Сравнение эффективности торговли робота на нейронных сетях с некоторыми торговыми алгоритмами
Эта статья будет интересна тем, кто разрабатывает или занимается торговлей и инвестированием как с применением автоматизированных систем (советники, роботы и др.), ровно как и тем, кто всё это делает и принимает решение вручную.
Два вопроса, если позволите:
1 - подскажите ссылки на датасеты (желательно бесплатные)
2 - какая именно архитектура 6а основе lstm использовалась? Какая-то из стандартных или своя?
Я датасеты беру из finance.yahoo. Посмотрите, есть открытые модули бесплатно тащить данные как для JS, так и для python.
Если вам нужны датасеты для TSlab или какие-то другие простые датасеты котировок с биржи, то можно воспользоваться сервисом загрузки данных с Финам. Также у меня в finprophet.com тоже есть какой-то сервис, но я не уверен, что он достаточно хорошо работает. Хотя попробовать можете. Там тоже бесплатно.
Нейронные сети у меня собственной архитектуры.
Что касается архитектуры, то я вам так скажу, там главное логика, которая лежит в основе гипотезы, которую вы реализуете. Если вы пытаетесь натянуть какие-то архитектуры на вашу гипотезу в этом нет смысла. Вы должны понять суть того что вы хотите получить, какими инструментами, и что этот инструмент должен делать для реализации ваших целей.