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Wahl eines vernünftigen Datasets - Neural Network Toolbox |
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| sjsetenk |
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Verfasst am: 26.08.2018, 19:40
Titel: Wahl eines vernünftigen Datasets - Neural Network Toolbox
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Hallo und schönen guten Tag!
Ich versuche mich zur Zeit an der Arbeit mit neuronalen Netzwerken über MATLAB.
Momentan versuche ich ein Netzwerk zu erstellen, welches Vorhersagen über Kursbewegungen von Aktien treffen soll.
Das ganze klappt auch sehr gut, leider jedoch so gut (R^2 von 0.998), dass es mich äußerst stutzig gemacht hat.
Ich denke hierbei habe ich einfach ein allgemeines Missverständnis bezüglich des Datasets.
Und zwar habe ich via Python die Kursbewegungen aller S&P500 Firmen der letzten 5 Jahre ausgelesen und gespeichert. Zu Testzwecken benutze ich jedoch aktuell nur den Kurs von Google.
Als Input habe ich nun lediglich die Eröffnungswerte und das jeweilige Volumen festgelegt (input = 1260x2). Ermittelt werden sollen selbstverständlich die Schlusskurse (output = 1260x1).
Ich denke nun, dass das Dataset so gewählt ist, dass nur eine so hohe Genauigkeit zustande kommen kann. Jedoch weiß ich nicht wie ich dies beheben kann.
Außerdem wird natürlich nichts "vorhergesagt". Lediglich Werte bis heute werden vom neuronalen Netz erzeugt.
Mein zweites anliegen wäre somit:
Wie kann ich das Netzwerk nutzen, um tatsächlich den Schlusskurs (zum Beispiel der nächsten 30 Tage) abzuschätzen? Eventuell lässt sich dies über die
Funktion einrichten, jedoch hat die Implementierung dieser noch nicht so ganz hin gehauen.
Hier noch einmal ein Auszug aus dem Code:
Vielen Dank für die Hilfe, bei weiteren Fragen stehe ich gerne zur Verfügung!
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| Harald |
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Verfasst am: 26.08.2018, 20:09
Titel:
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Hallo,
ich bin jetzt kein Experte hinsichtlich neuronaler Netze. Meine Vermutung wäre aber, dass der Schlusskurs generell zu nah am Eröffnungswert sind, zumindest im Verhältnis zur Änderung über den gesamten Beobachtungszeitraum hinweg.
Interessanter wird es wahrscheinlich, wenn du versuchst, die Änderung vorherzusagen. Es kann aber sein, dass das dann sehr schlecht klappt.
| Zitat: |
| jedoch hat die Implementierung dieser noch nicht so ganz hin gehauen. |
Bitte ganz konkret dazuschreiben, was du versucht hast und welche Probleme dabei aufgetreten sind.
Grüße,
Harald
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| sjsetenk |
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Verfasst am: 27.08.2018, 10:35
Titel:
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Hallo Harald, vielen Dank erstmal für deine schnelle und tatsächlich hilfreiche Antwort!
Ich habe einen neuen Vektor eingeführt welcher die Differenz der Kurse (Open - Close) angibt. Nun sind die Werte der Genauigkeit, wie vorhergesagt, im Keller (R^2 ~ 0.25). Jedoch lässt sich nun mit verschiedenen Variablen arbeiten und vernünftig mit den Parametern tüfteln.
Zu meinem Problem mit der Vorhersage gibt es nicht allzu viel zu sagen.
Ausgabe im Command Window:
| Zitat: |
Error using predict (line 84)
No valid system or dataset was specified. |
Die übergebenen Parameter sind hierbei das Modell und der oben genannte Vektor.
Ich denke die Funktion selbst ist vielleicht nicht direkt für einen Netzwerk-Parameter geeignet, beziehungsweise habe ich gegebenenfalls einfach falsche Parameter gewählt.
Zitat aus der Dokumentation:
| Zitat: |
| Discriminant analysis classification model, specified as a ClassificationDiscriminant or CompactClassificationDiscriminant model object returned by fitcdiscr. |
Wahrscheinlich muss somit einiges umgestellt werden. Dies dachte ich mir ohnehin schon, nur dachte ich, dass es eventuell möglich sei direkt über die ermittelten Daten des Netzwerks eine Prognose zu treffen.
Ist hierfür eventuell jemandem eine Methode bekannt?
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| Harald |
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Verfasst am: 27.08.2018, 11:41
Titel:
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Hallo,
ich zumindest kenne mich da wie gesagt nicht so gut aus.
Wenn du nicht weiterkommst, bitte mal ein reproduzierbares Beispiel (am besten inkl. kleinem Datensatz) anhängen. Dann schaue ich gerne nochmal drauf.
Grüße,
Harald
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