DeepMind の Wavenet アーキテクチャによるディープラーニング予測
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Thread: DeepMind の Wavenet アーキテクチャによるディープラーニング予測

  1. #1
    こんにちは、

    外国為替価格を予測するディープ ラーニング モデルを構築しました。そして、最後のバーの平均と比較して、次のバーの平均の方向を予測する際に驚くほど良い結果が得られました。

    ディープ ラーニング モデルは、複数の特徴を持つ大規模なデータセットでパターンを見つけることができます。モデルに価格を与えるだけでなく、ティックと経済ニュース データから多くの機能を生成しました。

    モデルの説明はここで見ることができます:

    https://medium.com/analytics-vidhya/...5ff2e0e2e966e5
    ここのデータ準備マニュアル:

    https://github.com//probabilistic_wa...preparation.md

    ご質問、ご提案がありましたら、お書きください。

    直接的および確率的など、さまざまな出力形式を使用しました。以下の画像は、いくつかの確率的予測ステップを示しています。
    (青とオレンジは異なるモデルの予測で、赤の縦線は実際の円/米ドル (はい、米ドル/円ではありません) の価格です。)


    https://miro.medium.com/max/618/1*GN...P3kp9Ikng.jpeg

    アップデート:
    PipMeUp が指摘したように、この予測は一種の指標と見なすことができ、取引戦略ではありません。これ以上述べたくありませんでした。それに基づいて戦略を構築するには、さらに多くの作業が必要であり、これまでに作成したことがないため、収益性の高い戦略になるとは言えません。
    しかし、このアプローチと指標が刺激的であると感じていただければ幸いです。

    ありがとう

  2. #2
    このスレッドを投稿していただきありがとうございます。最近、medium に関する興味深い記事がいくつかあります。最近、テンソルフローを使用するRについて別のものをたどりましたが、実装した後、それをどうすればよいかわかりませんでした。おそらく、このスレッドは、すべての最高の新しいパッケージがそこから生まれているように見えるので、最終的に Python に完全に飛び込む動機を与えてくれるでしょう。本の推薦をありがとう。うまくいけば、あなたの進歩に沿ってフォローしながら、その中の例を実行することでスピードアップできます. Python だけで作業していますか?現在、私の開発のほとんどは C# で行われています。R 用の気の利いたインターフェイスがありますが、Python との間でデータを転送するには、そのようなものが必要になります。 Visual Studio には Python 用の優れた機能がいくつかあることは知っていますが、C# から Python へのインターフェイスがどれほど簡単かはわかりません。コンピューターを変更したため、基本的に Python を最初からインストールする必要があります。必要なパッケージのほとんどを取得するために、アナコンダまたはその他の方法をお勧めしますか?

  3. #3
    PipMeUp の長い投稿をありがとう。あなたは非常に良い点を持っています。これは単なる指標です。また、次の 5 分バーの平均のみを予測するため、特定の時間に何らかの値を予測する別の予測子よりもインジケーターの使用が難しくなります。しかし、この平均化により、予測変数のボラティリティが低下し、モデルはいくつかのパターンを見つけやすくなりました。戦略のために、私は他のモデルをトレーニングする必要がありますが、これとあまり変わらない.始値または終値を予測しようとはしません。なぜなら、それらが最も難しいからです。ただし、バーの高値、安値、第 1 四分位、および第 3 四分位も予測しようとします。それは大いに役立ちます。その指標を使用すると、戦略を策定し、TP と SL のレベルを見つけるのがより簡単になります。 . .これらすべてを一度に予測するモデルを構築することは、より一般化するのに役立ちますが、事前に知ることはできません.そのため、数日間の GPU コンピューティングが必要です。そして、ビッド価格も使用し、同じ機能を作成し、ビッド価格とアスク価格からいくつかの有望なクロス機能 (スプレッド、スリッページなど) を作成する必要があります。それはモデルをさらに助けるはずです。その後、戦略の構築が必要です。まず、DL ベースではなく、より保守的な戦略を採用します。もちろん、入力を取得する強化学習は素晴らしいことですが、開発には非常に長い時間がかかり、ML ベースではない戦略で十分かもしれません。信頼区間について: 方向性 Relu 法については、信頼区間を示していません。その通りです。不確実性を判断するための簡単な指標は、平均誤差そのものです。また、正規分布を検証エラーに当てはめ、広い信頼区間で内側の 95% を取得できます。確率的出力を持つ最後のモデルでは、予測として分布を取得します (部分分布の平均と標準偏差を取得します)。そのため、すべてのステップで、その特定の時間に予測された平均値と標準偏差から任意のレベルで信頼区間を計算することができ、すべての時間ステップには入力パラメーターに基づいた独自の信頼区間があります。上に挿入した写真から
    https://miro.medium.com/max/618/1*GN...P3kp9Ikng.jpegこれらの信頼レベルを取得するのは難しいため、より適切な判断のために 50% と 95% のレベルを示す必要があります。はい、時間を見つけてモデルをさらに改善する必要があります。ありがとうございます。

  4. #4
    1 添付ファイル
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    短い答えです。私は今後数か月で完全な戦略を策定するつもりはありません。
    おそらく、並行して今すぐ始めるべきでしょう。これにはいくつかの理由があります。 1 つ目は、問題を誤った方向に捉えないようにすることです。つまり、何らかの予測を提供するNNになるということです。結局のところ、それは単なる指標です。複雑なものですが、指標です。あなたのリスクは、ツールになってしまい、それを使って何を構築するかを自分で考えなければならないことです. 2 つ目の理由は、不確実性が高いため、ポジション管理に関する戦略が予測よりも重要になることです。もう 1 つの理由は、より技術的なものであり、私はそれをチャンスだと考えています。 DL を使用して予測子を作成し、同じ方法で戦略を構築することは理にかなっていると思います。両方を同時に構築することで、予測子に取引結果をフィードバックすることができます (それらは入力の一部になります)。プレディクターがトレンド エスティメーターになると、戦略はおそらくトレンド フォロワーに収束し、プレディクターはトレンドをより適切に予測することに集中する必要があります。私はあなたのブログを読んで、最後の写真で2つのことを見たいと思います(下にコピー)。 1-予測の信頼区間(私自身の結果では非常に大きい) 2-それがどれほど変動しているかを確認するためのいくつかの連続した予測。 =gt;私は単純な予測子を作成しましたが、正しいものを選んだ場合、予測は驚くべきものになる可能性があります ;-) それでも、1 つのバーで強い強気から強気に変化し、次のバーで再び気が変わることがよくあります!

  5. #5

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    {引用}こんにちは。深層学習の手法をご覧いただきありがとうございます。 AI、GA、RBF、深層学習の分野で働いています。私はあなたのリンクを研究し、あなたの作品を見たいと思い、一緒に方法を改善しましょう.データとフロー チャット/コードを共有していただけますか?これを MATLAB に実装し、コメントのために共有します。
    Yashir さん、こんにちは。すべてのコードは github で入手できます。また、データ処理マニュアルではパイプラインについて説明しています。
    https://github.com//probabilistic_wa...preparation.md.だからあなたはコードを持っています。残念ながら、データ ファイルが大きすぎて github に送信されませんでした。ただし、ティック データは dukascopy で入手でき、Tickstory で簡単にダウンロードできます。
    https://tickstory.com/それらをデータ処理ノートブックで実行する時間はあまりありません。

  6. #6

    Quote Originally Posted by ;
    非常に興味深く見えます。頭に浮かぶ最初の質問は次のとおりです。どのハードウェアを使用していますか?実際の結果であなたの殺害を証明するつもりですか、そしてあなたの将来の計画は何ですか?ありがとう
    単一の Nvidia K80 GPU を使用して Google Cloud でトレーニングしました。モデルのトレーニングには数時間かかりましたが、ノートブックよりもはるかに多くのトレーニングを行いました。先週、ホーム オフィスに座っている全員がクラウドを使い始めたため、Google GPU を入手するのが非常に難しくなりました。 CPU でいくつかのモデルをトレーニングしましたが、それは非常に長かったです。これはポートフォリオプロジェクトです。専門家グループと協力して、ディープ ラーニング モデルに基づくシステムを開発できれば幸いです。そうでない場合は、自然言語処理またはコンピューター ビジョンから時系列の他のソリューションを実装して、自分で学習しようとします。私にはたくさんのアイデアがあります。短い答えです。私は今後数か月で完全な戦略を策定するつもりはありません。ただし、すべてのモデルと入力は Github で入手できます。ここで DL の機会を共有し、機械学習ベースのシステムに関心のある人々と話をしたかっただけです。

  7. #7

    Quote Originally Posted by ;
    こんにちは、外国為替価格を予測するディープ ラーニング モデルを構築しました。そして、最後のバーの平均と比較して、次のバーの平均の方向を予測する際に驚くほど良い結果が得られました。ディープ ラーニング モデルは、複数の特徴を持つ大規模なデータセットでパターンを見つけることができます。モデルに価格を与えるだけでなく、ティックと経済ニュース データから多くの機能を生成しました。モデルの説明はここで見ることができます:
    https://medium.com/analytics-vidhya/...5ff2e0e2e966e5...
    やあ。深層学習の手法をご覧いただきありがとうございます。 AI、GA、RBF、深層学習の分野で働いています。私はあなたのリンクを研究し、あなたの作品を見たいと思い、一緒に方法を改善しましょう.データとフロー チャット/コードを共有していただけますか?これを MATLAB に実装し、コメントのために共有します。

  8. #8
    非常に興味深く見えます。頭に浮かぶ最初の質問は次のとおりです。どのハードウェアを使用していますか?実際の結果であなたの殺害を証明するつもりですか、そしてあなたの将来の計画は何ですか?ありがとう

  9. #9
    Quote Originally Posted by ;
    推測させてください...あなたは予測を立てていますが、それを取引すると、損失になりますよね?
    いいえ、今まで取引していません。これは単なる予測であり、さまざまなモデルの出力には、それらを中心に構築するためのさまざまな戦略が必要です。確率的な出力には、最適な戦略を見つける方法について多くのことを考える必要があります。これは道半ばです。しかし、モデルはこれまで見たことのないデータでは悪くありませんでした。したがって、それに関する優れた戦略を立てるには、モデル構築と同様の作業が必要になると思います。しかし、以前使用していた別の API を学ばなければならないので、おそらく私の側からもっと多くの作業が必要になります。しかし、この記事には別の目標がありました。それは、ディープ ラーニングの時系列モデリングにおける自分のスキルを証明することです。

  10. #10
    推測させてください...あなたは予測を立てていますが、それを取引すると、損失になりますよね?

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