Система Игоря Чечета: Искусственный интеллект
01.06.2020 11:00:00
Каждый трейдер рано или поздно придет к одной простой идее. Зачем исследовать рынок? Лучше пусть компьютер посмотрит на исторические данные и сам найдет в них закономерности. А уж я проверю, и самые лучшие найденные правила включу в свою торговую систему. Задачи разработки систем искусственного интеллекта можно решить множеством способов. Например, с помощью создания нейронных сетей. Об этом и пойдет речь в курсе «Искусственный интеллект» проекта «Система Игоря Чечета». Давайте посмотрим вводную часть прямо сейчас.
Что будет дальше в курсе:
Neuro-Lab
- Первое знакомство. С высоты птичьего полета посмотрим как создается нейронная сеть, отбираются для нее данные, происходит процесс обучения и проверки.
- Принципы работы. Теперь разберем Neuro-Lab более тщательно.
Нейронные сети
- Принципы работы. Для того, чтобы построить мои нейронные сети, нужно досконально изучить все происходящие в них механизмы. Этим и займемся.
Neuro-Lab (продолжение)
- Создание сети. Входной и выходной слои. Должны ли быть промежуточные слои, и сколько на них должно быть нейронов?
- Выбор данных для обучения. Одна важная особенность при тестировании датасета. Проверка «битых» данных.
- Обучение сети. Когда нужно остановиться, чтобы не допустить переоптимизации?
- Анализ результатов обучения. Почему не все нейросети будут работать?
Работа с нейронной сетью
- RSI Periods. Ее суть и изменение скриптов.
- Patterns. Ее суть и идея определения паттернов.
- Broad Markets. Почему с ней не так все гладко.
- ROC от Игоря Чечета. Поработаем с моментумами на результат.
- От Игоря Чечета по бинарным опционам. Хотите 70% прибыльных сделок? Не проблема! Проблема в другом, и мы ее рассмотрим.
Нейронные сети Игоря Чечета
- Технический концепт. Надеюсь, что с Neuro-Lab вы разобрались. Начинаем работу с моими типами нейронных сетей.
- Концепт.
Практика разработки
- Методы расширения в C#. Для создания моих сетей расширим функциональность DataSeries и самого Neuro-Lab.
- XML. Универсальный формат хранения данных. Содержит описательную и контентную часть.
- Функциональные языки программирования и LINQ. Языки программирования будущего уже сегодня.
Нейронные сети Игоря Чечета (продолжение)
- Сравнение исходных рядов данных. Потребуется для того, чтобы нейронная сеть сама смогла формировать правила торговой системы.
- Input Script. Пишем скрипт входного слоя.
- Особенности тестирования. Линейность схемы накладывает ограничения и на тесты.
- Получение статистики из Neuro-Lab.
- Получение лучших/худших правил. Здесь используем написанное мной расширение для Neuro-Lab.
- Тест полученных правил. Посмотрим, насколько хороши правила, которые предложила нейросеть.
- Анализ результатов и завершение курса.
продажник https://chechet.org/327
курс/товар включает в себя следующие файлы:
01 — Введение (Объем: 301 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 35 минут
02 — Neuro-Lab. Первое знакомство (Объем: 174 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 12 минут
03 — Neuro-Lab. Принципы работы (Объем: 374 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 21 минут
04 — Нейронные сети. Принципы работы (Объем: 322 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 31 минут
05 — Neuro-Lab. Создание сети (Объем: 370 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 25 минут
06 — Neuro-Lab. Выбор данных для обучения (Объем: 320 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 17 минут
07 — Neuro-Lab. Обучение сети (Объем: 171 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 8 минут
08 — Neuro-Lab. Анализ результатов обучения (Объем: 366 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 21 минут
09 — Работа с нейронной сетью RSI Periods (Объем: 373 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 22 минут
10 — Работа с нейронной сетью Patterns (Объем: 619 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 31 минут
11 — Работа с нейронной сетью Broad Markets (Объем: 130 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 6 минут
12 — Работа с нейронной сетью Игоря Чечета ROC (Объем: 196 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 10 минут
13 — Работа с нейронной сетью Игоря Чечета по бинарным опционам (Объем: 192 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 11 минут
14 — Нейронные сети Игоря Чечета. Технический концепт (Объем: 104 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 13 минут
15 — Нейронные сети Игоря Чечета. Концепт (Объем: 191 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 20 минут
16 — Практика разработки. Методы расширения в C# (Объем: 216 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 14 минут
17 — Практика разработки. XML (Объем: 264 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 20 минут
18 — Практика разработки. Функциональные языки программирования и LINQ (Объем: 182 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 20 минут
19 — Нейронные сети Игоря Чечета. Сравнение исходных рядов данных (Объем: 225 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 14 минут
20 — Нейронные сети Игоря Чечета. Input Script (Объем: 93 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 5 минут
21 — Нейронные сети Игоря Чечета. Особенности тестирования (Объем: 198 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 8 минут
22 — Нейронные сети Игоря Чечета. Получение статистики из Neuro-Lab (Объем: 374 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 18 минут
23 — Нейронные сети Игоря Чечета. Получение лучших-худших правил (Объем: 189 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 8 минут
24 — Нейронные сети Игоря Чечета. Тест полученных правил (Объем: 274 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 11 минут
25 — Нейронные сети Игоря Чечета. Анализ результатов (Объем: 389 MB) — ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ 16 минут