关于神经网络的一些问题。。。大大们帮忙

我的感受是，看上去很美。实际不是那么回事。
有不同认识的朋友欢迎讨论。但是必须是实践过的朋友。

 

请问各位，光拿testing的部分来讲，通常预测的都比真实的要有一个延迟啊~

大家的是这样的吗??

不过那张老外的图真的是不错，如果不是training的话。

现在正在研究各种neural network， 可以说比没有neural network通常trading result要好。但是没有好到有些论文中写的那么玄~

 

我相信NN可以做到这样的预测结果（或者准确地说应该是计算结果），但是，看着这个计算结果，你有一个交易策略吗？这才是关键。如果你有一个策略的话，你就会发现NN其实不是最重要的。

 

其实有这样的能力，均线交叉就足以了。比如说这个是5天后的价格，能如此吻合，就会减少均线系统的滞后缺点的

 

和我的想法真的很接近，也是一个基于时间的自适应系统。
真是开卷有益啊。

这么多年过去了，不知道楼主有没有坚持下来。

 

呵呵，我觉得神经网络用来做交易系统一个很重要的前提是要有好的特征提取方法，如果特征的维度太低是不可能训练出一个好的神经网络的。
我个人觉得，神经网络对趋势的反映还不如MA

 

恩。。。一段时间序列理论上可以有无数的特征，如何有选择性地提取一些特征，有何高见？

 

特征可以是价格，成交量，长度不同的均线值，特征走势，缺口，密集成交区，动量，当前的态势（mode），波动性。。。这个列表还可以不断延伸下去。

 

我考虑的是价格和特征走势，价格先于一切。

 

变量多了互相间的相关性不好处理，而效果是否比单独的价格更好有待验证

 

当然价格是最根本的信息，当使用“均线”，“动量”，“成交密集区”等变量的时候，相当于对价格的原始进行了某种预处理。是直接使用原始数据进行规则挖掘的效果好，还是对数据预处理后的效果好，这就见仁见智了。

我没有这方面的实际经验，如果要猜，我猜测是经过一定的预处理后再挖掘会比较有效。

 

是这样的。 不经过预处理噪音很多

 

可否将代码借我一观？谢谢了。toney.son@163.com非常感谢

 

神经网络真的有效吗，我编过神经网络书，感觉用于市场预测比较困难

 

神经网络不是这么用的，但是怎么用我也没想好。
神经网络的本质，是对任意非线性函数的任意逼近能力。
但是市场肯定不是一个非线性函数就能描绘的。所以历史逼近的再好也没用。

神经网络的实现很简单，就是不断的迭代而已。
迭代过程中可能会遇到局部极值点，因此需要遗传算法来打乱，提高结果的效果。

总得来说，神经网络也好，遗传算法也好，粒子群算法也好，都是看起来吓人，实际上超级简单的算法。并且这类算法为啥有效，都是说不清道不明的。都是基于模拟的算法。

在找到符合他们的应用场景之前，我不太看好这些算法在交易模型里面的作用