Нейронные сети в трейдинге

Представляем статью и код на ГитХабе Конюшок Ильи: Попытка комплексной разработки торговых стратегий по каналам Дончиана (внутриканальные, трендовые, подбор параметров и сочетание с другими индикаторами). 1. Прорывы каналов (Breakout) Самая классическая стратегия: вход в рынок при закрытии свечи за пределами верхнего или нижнего канала, например на 20-дневном периоде 2. Покупка/продажа от границ (Reversal) Вариант на отскок: при касании нижней границы — покупка, при верхней — продажа Особенно применим на диапазонных рынках: акции с низкой волатильностью, индексные ETF...

Как-то GigaChat меня разочаровал, задал ему следующий вопрос: Напиши статью, как с помощью нейронных сетей на основе "обучения с подкреплением" создать модель предсказывающую направление тренда изменения цены акций. Проиллюстрируй статью кодом на Питоне. Вот его ответ: Нейросети на основе обучения с подкреплением (reinforcement learning) являются одним из самых популярных подходов для создания моделей прогнозирования цен на акции. В данной статье мы рассмотрим пример использования нейросетевой модели на основе обучения с подкреплением для предсказания направления тренда изменения цены акций...

Статья размещена с разрешения автора, оригинал размещен на medium.com. Я решил написать эту статью, опираясь на свой опыт чтения лекций по RL на курсе “Нейронные сети и их применение в научных исследованиях” в МГУ им. М. В. Ломоносова. Часто на занятиях я сталкивался с недопониманием студентов в части применения Reinforcement Learning под конкретные цели. Не один раз слышал споры о том, какой алгоритм RL лучше, при этом многие не понимали или забывали, что выбор алгоритма зависит от его возможности...

Вот так видит Кандинский тематику канала. А это стиль 3D рендер: Стиль аниме: Стиль Киберпанк Стиль Пикассо Стиль Хохлома Стиль Мультфильм Стиль Айвазовский Стиль Классицизм

Приближается к завершению коммерческая реализация программного комплекса предсказания направления тренда цены на основе нейронной сети NeuroTrend Crypto (НейроТренд Крипто). В данный момент нейронная сеть обучена на паре BTCUSDT на таймфреймах 1, 5, 15 минут. Нейросеть предсказывает движение цены coins на следующий таймфрейм. Предсказание проводится на двух классах: класс 0 - цена coins  снизится или останется той же и класс 1 - цена coins вырастет. Нейронная сеть имеет 58 033 502 параметров и первоначально обучалась на таймфрейме 1 минута на 1 400 292 свечах...

Читайте на Кью