基于人工神经网络的长期预测

Question

我正在做一个使用ANN预测股票价格的项目。我已经使用过去7年的数据训练了系统，它可以很好地预测一天的数据。现在我想预测未来七天的股票价格。

我的想法是使用第一天的数据预测第二天的数据，使用第二天和第一天的预测数据预测第三天的数据，依此类推。但是它不能正常工作。

我已经训练ANN使用开盘价、一天的最高和最低价格来预测收盘价。

预测未来七天的数据的想法是什么？

Answer 1

Maruf，如果你对未来1天有可靠的ANN预测器，请联系我进一步讨论！LOL

别开玩笑了。神经网络和其他非线性预测器就是这样的预测器。您正在处理的数据(股票价格数据)在很大程度上是随机的。如果你不相信我，试着使用下面的psuedo代码生成一个随机漫游，并将其绘制在屏幕上：

let min = -0.5
let max = +0.5
let bias = 0.01
let random = rand(min, max)
y[i] = y[i-1] + random + bias

稍微调整偏差(从-0.01到0.01)，你最终得到的系列看起来很像趋势股票价格。原因是，在任何潜在的趋势中，都有人做出了比抛硬币更好的决定。你知道交易者平均55%的时间都是对的吗？这就是他所需要的..。

现在，如果数据在很大程度上是随机的，那么就很难预测了。您正在寻找大量噪声中的信号。每过一天，你试图预测的预测就会变得越来越不准确。

我可以问一下--你在ANN中输入了什么信息来获得1天前的预测？例如，如果您使用每日股票价格加上其他派生因素(如变化率、成交量、分歧等)。要获得准确的1天预测，您可能会发现，通过将上述所有数据替换为每周股票数据，您可以获得准确的1周预测。

编辑：

其次，你在做什么来测试预测器的准确性？为了补充mikera的回答，我建议采取如下策略。

给出一个1000天的数据窗口，取其中的800天并训练你的神经网络。现在预测未来的某一天。将预测的方向(上涨，下跌)与预测的收盘价(差价百分比)进行比较，以衡量该结果的准确性。现在将窗口向右滑动1天。重新训练ANN，并执行1天的预测，记录结果。

如果你在剩下的200天里继续这样做，有多大比例的结果得到了正确的方向(向上，向下)？实际预测收盘价在10%以内的比例是多少？如果你的ANN在每天的交易结束时下订单，并在第二天结束时完成订单，它会赚多少钱？当然还有拖期和交易费用……

这会让你对这个系统的准确性和价值有一个概念。

Answer 2

如果你能有效地预测未来一天，你已经做得很好了--通常的问题是：

• 您确定您没有过度拟合，例如，学习准确地复制训练数据的特征？如果你还没有尝试过，那么我强烈建议你在用另外80%的数据训练ANN后，在20%的数据上测试你的ANN，以确保这一点。
• 你也在学习预测绝对价格值或增量吗？如果是前者，那么你可能只是从以下事实中获得了一个很好的拟合:到目前为止，对第二天收盘价的最好预测是今天的收盘价(因为数据具有如此多的序列相关性)。通过犯这个错误来得到99%+的R平方拟合并不少见……

假设你没有落入上述陷阱中的一个，那么进行多天预测的方法就是简单地为未来的每一天单独预测变量。在第二天输入第二天的预测没有太多额外的价值(因为你的输入数据中没有任何新的信息)，但如果你喜欢的话，你可以尝试一下(不会造成任何伤害，可能会通过提供有用的特征检测器来加快学习速度等)。

此外，您可能会预期未来预测的不确定性/变化会更大(因为从现在到那时，不确定的股票价格波动的天数会更多)。因此，值得尝试预测统计数据的方差以及平均值。