Построение торговой системы
Обучение нейронной сети происходит последовательно на 2-х множествах: на множестве Simple set, состоящим из N-векторов типа, а затем на расширенном множестве Extended set, полученном на 1 Этапе. Обобщим результаты и рассмотрим схему работы нашей торговой системы в целом для ее дальнейшей реализации. Далее на основе исторических цен и полученных N-векторов формируется расширенное множество… Читать ещё >
Построение торговой системы (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Схема работы торговой системы
Обобщим результаты и рассмотрим схему работы нашей торговой системы в целом для ее дальнейшей реализации.
1 Этап.
Рис. 5 Анализ сообщений
На первом этапе анализируются загруженные сообщения из Twitter с помощью сентиментного анализа за N-дней. На выходе получается N векторов (за N-дней). Каждый из векторов = () () состоит из нормализованных частот по 8-ми эмоциям («happy», «loving», «calm», «energetic», «fearful», «angry», «tired» and «sad»).
Далее на основе исторических цен и полученных N-векторов формируется расширенное множество Extended set.
2 Этап (построение и обучение нейронной сети).
Обучение нейронной сети происходит последовательно на 2-х множествах: на множестве Simple set, состоящим из N-векторов типа, а затем на расширенном множестве Extended set, полученном на 1 Этапе.
Таким образом, получаем 2 торговые системы:
- · Simple set system, обученная на базовом множестве
- · Extended set system, обученная на расширенном множестве
Рис. 6 Обучение Simple set system
Рис. 7 Обучение Extended set system
После того, как получим 2 обученные на исторических данных торговые системы, необходимо проверить результаты их работы и вычислить какая из систем наиболее точно осуществляет прогнозирование.
Реализация первого этапа уже описана выше. Остается 2 этап, реализация которого описана далее.