CyberCortex® Машинное Обучение для Трейдинга

[CyberCortex]

CyberCortex® (КиберКортекс®) – это программа для алгоритмического трейдинга по автоматическому поиску закономерностей в биржевых данных, базирующаяся на современных технологиях машинного обучения. Ядром CyberCortex® является один из мощнейших алгоритмов классификации – алгоритм адаптивного бустинга решающих деревьев.



Программа позволяет загружать любые биржевые данные в формате CSV, обучать автоматический алгоритм классификации и строить прогноз. Но самое главное CyberCortex® дает возможность непосредственно real-time получать данные из платформы MetaTrader 4, производить анализ на лету и возвращать результат обратно в терминал, для того чтобы Вы или Ваш робот могли использовать прогноз в торговле. Для этих целей в CyberCortex® использована технология именованных каналов, которая позволяет программам с высокой скоростью общаться между собой непосредственно внутри оперативной памяти компьютера.



Преимущества CyberCortex® в сравнении с существующими аналогами:

• [B]Простота освоения.[/B] Чтобы воспользоваться CyberCortex® Вам не понадобится часами изучать громоздкие инструкции по эксплуатации, подбирать разные настройки и конвертировать файлы с непонятными расширениями в файлы с еще более непонятными расширениями. В CyberCortex® все элементарно просто и работает из коробки. К тому же, весь интерфейс программы на русском языке.

• [B]Используемый алгоритм.[/B] Для многих трейдеров технологии из области искусственного интеллекта начинаются и заканчиваются на избитой теме классических нейронных сетей. Но алгоритм бустинга, реализованный в CyberCortex® – это на порядок более мощный и современный инструмент потому что:

1. Алгоритм в CyberCortex® не требует сокращать размерности входных данных и выискивать какие признаки несут информативность, а какие нет. Напротив, чем больше входных данных имеется, тем выше вероятность правильной классификации. Неинформативные признаки автоматически отсеиваются. Также нет никакой необходимости предварительно нормировать данные.

2. Алгоритм в CyberCortex®, в отличие от нейронных сетей, не требует настраивать параметры обучения для того, чтобы получить оптимальный результат, практически не подвержен склонности к переобучению, а также позволяет классифицировать данные на произвольное число классов.

3. Удивительная особенность реализованного алгоритма в том, что, если в данных содержатся закономерности, – они будут найдены. Если же в данных закономерности отсутствуют, то прогнозы алгоритма будут не лучше простого подбрасывания монетки, что, собственно, логично.

• [B]Удобство.[/B] CyberCortex® связан с самым популярным терминалом для торговли – MetaTrader 4. Это позволит Вам использовать наработки миллионов трейдеров, а также всю вашу фантазию для построения своей собственной прибыльной торговой системы, использующей в своей основе интеллектуальный анализ данных.



Наша целевая аудитория – это люди, готовые выйти за рамки «торговли по скользящей средней или стохастику», а также просто энтузиасты, готовые пробовать и испытывать новые инструменты.



[B]Предупреждение 1. [/B]Разработчики не гарантируют, что, приобретя программу, Вы сразу же построите прибыльную торговую систему. Увы, но Граалей не существует. И Вам все-равно надо будет активно шевелить извилинами и использовать Вашу фантазию по максимуму, чтобы получить хороший результат.

[B]Предупреждение 2. [/B]Разработчики гарантируют, что все алгоритмы, реализованные в CyberCortex® реализованы максимально качественно с точки зрения заложенной в них математики.



Мы протестировали правильность работы CyberCortex® на данных, взятых с этих сайтов:

[url]http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Arcene[/url]

(репозиторий данных по машинному обучению)

[url]http://www.uta.edu/faculty/manry/new_classification.html[/url]

(сайт лаборатории по распознаванию изображений университета Арлингтона в Техасе, США).



В первом случае использовались данные анализа крови здоровых людей и людей больных раков. Гипотеза заключалась в построении модели, способной прогнозировать рак у человека на основе его анализов. Классифицировать требовалось на 2 класса (болен - не болен).

Длина обучающего примера составила 10000 признаков. 3000 из которых носили случайный характер и специально добавлены учеными для тестирования качества классификации алгоритмов. Всего в обучающей выборке использовано 100 примеров, что несомненно очень мало, но больше, увы, нет. При тестировании использовались уже другие примеры в количестве также 100 штук.

Результат Вы можете наблюдать на скриншоте.

Точность CyberCortex® составила 75% на незнакомых данных. Мы убеждены, что если бы данных для обучения было большее, то можно было бы существенно увеличить точность прогнозов.



Во втором случае использовались данные американских автомобильных номеров. Гипотеза заключалась в построении модели, успешно распознающей символы на автомобильных номерах: 26 букв английского алфавита и 10 цифр, итого потребовалось провести классификацию на 36 классов. Длина обучающего примера составила 49 признаков. Всего в обучающей в выборке использовано 7044 примера, в тестовой – 5713.

Результат обучения также можете видеть на скриншоте.

Точность CyberCortex® составила 96,3% на незнакомых данных.

Для того, чтобы Вы познакомились ближе с CyberCortex®, мы даем Вам ссылку на демоверсию программы, в которой доступны загрузка файлов и обучение алгоритма, но не доступны функции сохранения и загрузки уже обученных классификаторов, а также связи с MetaTrader 4.

[B]Ссылка на демо-версию:[/B] [url]https://yadi.sk/d/v4lGVxOcdpe9q[/url]

Не забудьте сначала установить Microsoft .Net Framework 4.5 с официального сайта Microsoft:

[url]http://www.microsoft.com/ru-ru/download/details.aspx?id=30653[/url]

Если Вас заинтересовал наш продукт, пожалуйста, свяжитесь с нами по электронной почте: [email]cybercortex.store@gmail.com[/email]

Приобретя у нас CyberCortex®, Вы также получаете типовой шаблон советника на mql4, в котором встроены функции обмена данными с CyberCortex®.

Спасибо за внимание.