저는 ANN을 사용하여 주가를 예측하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 나는 이전의 7 년 데이터를 사용하여 시스템을 훈련 시켰으며, 하루 동안 데이터를 예측하는 데는 잘 작동합니다. 이제 나는 앞으로 7 일 동안 주식 가격을 예측하고 싶습니다.인공 신경망을 이용한 장기 예측
제 아이디어는 하루 2, 일 1의 예상 데이터를 사용하여 하루 1, 3 일 데이터를 사용하여 하루 2 데이터를 예측하는 것입니다. 그러나 제대로 작동하지 않습니다.
나는 개장 가격, 하루 최대 및 최소 가격을 사용하여 종가를 예측할 수 있도록 ANN을 교육했습니다.
다음 7 일간의 데이터를 예측하는 아이디어는 무엇입니까 ??
Maruf, 앞으로 1 일 동안 신뢰할 수있는 ANN 예측자를 사용하는 경우 나에게 연락하여 추가 논의를하십시오! LOL
농담. 신경망 및 기타 비선형 예측 요소는 바로 예측 요소입니다. 거래하는 데이터 (주가 데이터)는 대부분 무작위입니다. 당신이 저를 믿지 않는 경우, 다음과 같은 사이비 코드를 사용하고 화면에 플로팅 랜덤 워크를 생성하려고 :
let min = -0.5
let max = +0.5
let bias = 0.01
let random = rand(min, max)
y[i] = y[i-1] + random + bias
약간 (-0.01에서 0.01까지) 바이어스 조정하고 시리즈와 끝까지 주가가 급등하는 것처럼 보입니다. 그 이유는 동전 던지기보다 더 나은 결정을 내리는 사람들이 있다는 것입니다. 평균 상인이 그 시간의 55 %라는 것을 알고 계셨습니까? 필요한 모든 것 ...
이제 데이터가 크게 랜덤하게되면 예측하기가 매우 어려워집니다. 많은 양의 잡음이있는 신호를 찾고 있습니다. 매일 당신의 예측이 덜 정확해질 것이라고 예측하려고 노력합니다.
1 일 사전 예측을 위해 어떤 입력을 ANN에 넣었습니까? 예를 들어 일일 주가와 기타 파생 요소 (예 : 변동률, 거래량, 분산 등)를 사용하여 정확한 1 일 예측을 얻는 경우 정확한 일주일 예측을 얻을 수 있습니다. 위의 모든 것을 주간 재고 데이터로 대체하십시오.
편집 : 둘째
, 무엇을 당신이 예측의 정확성을 테스트하는거야? mikera의 대답을 보완하기 위해 다음과 같은 전략을 제안합니다.
1000 일 데이터 창이 있으면 800 개를 가져 와서 ANN을 훈련 시키십시오. 이제 언젠가 그는 미래를 예측합니다. 예측 방향 (Up, Down)과 예측 종료 가격 (% difference)을 비교하여 해당 결과의 정확도를 측정합니다. 이제 창을 1 일 오른쪽으로 밉니다. ANN을 재 훈련하고 1 일 예측을 수행하여 결과에 유의하십시오.
남은 200 일 동안이 작업을 계속한다면 올바른 방향 (위, 아래)의 결과는 어느 정도입니까? 실제 예상 종가 대비 10 % 이내의 비율은 얼마입니까? ANN이 매일 업무가 끝난 다음에 명령을 내리고 다음날 끝날 때 명령을 내린다면 얼마의 돈이들 것입니까? 물론 미끄러짐 및 거래 수수료에 대한 회계 ...
이것은 시스템이 얼마나 정확하고 가치가 있는지에 대한 아이디어를 줄 것입니다.효과적으로 앞서 심지어 일일 예측할 수있는 경우
빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다. (이 프로젝트에서 maruf와 함께합니다.) 우리는 전날의 1. 하루 2. 가장 낮은 가격 3. 가장 높은 가격 4. 개시 가격 및 5. 전환 볼륨. 우리는 당신의 "창문을 1 일에서 오른쪽으로 슬라이드"아이디어를 이해하지 못합니다. 800 일을 훈련 한 후, 우리는 800 일의 데이터 (5 행)로 801 일을 예측해야합니다. 원래 데이터와 비교할 필요가 있습니다. 그때? "1 일간의 창문을 오른쪽으로 밀면"이라는 것은 무엇을 의미합니까? 나의 무지를 유감스럽게 생각합니다. – shantanu
내가 의미하는 바는 실제 거래 시스템에서이 ANN을 사용했다면 과거 데이터에만 액세스 할 수 있다는 것입니다. 시장 마감 후 매일 밤 ANN을 재 훈련하고 내일 마감 가격을 예측할 것입니다. 그런 다음 시장을 열면 거래를하고 시장을 닫으면 거래가 종료됩니다. 그 다음날 당신은 과거 데이터 (새로운 날 포함)에 대한 재 훈련을 반복하고 그 다음날에 대한 예측을 만들고, 다음날 거래를합니다. 테스트는이 동작을 에뮬레이션하려고 시도해야합니다. 위의 테스트를 수행 한 경우 거래 성공/손실 보고서에 얼마나 좋은 결과가 있습니까? –
당신은 아주 잘 했어 - 일반적인 문제는 다음과 같습니다
위의 트랩 중 하나에 속하지 않는다고 가정하면 여러 날 예측을 수행하는 방법은 다음과 같습니다. 미래의 각 일에 대해 개별적으로 예측 변수를 별도로 보유 할 수 있습니다. 2 일차 등으로 다음날 예상치를 제공하는 데 추가 비용이 들지는 않지만 (입력 데이터에 새로운 정보가 없기 때문에), 원하는 경우 시도해 볼 수 있습니다 (아무런 해를 끼치 지 못함). , 유용한 특징 검출기 등을 제공함으로써 학습 속도를 높일 수있다.
또한 향후 예측에 대한 불확실성/변동성이 더 커질 것으로 예상됩니다 (당분간 불확실한 주가 변동이 있기 때문에). 이러한 이유 때문에 통계의 분산뿐만 아니라 평균을 예측할 가치가 있습니다.
"이것을 확인하기 위해 다른 80 %와 함께 훈련 한 후 20 %의 데이터를 ANN에서 테스트 한 결과"+1했기 때문입니다. 또한 슬라이딩 윈도우 기술을 수행 할 가치가 있다고 언급했습니다. 800 일의 교육 데이터로 하루 앞당치기를 예측하고 예측 대 실제를 비교 한 다음 훈련/예측 창을 1 일 오른쪽으로 슬라이드하고 헹구고 반복합니다. 이를 통해 매우 긴 창에서 예측 자의 정확성을 측정 할 수 있습니다. 사실 내 의견을 업데이 트하겠습니다 :) –
크리스탈 볼이 필요합니다. –