Однослойная нейронная сеть прямого распространения (персептрон) была первой моделью искусственной нейросети, которая появилась ещё в середине 20 века. Однослойность помогала в том, чтобы анализировать работу персептрона и узнавать его функции.
Открыть сделку на бирже и ждать, к какому результату она приведёт – не самый правильный подход для опытного трейдера. Намного более правильно – проводить грамотное управление сделкой.
Именно многослойные нейросети сегодня пользуются наибольшим спросом, потому что они позволяют выполнять такие функции и проводить такие вычисления, которые для однослойных сетей (персептронов) уже невозможны. Когда сегодня говорят о развитии нейросетей, почти во всех случаях имеются в виду многослойные сети.
Продолжаем публиковать результаты управления нагим счетом, на основе портфеля алгоритмов, собранного на QuantPro Platform. В ноябре наша эквити вновь обновила свои максимумы. Положительный результат торговли по итогам прошедшего месяца составил +3.83%, а доходность с начала 2017 года +13.37%.
Персептрон – это одна из самых первых и довольно примитивных моделей нейросети. Сразу стоит сказать, что персептроны сегодня почти не применяются в практических целях. Технологии шагнули далеко вперёд, поэтому для решения реальных задач в основном используются многослойные сети.
«Моя торговая система недостаточно прибыльна» – распространённая жалоба со стороны трейдера. Чаще всего под прибыльностью торговой системы понимают то, что она даёт 50 — 60 или более процентов успешных сделок. И трейдер, имеющий такую торговую систему, хотел бы её еще немного улучшить.
Благодаря импульсному движению вверх в акциях и фьючерсах Сбербанка, в ноябре удалось получиться хорошую доходность. Наш системный портфель по итогам прошедшего месяца вырос на +5.42%. В уходящем 2017 году это один из самых успешных месяцев.
Оптимальное соотношение между доходностью и риском