О стохастических эффектах в нейросети: эффект калибровки: timing

timing_solution

О стохастических эффектах в нейросети: эффект калибровки

Mar 31, 2021 09:30

От автора программы:

Это дополнительное пояснение по стохастическому эффекту в нейросети - что еще может его вызвать. Пользователи должны понимать побочные эффекты, связанные с прогнозами в нелинейных системах вроде нейросети.

Вы можете столкнуться с еще одним побочным эффектом, мы можем назвать его эффектом КАЛИБРОВКИ нейросети.

Проблема в том, что нейросеть в Timing Solution не работает напрямую с ценовыми данными: котировки должны быть предварительно обработаны, т.е. нормализованы в диапазоне 0..1 или -1 .. + 1. В Timing Solution мы используем нормализацию 0..1. Это обязательная процедура, иначе нелинейные процедуры не будут работать вообще и нейросеть будет бесполезна.

Предположим, мы строим нашу нейросеть в 2019 году и используем 10-летнюю историю котировок для обучения нейросети, в качестве цели мы используем RPO (1,50,50), в этом интервале RPO изменилось в диапазоне -13% .. + 9%, смотрите на левую шкалу, она показывает этот диапазон:

Что такое осциллятор RPO (Relative Price Oscillator) и почему он так важен в Timing Solution

Поэтому для калибровки того, что мы подаем на выход нейросети (котировки, обработанные индикатором RPO) мы используем диапазон RPO от -13- до + 9.

Через два года, в наше время, мы открываем NN, обученную 2 года назад, мы снова проводим калибровку, но теперь коэффициент калибровки изменился, потому что мы столкнулись с огромной волатильностью на рынках, что произошла год назад, в 2020:

Диапазон калибровки у нас теперь от -25% до 11%. Эта новая калибровка, безусловно, изменит окончательную линию проекции. Воспринимайте это как новую информацию, которой раньше не было, и теперь NN пытается скорректировать эти новые данные, что неизбежно, если значение RPO очень велико. Нейросети нужны подсказки, чтобы с этим разобраться, и лучший способ здесь - загрузить больше из периодов прошлого, когда происходили схожие всплески волатильности. Воспринимайте нейросеть как машину, которая собирает знания из данных, но для получения новых познаний нам нужны исторические образцы.

Еще раз: мы не можем изменить эту ситуацию. Например, если мы попытаемся сохранить старую калибровку до 2019 года -> нейросеть будет слепой в 2020 году, вместо линии прогноза мы получим прямую горизонтальную линию. Это побочный эффект прогнозов нейросети. Например, вы можете использовать модуль, который выполняет практически ту же работу, но без нелинейного эффекта - при помощи линейной регрессии (это модуль Event Box), но этот модуль дает гораздо худшие результаты.

--------

Посмотреть, как происходит нормализация котировок или калибровка или без захода в нейросетевой модуль можно так. Зайдите в индикаторы, и выберите RPO (Relative Price Oscillator) :

Далее, когда появиться окно RPO, жмите на ОК, и внизу, в панели под графиком котировок, увидите откалиброванные котировки. Шкала слева показывает текущие уровни калибровки:

Ближе:

Чтобы убрать эту панель, зайдите сюда, и снимите галочку для де-визуализации:

[модуль Neural Net], [Циклический анализ в Timing Solution], [Нейросетевой анализ в Timing Solution]