前回の記事では 、トレーニング、選択及びEUR / USD取引ペアでモデルのテストのプロセス全体を表示しようとしました。Google Colabでは、スキームが機能しました： モデルのトレーニング->テスト->グラフへの描画。その試みは失敗に終わった。大量のコードをColabにドラッグするのではなく、すべてを可能な限り単純化するという要望により、トレーニングの質が非常に低くなりました。信号は説得力がなく、明らかな場所に集まっていました。
それ以来、橋の下にはたくさんの水が流れ、研究が続けられています。これと別のコラボについて、今回はより簡単で明確に説明します。
先に進む
開発の前の段階の結果として、ニューラルネットワークはまだ何かを予測し始めました。チャートには、平均的な指標と品質が似ている、多かれ少なかれ適切な予測が表示されました。実用的な意味はほとんどありませんが、この分野にさらに取り組むには十分です。主な欠点は、予測品質が低く、明らかな場所で信号がグループ化されていることでした。
前回の記事で詳しく説明しましたが、ここではニューラルネットワークが価格が「上がる」または「下がる」という質問に答え、動きがどれほど強いかという質問には答えないことを思い出してください。あります。答えはバイナリです：1-上、0-下。それら。投票後に回答が[0.8、0.2]を返した場合、それは「上がる」ことを意味し、[0.4、0.6]は「おそらく下がるでしょうが、これは正確ではありません」という意味です。これらのバイナリ応答内の違いは、ネットワークの信頼度を特徴づけます。最初のケースでは+0.6、2番目のケースでは-0.2です。この差が1（または-1）になる傾向が強いほど、予測の品質は高くなります。
応答を信号と見なすことができる「信頼度」は、モデルごとに個別であり、テストデータで実行することによって決定されます。さらに、このしきい値はアップ信号とダウン信号で異なります。コラボにロードされるモデルには、BTCUSD_M6_0.66_0.75.h5のようなファイルの名前があります
。最後の2つの値はこれらの制限です。モデルに問い合わせる前に、トリガー値がその名前から取り出され、その応答と比較されます。
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次に、ブロックを上から下に順番に実行する必要があります...
これですべてです。
PS実際の市場でお金を稼ごうとしないでください。初心者の97％が預金を失います。この研究の目的は、興味深い問題を解決することです。