3、神经网络在多领域的应用探索

神经网络在多领域的应用探索

1. 神经网络在机器人与金融市场的应用

1.1 机器人实验中的神经网络应用

在机器人实验里，存在一种有趣的情况。比如有一个进化机器人实验，有 3 个真实机器人，但神经网络（NN）种群数量为 6 个。由于只有 3 个机器人，所以先将 3 个 NN 上传到真实机器人身体里并评估其适应度，另外 3 个则等待前 3 个完成。使用真实机器人有明显优势，当在真实机器人中进化神经控制器时，一旦进化出解决方案，我们能确保它在应用时的行为和训练时完全一样，因为真实机器人的适应度分数基于其在现实世界的表现。

1.2 金融市场中的神经网络应用

1.2.1 自动货币交易员

外汇（FX）市场与股票市场不同，它 24/7 交易货币，2011 年的交易额约为 4 万亿美元，交易量巨大，流动性高。我们可以利用灵活的系统和精心选择的训练集，让神经网络自动买卖货币。
操作步骤如下：
1. 决定向 NN 的传感器呈现什么以及如何呈现。最直接的方法是对交易货币的历史数据实施滑动窗口协议。例如，将从 X 个时间点（每个时间点是每 K 秒计算一次的开盘或收盘价）到当前时间 T 的历史数据输入 NN，让它决定在 T + 1 时刻是买入、持有还是卖出该货币。
2. 以美元兑日元（JPY）交易为例，搭建一个使用真实历史数据的模拟 FX 市场。NN 智能代理通过传感器读取一定数量和特定组合的历史数据，然后立即输出三元信号（-1、0 或 1）。
3. 输出信号输入执行器，执行器根据信号决定是否买入、卖出或持有一定数量的日元。
4. 交易请求发出后，模拟市场将滑动窗口向前移动 1 个时间点，并向 NN 提供