Как создать искусственные нейронные Trading System

о каждого нейрона в слое ниже. Это достигается путем присвоения веса или сильные соединение с соединениями. Входной слой получает входные данные. Число нейронов в этом слое определяется, сколько различных категорий данных, которые используются с каждой категории занимая один входной нейрон. Например, в системе прогнозирования Tbond цен, если ваш входных данных включает в себя каждого дня цена закрытия спрэд между TBonds и DMark, Японской Йены Tbills, евродоллар, швейцарского франка и индекс доллара, а также Fed Funds Rate и Dow Jones Utility Среднее (в общей сложности восемь категорий данных), первоначально входной слой будет состоять из восьми нейронов.

Если вы предварительной обработки данных, принимая однодневную импульс на цене закрытия каждого из этих рынков, или сгладить временной ряд с скользящих средних, вы увеличите количество входных нейронов соответственно. В зависимости от числа входных рынков и обширности предварительной обработки, это не редкость для нервной системы, чтобы иметь несколько сотен входных нейронов. С контролируемого обучения, входные данные каждый день, при условии, чтобы в системе во время тренировки будет также включать цены Tbond на следующий день.

Перед подготовки вы должны случайным shufe парные входные данные, так что данные не представлены в системе в хронологическом порядке. Скрытые нейроны слоя непосредственно не взаимодействуют с внешним миром. Это где сеть создает его внутренняя установить для записи входных данных в форму, которая захватывает скрытые отношения внутри данных, позволяя системе обобщить символ. Выбор соответствующего количества нейронов в скрытом слое и количества скрытых слоев в использовании, часто с помощью экспериментов. Слишком мало нейронов предотвратить систему от обучения.

Если выбраны слишком много нейронов, система запоминает скрытые закономерности, не будучи в состоянии обобщить. Затем, если в дальнейшем представлены различными моделями, то это будет не в состоянии точно спрогнозировать, потому что это не различить скрытые отношения. Формат вывода, что вы хотите, чтобы прогнозировать определяет количество выходных нейронов, необходимых. Каждый выход категория использует один нейрон.

Если вы хотите, чтобы предсказать на следующий день высокий, низкий, середина, и купить, продать или стоять в стороне сигнал для Tbonds, система будет нужно шесть слоев нейронов выходного. Во время обучения, прогнозируется выход системы цен Tbond на следующий день и сигнала по сравнению с их известными значениями