Наконец дошли руки сделать работающий прототип на нейронных сетях — сразу же получился результат близкий к текущей используемой модели на основе градиентного бустинга. Учитывая, что в нейронные сети подавалась только часть информации по сравнению с той, которая используется для построения признаков для градиентного бустинга, и пара простых архитектур без всякой оптимизации, то есть все шансы в перспективе обойти градиентный бустинг. Из минусов — сетки обучаются в разы медленнее бустинга, но для моей инвестиционной стратегии это не принципиально. 

Сходил недавно на семинар по эволюционному поиску нейросетевых архитектур — очень проникся темой. Пока останусь на градиентном бустинге, но буду двигаться в сторону сетей и эволюционного поиска их архитектур. В какой-то момент столкну бустинг и сети в эволюционном процессе, а там посмотрим, кто победит.

В последние время причесал некоторые блоки своей программки по управлению портфелем. Из последнего добавил в качестве фичи оборот и получил известную зависимость, что малоликвидные бумаги в среднем имеют большую доходность (по горизонтали натуральный логарифм дневного оборота, по вертикали ожидаемая доходность).

По большому счету дальше можно лишь потихоньку расширять перечень анализируемых бумаг и добавлять новые признаки, объясняющие доходность, но придумывать в рукопашную новые фичи не хочется, поэтом попробую переписать все на нейронных сетях и сырых котировках без всякой обработки.

В основном раньше имел дело с TF/Keras, но по ощущениям в последнее время подавляющая часть статей по сетям сопровождается кодом на PyTorch, поэтому решил изучить его и использовать в своей программе. В качестве обучения собираюсь принять участие в соревновании Кто поставит лайк без использования градиентного бустинга только с помощью PyTorch. Ну о потом приступить уже к использованию сеточек для прогнозирования доходности.