而不是预测未来的异常情况,可以赚到更多的钱。这特别包括个人非常喜欢的各种突破和均值反演技术。说到预测,从统计学上讲,这个任务可以分解为一个时间序列分析问题,就像我们在许多其他领域所知道的那样,比如天气预报或预测未来的销售、航班等。在具有重复模式的时间序列之前,ARIMA-model或Fast-Fourier-Transformation等方法或一些特殊的神经网络(如GRU和LSTM等递归网络)都可以很好地完成这项工作。然而,股票价格或货币对的问题在于其巨大的噪音和随机性,这使得有效的预测非常困难。在我之前的经历和时间序列预测交易(也与LSTM网络)我最后的结论是,该方法实际上工作,但没有多少钱后对照组传播/佣金,该方法优于其他交易方法不像如多项式回归香奈儿跑火,我有良好的实践经验。这就是为什么我把价格预测的概念搁置了一段时间。然而,将自己的观点进行有效性再测试从来都不是一个坏主意。在这个项目中,我想测试我是否可以通过对经典的LSTM预测概念做一些调整来做出更好的预测。将自动编码器与堆叠的LSTMs结合起来并不是什么新鲜事,因此也不是我的发明,但我不知道在像Metatrader这样的专用交易环境中有任何实现。我不知道结果会是什么,我随时会停止这个项目如果我应该意识到它不工作,所以请理解这个项目更像一个有趣的“科学”的调查,我真正的交易形式和不容易让专家顾问(吗?)。



我非常清楚,编程语言“Python”是机器学习的首选语言,尤其是它强大的“Keras”库。我有一些Python知识,这就是为什么我也可以在纯Python中做同样的事情,所以这更像是一个有意识的个人选择,只在Metatrader上实现它。我也将这样做,因为我已经为MLP和LSTM网络完成了自己的库,并从早期的项目中工作,所以不会有太多额外的工作。



好吧……这些话都说完之后,让我们从我计划在下一篇文章中讨论的几个主题开始,这样即使没有任何机器学习知识,任何人都能理解它是关于什么的:



1. 什么是“神经元”?它有什么好处?
2. 什么是“多层感知器”?
3.什么是“反向传播”以及神经网络如何学习?
4. 什么是“自动编码器”?它如何应用于交易和时间序列分析?
5. 什么是递归神经网络(LSTM,GRU…)?它的优点是什么?
6. 把它们放在一起
下一个步骤:


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