Использование нейросетей LSTM для прогнозирования валютного рынка с TensorFlow 2.0: модель LSTM на Python

Я решил попробовать свои силы в прогнозировании валютного рынка с помощью нейросетей. Выбор пал на LSTM, так как они хорошо работают с временными рядами.

Долгое время я, как и многие трейдеры, пытался найти ″священный Грааль″ – способ точно предсказывать движения валютных пар. Перепробовал множество индикаторов, торговых стратегий, но стабильного результата добиться не удавалось. Тогда я решил обратиться к машинному обучению, а именно к нейросетям. Прочитав статьи о применении LSTM для анализа временных рядов, я был впечатлен их потенциалом.

LSTM (Long Short-Term Memory) – это тип рекуррентных нейронных сетей, способный ″запоминать″ информацию на длительных промежутках времени. Это делает их идеальным инструментом для анализа финансовых рынков, где история котировок играет важную роль.

В качестве платформы для разработки я выбрал TensorFlow 2.0 – популярную библиотеку машинного обучения от Google. Она предоставляет мощные инструменты для создания и обучения нейронных сетей, а также удобный API для работы с данными. Моей целью было создать модель LSTM на Python, способную прогнозировать курс EUR/USD, одной из самых торгуемых валютных пар.

Подготовка данных

Для начала я скачал исторические данные по валютной паре EUR/USD. Затем я обработал данные, преобразовав их в формат, подходящий для LSTM.

Для обучения модели мне требовался набор исторических данных по EUR/USD. Я скачал данные с одного из популярных Forex-порталов. Данные содержали цену открытия, закрытия, максимум и минимум для каждого часа.

Следующим шагом была предобработка данных. LSTM ожидает на вход данные в виде трехмерного тензора: (количество образцов, длина последовательности, количество признаков). Я разбил данные на последовательности по 50 часов, используя 49 часов для предсказания значения на 50-м часе.

Также я нормализовал данные, приведя их к диапазону от 0 до 1. Это помогает улучшить скорость обучения и точность модели. Для этого я использовал MinMaxScaler из библиотеки scikit-learn.

В итоге я получил набор данных, готовый для подачи на вход LSTM. Подготовка данных – важный этап, от которого напрямую зависит эффективность модели.

Создание модели LSTM

Я использовал TensorFlow 2.0 для создания модели LSTM. Модель состояла из нескольких слоев LSTM и полносвязного слоя на выходе.

Создание модели LSTM в TensorFlow 2.0 оказалось достаточно простым благодаря высокоуровневому API Keras. Я начал с создания последовательной модели, добавляя слои один за другим. Первый слой – это слой LSTM с 50 нейронами. Размерность входных данных я установил равной (50, 4), так как мои последовательности имели длину 50, а каждый элемент содержал 4 признака (цена открытия, закрытия, максимум и минимум).

Далее я добавил еще один слой LSTM с 25 нейронами. Этот слой принимает на вход выходные данные предыдущего слоя LSTM и продолжает извлекать зависимости из временного ряда. Наконец, я добавил полносвязный слой (Dense) с одним нейроном и линейной функцией активации. Этот слой отвечает за генерацию финального прогноза.

Важно отметить, что я использовал return_sequencesTrue для первого слоя LSTM, чтобы он возвращал полную последовательность выходных данных. Это необходимо для корректной работы последующего слоя LSTM. Для второго слоя LSTM я не использовал этот параметр, так как мне нужно было получить только финальное предсказание.

Обучение модели

Я обучил модель на исторических данных, используя метрики для оценки качества прогноза.

После создания модели LSTM я приступил к ее обучению. Для этого я разделил подготовленные данные на обучающую и тестовую выборки. 80% данных использовал для обучения, а 20% – для проверки качества модели.

В качестве функции потерь я выбрал среднеквадратичную ошибку (MSE). Эта функция хорошо подходит для задач регрессии, каковой является прогнозирование цены. Для оптимизации весов модели я использовал алгоритм Adam.

Процесс обучения я отслеживал с помощью метрик, таких как MSE и средняя абсолютная ошибка (MAE). Я наблюдал за тем, как уменьшается ошибка на обучающей выборке с каждой эпохой, а также следил за тем, чтобы ошибка на тестовой выборке не начинала расти.

Для предотвращения переобучения я использовал early stopping. Этот метод останавливает обучение, если ошибка на тестовой выборке перестает уменьшаться.

Оценка модели

После обучения я протестировал модель на новых данных, чтобы убедиться в ее эффективности.

Обученная модель – это только полдела. Важно убедиться, что она способна обобщать знания и делать прогнозы на новых, ранее не виденных данных. Для этого я выделил часть исторических данных, которые не использовались при обучении.

Я подал эти данные на вход модели и сравнил полученные прогнозы с реальными значениями. Для оценки качества прогноза я использовал те же метрики, что и при обучении: MSE и MAE.

Результаты оказались многообещающими. Модель демонстрировала достаточно высокую точность прогнозирования, хотя и не идеальную. Были периоды, когда модель ошибалась, особенно на участках с высокой волатильностью.

Важно понимать, что финансовые рынки очень сложны и подвержены множеству факторов. Поэтому невозможно создать модель, которая будет давать 100% точные прогнозы.

Тонкая настройка модели

Для улучшения результатов я поэкспериментировал с различными параметрами модели, такими как количество слоев LSTM и размер скрытого состояния.

Первая версия модели показала неплохой результат, но я стремился к большему. Я понимал, что выбор архитектуры и параметров модели играет ключевую роль в ее эффективности.

Я начал экспериментировать с количеством слоев LSTM. Пробовал добавлять третий слой, но это приводило к переобучению – модель начинала ″запоминать″ обучающие данные, а не учиться на них.

Затем я менял размер скрытого состояния (количество нейронов) в каждом слое. Увеличение количества нейронов давало небольшой прирост точности, но при этом увеличивало время обучения.

Кроме того, я экспериментировал с различными функциями активации и оптимизаторами. В итоге я остановился на комбинации, которая давала наилучшее соотношение точности и скорости обучения.

Применение модели

Я использовал обученную модель для прогнозирования будущих значений валютной пары.

После тонкой настройки модели и оценки ее эффективности я был готов к самому интересному – использованию модели для реального прогнозирования. Я загрузил последние 50 часов исторических данных по EUR/USD и подал их на вход модели.

Модель выдала прогноз цены на следующий час. Конечно, я не спешил сразу открывать сделки на основе прогноза. Важно помнить, что модель – это всего лишь инструмент, и она не может гарантировать 100% точность.

Я сравнивал прогнозы модели с реальными движениями цены в течение нескольких дней. В некоторых случаях модель достаточно точно предсказывала направление движения цены, но бывали и ошибки.

Этот опыт помог мне понять, что использование нейросетей для прогнозирования валютного рынка – это не ″волшебная кнопка″, а сложный процесс, требующий постоянной работы и анализа.

Управление рисками

Я разработал стратегию управления рисками, чтобы минимизировать потери при торговле на основе прогнозов модели.

Понимая, что ни одна модель не застрахована от ошибок, я уделил особое внимание управлению рисками. Торговля на основе прогнозов модели может быть прибыльной, но и рискованной.

Во-первых, я решил использовать только 1% от своего капитала для каждой сделки. Это стандартное правило риск-менеджмента, которое помогает ограничить потенциальные потери.

Во-вторых, я установил стоп-лосс для каждой сделки. Это ордер, который автоматически закрывает позицию, если цена движется против моего прогноза.

В-третьих, я не полагался исключительно на прогнозы модели. Я анализировал фундаментальные факторы и текущую рыночную ситуацию, чтобы принимать более обоснованные решения.

И наконец, я вел журнал сделок, чтобы отслеживать эффективность моей стратегии и выявлять ее слабые места.

Для наглядной демонстрации результатов прогнозирования модели LSTM я создал таблицу, сравнивающую прогнозные значения с реальными значениями валютной пары EUR/USD.

Дата и время Реальная цена Прогноз модели
2023-04-03 10:00
2023-04-03 11:00
2023-04-03 12:00
2023-04-03 13:00
2023-04-03 14:00

Как видно из таблицы, модель LSTM демонстрирует достаточно точные прогнозы, близкие к реальным значениям. Однако, необходимо помнить, что это лишь небольшой фрагмент данных, и модель не может гарантировать 100% точность в долгосрочной перспективе.

Для более глубокого анализа эффективности модели LSTM я решил сравнить ее с двумя другими популярными методами прогнозирования временных рядов: ARIMA и простым скользящим средним (SMA). Я создал сравнительную таблицу, демонстрирующую точность прогнозирования каждой модели на основе метрики MAE.

Модель MAE
LSTM
ARIMA
SMA (50 периодов)

Как видно из таблицы, модель LSTM демонстрирует наименьшую среднюю абсолютную ошибку, что свидетельствует о более высокой точности прогнозирования по сравнению с ARIMA и SMA.

Важно подчеркнуть, что это сравнение проводилось на ограниченном наборе данных, и результаты могут отличаться в зависимости от выбранного временного периода и настроек моделей.

FAQ

В процессе создания и применения модели LSTM для прогнозирования валютного рынка у меня возникло множество вопросов. Чтобы поделиться своим опытом, я собрал наиболее часто задаваемые вопросы в раздел FAQ.

Насколько точно модель LSTM может предсказывать движение валютного рынка?

Модель LSTM не является ″волшебным шаром″, способным предсказывать будущее со 100% точностью. Рынок Forex чрезвычайно сложен и подвержен множеству факторов, которые невозможно учесть в модели. Однако, LSTM способна выявлять сложные зависимости в исторических данных и делать достаточно точные прогнозы на краткосрочную перспективу.

Какие данные необходимы для обучения модели LSTM?

Для обучения модели необходим набор исторических данных по выбранной валютной паре. Данные должны содержать цену открытия, закрытия, максимум и минимум за определенный период времени (например, за каждый час). Чем больше данных вы используете, тем точнее будет модель.

Каковы основные шаги по созданию и применению модели LSTM?

Основные шаги:

  1. Сбор и подготовка исторических данных.
  2. Создание модели LSTM в TensorFlow 2.0.
  3. Обучение модели на подготовленных данных.
  4. Оценка эффективности модели на тестовых данных.
  5. Тонкая настройка модели для повышения точности.
  6. Применение модели для прогнозирования будущих значений.
  7. Разработка стратегии управления рисками при торговле на основе прогнозов модели.

Могу ли я использовать модель LSTM для автоматической торговли?

Да, обученную модель LSTM можно интегрировать в торговую платформу для автоматической торговли. Однако, необходимо тщательно протестировать модель и разработать надежную стратегию управления рисками, прежде чем доверять ей свои средства.

VK
Pinterest
Telegram
WhatsApp
OK
Прокрутить наверх