2014 dxdy logo

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки





Начать новую тему Ответить на тему
 
 Q: ИНС и числовые ряды (а также процессы)
Сообщение26.10.2015, 12:20 


24/10/15
2
Здравствуйте!

Объясните, пожалуйста, как применяют ИНС (нейросетевые алгоритмы) к числовым рядам? Конкретно - к "прогнозированию" в самом общем смысле (а не только в смысле предсказания конкретного будущего значения ряда)?

PS. Есть и (факультативная) более общая формулировка этого вопроса. Дело в том, что в практике числовой ряд как правило появляется в результате фиксации (измерения) количественной характеристики (непрерывного) ПРОЦЕССА с каким-то - выбранным исследователем - шагом по времени.

Например, если взять задачи трейдинга, то понятно, что цена в торговой системе существует в любой момент времени, в любую, образно говоря, миллисекунду. Первое отступление от непрерывности - в процессе перехода от процессов к числовым рядам - это рассмотрение "тиковых данных": когда в системе происходит (фиксируется) изменение значения цены, то в "тиковый ряд" записывается новое значение (на самом деле, по-хорошему, два значение - значение цены и значение времени) ...

Однако подход, состоящий в том, чтобы строить модели цены обязательно именно на тиковых данных является очевидно сомнительным. Всё-таки здравый смысл подсказывает, что нужно выбрать для моделирования какой-то (адекватный практической задаче) "таймфрейм". Таком образом возникают именно числовые ряды цен.

Эти ряды, во-первых, специфические - так называемые OHLC (или, скажем, HLC, если считать O=C(-1) ). Так что переход к рассмотрению "классического" числового ряда (обычно ряда C - от слова "Close") всегда является некоторым дополнительным "снижением точности" ...

А во-вторых, возникает вся тематика "фрактальности" цен, или, как минимум, сознание того, что "между" любыми двумя соседними значениями рассматриваемого нами числового ряда интересующая нас величина не была постоянна, а как-то менялась, причём, возможно, довольно значительно (с точки зрения практической задачи).

Как всю эту специфику протащить через "игольное ушко" нейросетевой парадигмы - вообще не понятно...

 Профиль  
                  
 
 Re: Q: ИНС и числовые ряды (а также процессы)
Сообщение27.10.2015, 05:24 


12/07/15
791
Вопрос, наверное, можно даже так поставить: как инструмент для распознавания и классификации (ИНС) можно применить к задаче прогнозирования? Ну пусть тогда ИНС распознает подъем, спад, кризис и другие состояния...

Википедия писал(а):
Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из её способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и (или) каких-то существующих в настоящий момент факторов. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие. Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным (а может и не оказаться), тогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.

 Профиль  
                  
 
 Re: Q: ИНС и числовые ряды (а также процессы)
Сообщение27.10.2015, 09:17 


24/10/15
2
Меня, собственно, больше интересует то, как парадигма ИНС, предполагающая, что образцы на входе а) конечно-мерны (т.е. могут быть описаны конкретным не слишком большим набором числовых значений) и б) независимы друг от друга

-- может быть приспособлена к задачам, в которых "входная информация" а) вообще говоря, неограниченно-мерна ("предыстория" каждой точки ряда - это весь ряд до этой точки) и б) "образцы" не независимы, а преобразуются каждый-в-следующий сдвигом значений и добавлением одного нового.

 Профиль  
                  
 
 Re: Q: ИНС и числовые ряды (а также процессы)
Сообщение28.10.2015, 05:38 


12/07/15
791
fxseminar в сообщении #1067341 писал(а):
"образцы" не независимы, а преобразуются каждый-в-следующий сдвигом значений и добавлением одного нового.

ИНС рано или поздно "догадается", что ей подсовывают сдвигаемые данные. :-)

Какая действительно полезная информация содержится в предшествующих временных рядах? Ответ: временные характеристики процессов (скорость изменения цен, частота кризисов и т.п.), общий уровень цен, макротенденция роста или снижения. При этом данные последних периодов более релевантны, особенно это важно для общего уровня цен и макротенденции.

Безусловно, среди этой информации нет некоторых полезных эвристик таких как ожидание подъема или кризиса. Эти данные, грубо говоря, черпаются из газетных заголовков.

P.S. Это были рассуждения вслух. :wink:

 Профиль  
                  
 
 Re: Q: ИНС и числовые ряды (а также процессы)
Сообщение03.11.2015, 10:00 
Заслуженный участник
Аватара пользователя


20/11/08
2761
RF, Moskow
Нейросетевая темпоральная классификация - http://gitxiv.com/posts/9hLxYvJLCu9Z9N4pK/ctc-connectionist-temporal-classification

 Профиль  
                  
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 5 ] 

Модераторы: maxal, Karan, Toucan, PAV, Супермодераторы



Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Powered by phpBB © 2000, 2002, 2005, 2007 phpBB Group