ニューラルネットトレーニングの連続値

Question

NNが株式リターンを予測できることについて多くの論文が述べているので、私はこの方法を検討し始めました。私はNNを正確にトレーニングすることができません。私の予測はトレーニングデータセットでも一致しません。私はターゲットベクトルとして次の10日間で入力と最大値として技術指標を使用していますが、訓練されたニューラルネットはトレーニングデータセットであっても正確な値を予測しません。私は入力と出力データの間にいくつかの不一致があると思います。これを解決するための考え方、または連続値目標ベクトルの場合には、入力としての技術指標とターゲットベクトルとの間の関係である可能性があります。

Answer 1

市場がランダムであるため、予想外のことに、お金を失うことに気づくまでは予測できません。 NNを首尾よく使用する組織は、基本分析などの他の情報と組み合わせて使用​​します。

あなたの目標が市場でお金を稼ぐことであるなら、私はあなたが進むことをお勧めします。

あなたの目標がNNについて学び、経験を得ることであれば、基本から始めてください。 NNとNNを訓練するアルゴリズムがあれば、さまざまなタイプについて読んでください。 Heaton Research

は、今、私に悪いアイデアだと思い、あなたの実際の質問、あなたがあなたのNNへの入力として指標を使うと言う、について、指標はちょうど異なった価格行動を表しているので、あなたは、価格行動や・インジケータでないを使用する必要があります値を入力として使用します。そして、あなたはNNを訓練するために10日間以上の価格行動を使用することをお勧めします。私は現在、悪い取引を取り除くためにNNを使用しています。私は価格行動の50日間を使って自分のNNを訓練しました。

Answer 2

また、ターゲットが売り買いであるという分類問題を試しました。私は次の10日間を見て、ターゲットベクトルバイサイドホールドシグナルを手動で作成しますが、分類は正確には機能しません。それは、売り買いを正確に予測するものではありません。最後に利用可能な価格に基づいて買いを売却すると、それは正しく予測されますが、10データポイント先を見て買い売りを作成すると予測されません。

類似の状況私は予測問題を抱えています。目標と同じ日のTIを入力として使用し、目標ベクトルが次の3-4-5日の戻り値であるときには正確に予測しません。