Нейросети

Сижу как-то раз за рюмкой чая (это было за год, два или три до моего прихода на Smart-Lab} и приходит мне в голову мысль — а почему бы не попробовать прогнозировать котировки.
Прогноз, естественно, на ТФ 1м, который я использую. Время прогноза пусть будет — 5 минут — вполне достаточное для моих сделок, а недостаточно, так прогноз можно и повторить на следующие 5 минут. Архивы котировок по фьючерсам SBRF и GAZR тоже имеются, минимум за год-два за последние 3 месяца перед экспирацией — хватит и на отладку и на проверку.
Все есть, только как реализовать прогнозирование? — ни одной мысли.
Собственно, не особо мне это было и нужно, рабочая система у меня уже была и меня она вполне устраивала, но мысль о прогнозировании засела, и я время от времени ее думал.
Ничего сколь-нибудь конструктивного в голову не приходило, и было решено для прогнозирования использовать нейросеть, тем более, незадолго до того я немного занимался машинным обучением и нейросетями в том числе.
От использования каких-либо предикторов сразу отказался. Плюс 2-3 слоя к нейросети, и если в данных есть какие-либо взаимосвязи, НС сама внутри себя построит нужные ей предикторы. В общем, подаем на НС поток цен 15-20 отсчетов Vc={C(t0-20),C(t0-19),...C(t0)}, нормируем их к динам диапазону НС — Vcn={c(t0-20),c(t0-19,… c(t0-1), 0} — c(t0) у нас всегда = 0, и пусть НС сама мучается с прогнозированием и поиском c(t0+5). И еще, у всякого метода есть область применимости, потому нельзя учить чему попало. Для этого из обучающей и проверочных последовательностей по возможности исключаем области истории, где прогнозирование невозможно. Иначе получим нечто такое.

  Таки собрался дописать вторую часть своих результатов применения трансформеров для предсказания на российском фондовом рынке. Может и хорошо что не спешил, так как пафос первой части о трансформерах дающих какие то уникальные результаты по сравнению с другими архитектурами нейросетей, оказался несколько преувеличенным, по крайней мере LSTM дал вполне сравнимый результат с трансформерами. Потом я попробовал градиентный бустинг, дерево решений и вновь получил схожий результат. Так что подавайте в нейросеть правильные признаки и многие модели покажут положительный результат. Тем не менее, раз я начал с трансформерах, и так как их архитектура хорошо отражает рынкок, о них и продолжу. 
  Для любителей вопросов о «таймфреймах, на чем обучал, какие акции, что в качестве таргета, какие параметры, время удержании позиции» итп итд. Акции МосБиржы, из числа наиболее ликвидных. Данные у меня с 2011 до 2021 (и это увы необходимость, так как именно с 2011 года время работы биржи стало 9 часов). Прогнозы строил следующим образом — выкидывал один год (это out-sample), а из оставшихся делал разбивку на train и test. Таким образом получил 10 одногодичных прогнозов. Для меня важно получить доходность на сделку пусть поменьше, но чтобы прибыльность подтверждалась на как можно большем диапазоне, и на всех акциях. Такое чтобы для каждой акции своя модель — для меня неприемлемо. И само собой никаких убыточных годов, как минимум. Знаю многие меняют системы каждые 3 года и для них это нормально, я предпочитаю вылавливать аномалии которые работают десятилетиями. Тут я никого не учу, рынок сам рассудит.    

Продолжение моих историй по поиску работы менеджером по продажам. Как я искал работу. Как я пробовал работать.

Несколько дней назад мне позвонили по моему отклику на вакансию менеджер по продажам, провели небольшое собеседование и назначили мне второй этап собеседования в виде игрового диалога между потенциальным клиентом и мной. Дали текст-сценарий с описанием клиента, который покупал товар и услуги раньше у этой компании, описание товаров и услуг, предлагаемых компанией. Их нужно было выучить и в итоге убедить «клиента» купить ещё товаров и услуг у компании. А компания продаёт интеллектуальные системы видеонаблюдения и софт к ним для бизнеса. Процент с продаж — твой доход.

Чуть больше недели назад выступил на AllDerivatives. Рассказывал о моем личном опыте работы с эволюционирующим ИИ и о попытках применения в торговле. Материала засунул, как сейчас понимаю, избыточно много, в результате выступление получилось слегка скомканным, затянутым и поверхностным, но на удивление, люди, присутствовавшие на выступлении говорят, что получилось интересно.

Во-первых, не ждите глубоких секретов, не ждите граалей. Более того, было больше всего про биологию, меньше про программную реализацию и совсем чуть-чуть про трейдинг.

Во-вторых, это не те дроиды, которых вы ищите это совсем не то, что мы используем, во всяком случае на чужих деньгах в реальной торговле.

Но рассказывал я о том, что реально делал в разное время на протяжении многих лет, что меня давно очень интересует и в чем, смею надеяться, чуть-чуть понимаю ;)

Презу на экране видно плохо, но она есть по ссылке в описании.

ВВЕДЕНИЕ В КОГНИТИВНЫЕ НЕЙРОНАУКИ. Из учебника МОЗГ. ПОЗНАНИЕ. РАЗУМ.
Электронная книга https://t.me/kudaidem/1879