¿Alguien puede recomendarme algun libro, apuntes, enlace o consejo sobre data mining? sobre todo que sea muy muy practico...
Ahora que me pongo a hacer cosas sencillas con RNs me empiezo a dar cuenta de lo realmente complejas que deberian ser.
Os pongo en situacion, estoy haciendo un EA con varias redes neuronales que lanzan entradas aleatorias para un indicador y recogen resultados, despues con esos resultados se entrena cada red y se pone a rodar.
En mi opinion, en los ejemplos de redes neuronales en sistemas de trading que he visto, le damos demasiados datos a esas redes y exigimos una salida demasiado compleja a una unica red, si ademas tenemos en cuenta que los patrones son cambiantes y el sistema que hoy funcionó seguramente mañana o pasado no lo hara, se hace imprescindible una forma de analizar, gestionar, agrupar, desechar... esos datos de entrenamiento... Por eso ningun sistema de trading basado en RN que haya visto hasta ahora es una RN "pura", todos incluyen algun tipo de logica "fija" y la optimizan.
Vamos a tratar de racionalizar algo más este tipo de redes y de paso quitar algo de mistica a las RN aplicadas al trading, me explico, las redes neuronales sabemos que funcionan perfectamente como puertas logicas, AND, OR, NOR, XOR... etc y como cualquier operacion booleana entre ellas... pero UNICAMENTE actuan así. Es decir, tratamos de procesar una cantidad de informacion que a un cerebro humano con sus millones de neuronas ya le cuesta, con UNA unica neurona artificial o en cualquier caso con una cantidad muy reducida de ellas, con lo que el sistema se vuelve inestable y solo sirve como optimizador.
La solucion creo que sería hacer un modelo mucho más "cuantico" con estas redes, objetivo final es crear un sistema de trading basado en una RN pura, por eso, el objetivo inicial es unicamente que la propia red encuentre los patrones de entrada salida para el indicador "X",es decir, en todos los libros y paginas sobre indicadores vemos algo del tipo "si el indicador tal esta por encima de 80 es señal de sobrecompra y si es menor de 20 señal de sobreventa" o cosas parecidas, el objetivo de esta RN seria descubrir ese 80 y ese 20, para quitar cualquier variable de logica "fija" del sistema. Por eso en principio las entradas son aleatorias y se archivan como datos de entrenamiento.
A partir de hay, otra red se encargaría de la tipica frase, "si el indicador tal, es mayor/menor que X, y el indicador tal mayor/menor que Y señal de compra", la red obtendria sus propios valores X e Y, quitando las variables de logica fija y creando las suyas.Modularizando en RNs, finalmente se construye una estrctura en la que cada variable de logica fija y acciones booleanas se han sustituido por logicas artificiales.
Este EA es el que pensaba presentar a la robotrader, pero entre que se me jodio el ordenador y que me he metido en un jardin muuuy serio y estoy mas perdido que la madre de Marco!!!(si, el del mono)
jejeje. Estoy viendo que no me da tiempo y cualquier ayuda es buena.
