|
|

|


|
|
|
|
|
|
|
|
NeuroShell Trader
НейроПрактикум
NeuroShell 2
GeneHunter
NeuroShell Predictor
NeuroShell Classifier
NeuroShell runtime server
Deductor
|
|
|
|
Описание программного продукта
|
Дополнения к NeuroShell Trader
К списку дополнений
Neural Indicators
Дополнение Neural Indicators(NI) представляет собой несколько типов нейроных сетей, реализованных в виде индикаторов.

Приведем свойства, присущие всем индикаторам этого дополнения.
- NI выдают сигнал от -1 до 1. Сигнал можно интерпретирвать, как некое подобие "бинарной" классификации, то есть "покупать" (>0) или "не покупать" (<0). Обычно включаем эти индикаторы в торговую стратегию как правило для покупки или продажи.
- Сигналы, выдаваемые Neural Indicators, имеют вероятностный характер, то есть , например, если индикатор выдает сигнал продажи, то чем ближе значение к 1 , тем больше вероятность продавать, и чем ближе к -1 тем больше вероятность "не продавать".
- Neural Indicators обучаются "без учителя", то есть нет необходимости подавать им на вход правильные ответы.
- NI обучаются с помощью генетических алгоритмов. В качестве целевой функции можно использовать, например, сумму денег, которую сеть "заработала", либо меру того, насколько хорошо сеть работает как вход для других сетей или индикаторов.
- Нейронные сети Neural Indicators хорошо обобщают данные, то есть не имеют сильной тенденции к "переобучению" или "запоминанию.примеров".
От вас не требуется понимания, как работают эти нейросети, для того, чтобы строить прибыльные механические торговые системы. Вы можете добавить Neural Indicators
в вашу торговую систему и позволить генетическому оптимизатору найти подходящие параметры.

Приведем список нейросетевых конфигураций, реализованных в дополнении Neural Indicators.
|
|
| |

|
a. Ward Nets. Эта архитектура имеет две различные функции активации в скрытых нейронах. Архитектура называется так потому, что была изобретена Ward Systems Group много лет назад (впервые появилась в NeuroShell 2). Индикаторы Ward2, Ward3, Ward4, Ward5, Ward6, входящие в дополнение, реализуют эту архитектуру.
|
|
| |

|
b. Jump Connections. В этой архитектуре есть прямые связи от входов к выходам наряду с обычными связями через скрытые нейроны. Также возможны связи между скрытыми нейронами. Эта архитектура реализована в индикаторах Jump2, Jump3, Jump4, Jump5, Jump6.
|
|
| |

|
c. Recurrent Nets (рекуррентные сети). Эта архитектура анализирует не только значения в текущей точке, но также учитывает значения в близких точках. Архитектура реализована в индикаторах Recur2, Recur3, Recur4, Recur5.
|
|
| |

|
d. Sparse Nets. Это сети, в которых нет полной связи между входами и скрытыми слоями нейронов. Это означает, что можно подавать больше входов без существенного увеличения количества весов, соответственно, при равном количестве входов, размерность оптимизационной задачи (а значит и вычислительная сложность задачи) при обучении нейронной сети такого типа будет ниже, чем для полносвязной сети. Сети такого типа реализованы в индикаторах Sparse8, Sparse10, Sparse12.

Дополнение Neural Indicators требует NeuroShell Trader Professional или NeuroShell DayTrader Professional версий 3.2 и выше.
|
|
|
|
|
NeuroShell Trader
НейроПрактикум
NeuroShell 2
GeneHunter
NeuroShell Predictor
NeuroShell Classifier
NeuroShell runtime server
Deductor
|