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Seminario de IA - Agentes de bolsa - Grupo estratégias neuronales
Les acabo de enviar un correo para tratar de cuadrar una reunión para tratar el estatus actual del proyecto. Saludos, Félix
Fuentes
En la siguiente URL está un repositorio de subversion (
http://subversion.tigris.org/) con los fuentes de la plataforma de agentes. Todos deberíabos desarrollar nuestras soluciones aquí para poder compartir el código:
https://gabriel.prat.name/svn/MAStock
Podéis encontrar un cliente de subversion para Windows aquí:
http://tortoisesvn.tigris.org/download.html
Series temporales
Implementación sencilla de una serie de tiempo (ver versión más compleja integrada con la plataforma de agentes en PrediccionValoresFuturos)
Motor de redes neuronales en Java
Aunque si lo creeis conveniente podeis usar otros motores o herramientas, proponemos el uso del motor de redes neuronales joone, porque es bastante completo y su uso es muy sencillo. Por ejemplo en la URL siguiente podeis ver como se usaria para resolver el problema de la XOR (si os bajais el código de sourceforge teneis el ejemplo completo)
http://www.jooneworld.com/Documentation-HowToBuildANN.html
Podeis ver otro ejemplo todavía mas interesante si os bajais ademas todo el entorno gráfico y cargais el archivo delaylayersample.ser . En este ejemplo precisamente intenta ajustar una serie de tiempo de un valor financiero cogido desde yahoo (usando la delaylayer para provocar el desplazamiento deseado entre el input y el output). La idea seria hacer que nuestra sencilla serie de tiempo se comportara igual que lo hace la clase que devuelve datos desde yahoo.
Linea de trabajo
Con estos dos elementos (o las variantes suyas que creeis oportunas) y los indicadores macroeconómicos mencionados en clase ya podemos empezar a diseñar estrategias neuronales diversas. En cuanto tengamos preparada la nuestra (Gabriel y Rafa) la postearemos aqui para que veais el funcionamiento
Línea Aprendizaje por Refuerzo (Ivan O.)
Una línea de acción interesante es utilizar aprendizaje por refuerzo. De esto la forma más sencilla es suponer que toda la información necesaria para la toma de decisiones está en la serie temporal. También se podrían tener en cuenta variables macroeconómica (un poco más complejo). En estos momentos estoy haciendo la implementación. Tan pronto tenga resultados algo satisfactorios, los colocaré en esta página para así escuchar comentarios y sugerencias.
Un par de artículos que muestran esto:
Aquí subo los artículos que encontré
Upload:financial_forecasting_and_gradient_descent.pdf- Upload:Guidelines_for_Financia_Forecasting_with_N_N.pdf
- Upload:Recurrent_NN_for_Time_Series_Clasification.PDF
MAStock + TimeSeries + Red neuronal prediciendo valores futuros (Rafa y Gabriel)
En esta página encontrareis nuestros avances: PrediccionValoresFuturos
Miembros
| Félix Castro |  fcastro@uaeh.reduaeh.mx |
|---|---|
| Ivan Olier | iaolier@lsi.upc.es |
| Miguel Vázquez | mikisvaz@yahoo.com |
| Rafael Castillo | rafaelc@lsi.upc.es |
| Gabriel Prat | gprat@lsi.upc.es |
| Mariano Belinsky | mariano@interactiva.com.ar |
Bilbliografia
Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets (E. Michael Azoff)
- Algunas IdeasInteresantesDeAzoff
- http://www.arches.uga.edu/qianbo/Research.htm
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