Aplicación de Deep Learning a la inversión

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IaM
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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor IaM » 13 Dic 2016 12:07

tartarugap escribió:Un aparte en este tema (pero pertence al tema de machine learning)

El machine learning ya es usado hace mucho tiempo e por acaso em 2004 la musica del ano "hey Ya" fue detectada por un algotmo de machine learning en una empresa dedicada a analisar la probabilidad de exito de musicas (empresa espanola sediada em Barcelona) a indicar que tenia todos los patrones para ser la musica mais oida e mas vendida en el mundo en esse ano, o sea un programa informatico antes de la musica tener sido lançada detecto e indico que seria el Hit del ano...

O sea isso fye hace 12 anos...e la maquina acerto...(aun tuvieram que colocar la musica entre faxas de otras musicas para que las personas se entranassem com la musica)

Aqui la musica

https://www.youtube.com/watch?v=PWgvGjAhvIw




VALE CHICOS ES MUY FACIL! AHORA HAY QUE HACER LO MISMO PERO PARA LA ACCIÓN DEL AÑO!! :D Y TODOS MILLONARIOS NO?


Una persona se puede equivocar, pero la multitud se equivoca siempre. (Anónimo)
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tartarugap
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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor tartarugap » 13 Dic 2016 12:17

Hahahhaha :) pienso que la acion del ano fue Bankia hahhahha este ano no lo se hahahhahaha



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X-Trader
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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor X-Trader » 13 Dic 2016 16:19

Al hilo de este tema, muy interesantes las reflexiones de este artículo publicado en Bloomberg hace unos días:

https://www.bloomberg.com/news/articles ... ally-hokum

También algunas Q&A sobre el tema en este complemento al artículo:

https://www.bloomberg.com/news/articles ... cktake-q-a

Sobre todo me encanta la frase del final:

“It’s not about applying machine learning techniques to historical data and being satisfied if we rediscover what we know already,” Ledford said. “It’s about discovering new things.”


¿Opiniones? 8)

Saludos,
X-Trader


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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor atgr90 » 13 Dic 2016 17:18

X-Trader escribió:Al hilo de este tema, muy interesantes las reflexiones de este artículo publicado en Bloomberg hace unos días:

https://www.bloomberg.com/news/articles ... ally-hokum

También algunas Q&A sobre el tema en este complemento al artículo:

https://www.bloomberg.com/news/articles ... cktake-q-a

Sobre todo me encanta la frase del final:

“It’s not about applying machine learning techniques to historical data and being satisfied if we rediscover what we know already,” Ledford said. “It’s about discovering new things.”


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Saludos,
X-Trader



Bueeeeno, todo el mundo que ha realizado un backtest y una optimizacion, eso es una tecnica de Machine Learning. Eso es Machine Learning. Asi que muchos o todos usamos Machine Learning; incluso conceptualmente seria machine learning el backtest manual.

Y luego en mi opinion, con el backtest y el Machine Learning la gente trata de responder a la pregunta de como adaptar el sistema que tengan al mercado actual, lo que creo que es un error. En mi opinion lo que hay que hacer es obtener un sistema optimizado en el historico, y la pregunta que hay que responder es: ¿Es el mercado actual apropiado para mi sistema? peeeeero no reoptimizar continuamente el sistema hasta que nos diga lo que queramos que nos diga.

A ver si lo he liado mas :-D

En mi opinion.




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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor bugler1 » 14 Dic 2016 10:09

He encontrado un trabajo fin de carrera de prediccion de forex usando deep learning.

https://www.google.es/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiZ4aqXqvPQAhVMExoKHfgbAxQQFggaMAA&url=http%3A%2F%2Fis.muni.cz%2Fth%2F422802%2Ffi_b%2Fbakalarka_final.pdf&usg=AFQjCNGSCUoF8r2sYCcxyoLPl0kyf3tb-A&bvm=bv.141320020,d.d2s

Los tios usan una red neuronal "normal" que no es la apropiada para la bolsa asi que me parece que todo el trabajo esta mal planteado.

Ayre empece a nitentar instalar tensorflow en mi ordenata (hasta ahora solo corria en linux y lo tenia en el portatil y con linux iba fatal el portatil) que por fin ha salido una version que va en windows. No pude instalarlo porque antes tengo que limpiar las n versiones de python que tenia instaladas y tengo que instalar un visual basic de 2016 (o algo asi).
Voy dando pasitos en el desarrollo robando tiempo del pestiñazo del master.



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cls
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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor cls » 15 Dic 2016 07:28




Gracias por el link bugler1. Muy interesante.

Yo lo que he entendido es que la base fundamental de la predicción son los modelos de series temporales (ARIMA, GARCH, ...) y las redes neuronales se aplican sólo sobre el componente de ruido de esas series. Pero la verdadera herramienta predictiva es el modelo de la serie temporal.

En la conclusión recalca que más importante que la configuración de la red, es filtrar los datos. A mí esto me suena a quedarme con los datos que me interesan. No puedes eliminar los precios que no te interesan para conseguir ajustar el modelo. En trading sería inadmisible. Es como hacer un backtesting pero quitando las barras que te saltan los stop-loss.

Se echa en falta en el proyecto una conclusión más objetiva, con datos y números de los experimentos. Al final parece un acto de fe, salvo que te tomes la molestia de instalarte todas las herramientas y frameworks y hagas pruebas por ti mismo.

Saludos



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tartarugap
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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor tartarugap » 15 Dic 2016 09:54

Gracias buggler :)

Cls, puede ver una razon para eliminar datos (extremares)

O sea puede ser una forma de classificações de grupos que retira puntos que parecem que estam "Lejo" de la amuestra.

Exemplo:

Quieres montar un sistema de convergência entre dos titulos, pero algumas vezes uno de los titulos tiene por alguma razon spikes

Quando tienes un scanner e queres saber quales los titulos mas correlacionados puedes usar dos tipos de cálculo de correlacion : spearman e pearson.

Peason utilizas modelos lineares (o sea no lo utilizas em bolsa) spearman classifica los grupos e "elimina" los puntos Lejos del grupo. Assi puedes determinar qual Son los activos mas correlacionados

Essa ree neuronaal puede ser una alternativa a spearman (pero vou mirar al artigo para ver lo que realmente hace)



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cls
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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor cls » 16 Dic 2016 07:24

Tienes razón tartarugap, yo tenía en mente un sistema de trading con futuros donde si no proteges tu posición tu riesgo es de quiebra. Si eliminas los outliers de los datos, esos "cisnes negros" no estarán incluidos en el modelo y cuando aparezcan no se sabrá reaccionar ya que los algoritmos no se habrán entrenado en esos escenarios.
En cambio para la situación que comentas de trading de spreads, o también con opciones sí será aconsejable filtrar los datos.
S2



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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor bugler1 » 04 Feb 2017 18:46

Mientras sigo dandole al deep learning para bolsa, también miro otras temas para tener una visión lo más general posible.
El caso es que he visto un video de LeCun (uno de los padres de la inteligenia artifcial) en el que habla sobre como crear una inteligencia artificial generica.

Se puede ver con subtitulos en inglés:



El caso es que si me fallan las redes recurrentes para la bolsa (y otras redes más que estoy estudiando), parece ser que la herramienta más potente hoy día son las redes adversarias generativas (generative adversarial networks. GAN) que son capaces, por ejemplo, de generar fotosgrafias de gran realismo a partir de ruido (una imagen aleatoria).

Hace tiempo leí una explicación sobre esta redes adversarias y la verdad es que estuve perdido casi toda la explicaciíon porque el nivel de estadístia era muy alto. Ahora que se un pelin más de estadistica a ver si pillo algo mas.
Hay una explicación (que no he leido) de 57 pagínas sobre GAN escrita por uno de los genios actuales de la AI: https://arxiv.org/pdf/1701.00160v3.pdf

Las GAN se usan junto con los llamados Autoencoders Variacionales (Variational Autoencoder) que son unas redes que crean una representacíon más interesante de la información original. Los autoencoders normales son muy faciles de entender pero los variacionales de nuevo tienen mucha estadística que se me escapaba.

En resumen. Estoy 100% comprometido con aprender inteligencia artificial para invertir ne bolsa y espero tener la energía para llegar hasta donde haga falta. La suerte es que el tema me apasiona. Si no ni de coña me iba a meter estas panzadas teórico-locas. Whatever it takes.



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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor bugler1 » 26 Abr 2017 17:05

Acabo de montar (en si el montaje lo ha hecho un amigo) un ordenata con 2 GPUs bien potentes (GTX 1070). Me he gastado 2100€ (y eso que me he ahorrado 250€ porque me han traído las GPUs de EEUU).
A partir de ya me pongo a programar en pytorch (el mejor entorno de desarrollo de deep learning) a ver si milagrosamente sale algo.
Tengo como 6 ideas distintas de redes neuronales que probar y ahora empiezo por fin el desarrollo.
Empiezo a medio entender algunas de las explicaciones jodidas de estadística de inteligencia artificial (por ejemplo ahora estoy con esta: https://arxiv.org/pdf/1511.05644.pdf ) y aunque me queda que no veas algo voy hilando.

Os iré contando.



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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor bugler1 » 22 May 2017 13:12

Estoy viendo una charla de Bishop, uno de los gurus de la estadística (su libro es una de las referencias del tema) de la inteligencia artificial. La charla es de hace unos pocos días.
Habla de la historia y el futuro de la inteligencia artificial.



Lo malo es que el vídeo solo está en ingles claro.

De la charla he sacado esta imagen de la primera red neuronal que se tuvo que hacer con hardware porque no había manera de hacerlo con ordenadores en aquella época. Ahora esto se reproduce en unas pocas líneas de código en el ordenador más barato del mercado.
first_nn.png


En cuanto a mi aplicación del deep learning a la bolsa. La primera red neuronal que intenté no convergió pero la segunda si ha convergido con 100.000 secuencias de precios y en breve la entrenaré con 3.8 millones de secuencias a ver si soy capaz de conseguirlo y da predicciones válidas.



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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor tartarugap » 11 Ago 2017 11:36

Bien...Solo ahora é que ve visto el momento que estamos en en desarrolho de la inteligencia artificial.

Ace unos meses un proyecto de google gano a un campeon de Go, y no le di muja importancia porque piense que la maquina fue programada para saber casi todas las probabilidades y jugadas...Pero esta semana he oydo un podcast sobre el programa que está por detraz de esse echo...y me da escalofrios...

Este programa desenvolvido por un genio de la matematica y doctorado en redes neuronales (humanas) (cuyo proyesto fue comprado por google) tem como basis...aprender solo sin saber nada sobre el juego..

O sea le apreyantan el juego e solo dice: tenta ganar...y por tentativa y error aprende solo a jugar sin que nadie explique las reglas del juego...(esta parte me da escalofrios)

El el primordio de este prorama lle fue apresentado juegos de ATARY e le dijeron al programa: aqui esta un joystick e tienes que tener la maxima pontuacion que puedas...el programa no sabia para que servia el joystick (no sabia lo que acontecia si moviesse el juystick para un lado o para el otro lado) e se lo aprendio todo hasta que enseno alunos trucos que asta los programadores del juego no sabian...

Ahora tienta juntar este programa com la gigante base de dados que es google y los resultados que puede dar: UN verdadero "forecaster" del futuro...



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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor ondu » 12 Ago 2017 00:48

Hola, estoy flipando, jejeje, que exagerados que sois.

Habeis probado de hacer sistemas con una simple media móvil ??? Lo más simple es lo único que funciona : No hay que liarse tanto.

Quereis convertir a ordenadores en astrólogos ? Sin un equipo de 20 o 30 máquinas como SpeakerTrading lo veo difícil : si no sois astrólogos imposible de convertirlos.

saludos !!!



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Re: Aplicación de Deep Learning a la inversión

Mensajepor tartarugap » 12 Ago 2017 01:43

No estas a ver la gran imagen Ondu

Con los metadados de tu carton de descuento de tu super se consigue hacer un perfil completo de la persona que eres y/o toda tu familia.

Hasta ahora los mayores bases de dados eran las financas/ ministerio de los impuestos) que consiguen hacer el rasto y tu perfil completo pero essa basis de dados esta sellada a los privados y "es mal gerida" o no es aprovejada al maximo.

google tiene la mayor base de dados y metadados del mundo, consigue hacer perfiles de una entera populacion, saber lo que van a consumir dentro de meses, las musicas que iran oir dentro de meses, las ropas que van a comprar dentro de meses, los gastos que van a hacer...Y si tiene un sistema de deep learning consigue aprender a "hacer el mejor forecasting" del mundo con una margen de error pequena...

POr exemplo va a google trends y procura por "cars" (puedes procurar por otras palavras llave), veras que ha avido una mayor procura por essas palavras llave...lo que significa que mujas personas estan a procurar por coches, lo que significa que pueden pretender comprar coches...

Con esse deep learning aprende que la probabilidad de la populacion comprar mas coches es maior y esso significa maiores ganancias para las constructoras lo que ara...es antecipar-se y comprar aciones de coches. (este es solo un exemplo de aliar la gran basis de dados de google con inteligencia artificial)

Si conseguires padronizar un perfil de una persona, consigues detectar el tipo de persona que eres...en la pratica tu vida privada no existe...

Ahora piensa que google esta metido en todo...desde robotica, captura de imagenes satellite, mapas, ensenhança, consumo "youtube"... (tu cuenta youtube esta echa que aparecan los videos que sean de tu perfil)
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Pero vamo a un caso mas interessante:

Piensa que tu broker fornece los metadados de todos los clientes a un fondo "HFT/Quant"; significa que esse fondo tiene el perfil de la mayoria 68% de los clientes, saben qual es el sitio mas probable de colocar los stops, saben los sitios mas probables que iran a entrar en una operacion, saben qual es el alvo mas problable que la maioria se salga de una operacion... Ahora piensa que esse fonfo tiene mas pasta que la mayoria de los clientes...significa que puede manipular los precios para hacer que las personas entren en determinados sitios y forcan las salidas (bien...este es solo un exemplo hipotetico que solamente tener metadados permite)

Piensa outra cosa que el perfil de clientes de una corretora no es assi tan diferente del perfil de los clientes de otras corretoras...porque todos aprenden a hacer las mysmas cosas y a pensar igual (el ser humano es un ser muy muy previsible)





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