Perceptron, Нейронная сеть Опции

[leonid553]

Yury V. Reshetov
Нейронная сеть

Что такое нейронная сеть или Perceptron? Это алгоритм использующий уравнение линейного неравенства (линейного фильтра), с помощью которого можно причислить исследуемый объект к тому или иному классу или же наоборот исключить его из этого самого класса объектов. Само неравенство выглядит так:
w1 * a1 + w2 * a2 + ... wn * an > d
где:
1. wi - весовой коэффициент с индексом i;
2. ai - численное значение признака с индексом i исследуемого объекта;
3. d - пороговое значение, чаще всего равное 0.
Дело в том, что геометрически плоскость описывается линейным уравнением. Например, в трехмерном пространстве относительно координат X, Y и Z уравнение плоскости имеет вид:
A * X + B * Y + C * Z + D = 0
Координаты всех точек, расположенных по одну сторону от плоскости, в этом самом пространстве, удовлетворяют неравенству:
A * X + B * Y + C * Z + D > 0
А координаты всех точек лежащих по другую сторону от плоскости, удовлетворяют неравенству:
A * X + B * Y + C * Z + D < 0
Таким образом, если нам известно уравнение некой плоскости и координаты любых точек, то мы можем разделить множество всех точек пространства на два множества точек, разделяемых этой самой плоскостью.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Если мы разделим объекты на два класса: открываемые длинные позиции и короткие позиции, а в качестве признаков возьмем значения индикаторов или осцилляторов технического анализа, то остается лишь выяснить уравнение плоскости и попытаться с ее помощью произвести идентификацию. Постановка задачи ясна.
Множества точек пересекаются в пространстве и провести четкую разделительную черту между ними невозможно. Единственным и приемлемым решением здесь является линия, которая будет отделять оба множества точек таким образом, чтобы с ее помощью большинство красных объектов оказалось по одну сторону, а синих по другую. На сей раз, мы имеем дело с задачей оптимизации, то есть поиском уравнения разделяющей плоскости или линии, способной максимально разделить два класса объектов друг от друга, но с вероятностью того, что часть точек, принадлежащих одному классу, будет ошибочно идентифицировано, как принадлежащих к классу другому.
Попробуем теперь определиться с постановкой задачи, которую мы собираемся решить. Элементарно, что нужно знать трейдеру для прибыльной торговли - это направление движения котировок. То есть если котировки пойдут вверх, то следует открыть длинную позицию. Если вниз, то необходимо открывать позицию короткую. Следовательно, два класса объектов у нас уже есть, а именно, направление движения котировок. Для того, чтобы принять решение, следуя техническому анализу, трейдеры прибегают к исследованию так называемых технических индикаторов или осцилляторов. Мы также будем исследовать осциллятор.

Поскольку технические осцилляторы - это гистограммы, значения которых отклоняются от горизонтальной линии, то соответственно и нейронная сеть нам понадобится с линейным фильтром. В качестве признаков объекта, будем брать паттерны, то есть значения осциллятора в четырех точках, взятые с шагом в семь периодов вглубь истории, начиная от текущего момента.

[NoName]

Ну какой же это мизер?? Советник будет курить пока размер профита не превысит размер стоплоса.

Вот мне недавно попалась одна дипломная работа по теме нейросетей. Не помню откуда скачал. Всем кто интересуется данной темой очень рекомендую ознакомиться!
 diplom_.rar ( 303.39 килобайт ) Кол-во скачиваний: 8173