在NinjaTrader上的开源神经网络教程

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Updated on Feb 19,2024

在NinjaTrader上的开源神经网络教程

欢迎来到Tice Trading的YouTube频道。在本视频中，我们将介绍如何最大程度地利用我们的开放源码神经网络来进行自动化交易策略。本视频将逐步讲解神经网络的构建、初始化、训练、预测和保存模型的过程。在介绍之前，我想提醒大家，在视频描述中有指向我们开源代码以及神经网络文档的链接。文档中详细介绍了今天将要涵盖的内容，同时还介绍了激活函数、损失函数、优化器等代码选项，并对每个超参数进行了说明。好了，废话不多说，让我们开始吧。

优化的开放源码神经网络介绍

我们的开放源码神经网络是一个强大而灵活的工具，可以帮助您构建自己的自动化交易策略。它能够处理复杂的市场数据，并根据您指定的目标进行预测和决策。神经网络具有灵活的结构，可以根据您的需求进行定制和优化。接下来，我们将详细介绍如何构建和操作这个神经网络模型。

结构化神经网络

在创建神经网络之前，我们需要先定义其结构。在本示例中，我们的数据具有两个输入和三个可能的输出。我们将使用一系列隐藏层和输出层来构建模型，以准确地进行预测。接下来，我们将逐步介绍神经网络的结构。

创建模型实例

首先，我们需要创建一个神经网络的实例。我们可以使用预先定义好的模型，或者根据需要创建一个新的模型实例。在这个例子中，我们将创建一个名为"Tice Trading Neural Network"的模型实例。

model = TradingNeuralNetwork()

设置模型结构

有了模型实例后，我们需要创建模型的结构。我们可以使用层数组来定义模型的结构，并指定每个层的大小和激活函数。在本例中，我们将创建两个隐藏层和一个输出层。这些层将使用ReLU激活函数来优化模型性能。

model.layers = [
    Layer(size=2, activation='linear'),
    Layer(size=64, activation='relu'),
    Layer(size=64, activation='relu'),
    Layer(size=3, activation='softmax')
]

通过这种方式，我们可以根据不同的需求定义模型的结构，并根据实际情况进行调整。

初始化模型

在开始训练之前，我们需要对模型进行初始化。这包括设置权重和偏差的初始值，并选择合适的优化器、准确性函数和损失函数。接下来，我们将逐步介绍模型的初始化过程。

设置优化器

优化器是决定模型如何调整权重和偏差的关键因素。我们提供了多种优化器供您选择，具体取决于您的需求。在本例中，我们将使用自适应动量优化器。

optimizer = AdaptiveMomentumOptimizer()
model.optimizer = optimizer

设置准确性函数

准确性函数用于评估模型的性能。我们目前提供的准确性函数是真类平均准确性。您可以根据需要自定义准确性函数。

accuracy_function = TrueClassMeanAccuracy()
model.accuracy_function = accuracy_function

设置损失函数

损失函数用于计算模型的损失值。我们提供了多种损失函数供您选择，具体取决于您的需求。在本例中，我们将使用分类交叉熵损失函数。

loss_function = CategoricalCrossEntropyLoss()
model.loss_function = loss_function

通过这些设置，我们可以根据实际情况对模型进行初始化，并根据需要进行优化。

训练模型

当模型结构和初始化完成后，我们可以开始训练模型。训练过程中，我们将使用输入数据和目标数据进行训练，并根据测试数据评估模型的性能。以下是训练模型的步骤。

准备数据

在进行训练之前，我们需要准备好训练数据和测试数据。训练数据是我们用来训练模型的输入数据和目标数据，而测试数据是模型从未见过的数据，用于验证模型性能。

input_data = [...]
target_data = [...]
test_input_data = [...]
test_target_data = [...]

设置训练参数

在训练模型之前，我们需要设置一些训练参数，例如训练时的轮数（epochs）、批量大小（batch size）等。

epochs = 10
batch_size = 128
print_interval = 1

开始训练

有了数据和参数后，我们可以开始训练模型了。我们将使用model.train()方法，并传入训练数据和测试数据。

model.train(input_data, target_data, test_input_data, test_target_data, epochs, batch_size, print_interval)

通过这些步骤，我们可以训练出一个优化过的模型，并评估其在测试数据上的性能。

保存和加载模型

为了避免每次重新训练模型，我们可以将训练好的模型保存到文件中，并在以后的使用中加载模型。以下是保存和加载模型的步骤。

保存模型

我们可以使用model.save_model()方法将模型保存到文件中。

model.save_model('ttn.xml')

加载模型

在新的使用场景中，我们可以使用model.load_model()方法载入先前保存的模型。

new_model = TradingNeuralNetwork()
new_model.load_model('ttn.xml')

通过这些步骤，我们可以方便地保存和加载模型，以备将来使用。

使用模型进行预测

有了训练好的模型，我们可以使用它进行预测，基于输入数据做出决策。以下是使用模型进行预测的步骤。

准备输入数据

首先，我们需要准备适合模型的输入数据。预测方法接受一个二维数组作为输入。

input_data = [[...]]

进行预测

通过调用模型的model.predict()方法，并传入输入数据，我们可以得到预测的输出数据。

output_data = model.predict(input_data)

基于预测结果进行决策

预测的输出数据是一个二维数组，其中每个元素对应一个输出神经元的预测结果。根据预测结果，我们可以做出相应的决策。

max_class = np.argmax(output_data)
if max_class == 0:
    print("预测为买入信号")
elif max_class == 1:
    print("预测为卖出信号")
else:
    print("预测为持仓信号")

通过这些步骤，我们可以使用训练好的模型进行预测，并根据预测结果做出相应的决策。

结论

在本视频中，我们介绍了如何使用优化的开放源码神经网络来进行自动化交易策略。我们首先介绍了神经网络的结构和初始化，然后讲解了如何训练模型、保存和加载模型，最后详细演示了如何使用模型进行预测和决策。通过这些步骤，您可以快速构建和优化自己的交易策略，并应用于实际交易中。如果您对该神经网络模型感兴趣，可以在我们的网站上找到更多信息和代码。如果有任何疑问，请随时在评论中留言或联系我们。祝您交易成功！