Statistica Neural Networks временные ряды.
- Любые вопросы новичков по MQL4 и MQL5, помощь и обсуждение по алгоритмам и кодам
- Спрашивайте!
- Астро...
Alyuda Neurointellegence может помочь.
http://www.alyuda.com/neural-networks-software.htm
Но, честно говоря, зачем вам возиться с другими программами когда у вас есть метатрейдер. Описывайте вашу нейронку в mql4, задавайте коеффициенты и оптимизируйте их используя встроенный генетический алгоритм. Например, создаём простейшую forward сеть состоящую из трёх входных данных
x1 = RSI / Per1
x2 = RSI / Per2
x3 = RSI / Per3
Выбираем количество нейронов в hidden layer - 0. Выбираем количество нейронов в выходном уровне - например два нейрона, y1 и y2. Таким образом, у нас создана 3-0-2 сеть. y1 и y2 это наши выходы. Например y1>=u покупаем, y1<=-u продаём, y2<=-v закрываем покупку, y2>=v закрываем продажу, где |u|<=1 и |v|<=1. Дальше описываем y1=F(x1,x2,x3) и y2=F(x1,x2,x3):
y1 = F(a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3)
y2 = F(b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3)
где F() - нелинейная функция (activation function). Например, F(x)=tanh(x)=(exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x)). Я предпочитаю более простую функцию для избежания ошибок при вычислении exp():
F(x) = -1 if x<=-1, x if -1<x<1, 1 if x>=1.
Сеть создана и описана. Здавайте периоды Per1, Per2 и Per3 для RSI и оптимизируйте через метадрейдовский бактестер а0, а1, а2, а3, b0, b1, b2, b3, -1<=u<=+1, -1<=v<=+1. Можете также оптимизировать Per1, Per2 и Per3. Можете поиграть с разными входными данными. Например, вместо RSI попробуйте stochastic или MACD или другой индикатор. Можете ограничиться одним выходным нейроном для открытия позиций: y(x1,x2,x3)>=u покупаем, y(x1,x2,x3)<=-u продаём. А закрываем по стоплоссу, трейлинг стопу или takeprofit.
Можно также создать более сложную сеть, в которой каждому торговому решению приписан соответствующий выходной нейрон. Например, при тех же входных данных, создаём 4 выходных нейрона
y1(x1,x2,x3)>u1 - открываем лонг
y2(x1,x2,x3)>u2 - открываем шорт
y3(x1,x2,x3)>u3 - закрываем лонг
y4(x1,x2,x3)>u4 - закрываем шорт
В таком случае, у вас будет 16 оптимизируемых коеффициентов и 4 оптимизируемых уровней классификации u1-u4. Обычно, u1=u2=u3=u4=0.9.
1-2 нейрона это баловство... только для простых экспериментов...
Ну в самом деле сколько может запомнить информации 1 нейрон ?
А оптимизатор не может перибирать например 12 параметров... т.е. сеть на хотябы 3-х нейронах уже не сделаешь...
А так в целом мысль правильная... сам с такого начинал...
1-2 нейрона это баловство... только для простых экспериментов...
Ну в самом деле сколько может запомнить информации 1 нейрон ?
А оптимизатор не может перибирать например 12 параметров... т.е. сеть на хотябы 3-х нейронах уже не сделаешь...
А так в целом мысль правильная... сам с такого начинал...
По-видимому у вас больше опыта в нейронных сетях. Мне так и не удалось создать прибыльной системы используя сети. При увеличении количества входных данных и нейронов, сеть можно подогнать очень хорошо но только на истории. При out-of-sample тестировании, все сливалось. Нужно переучивать сеть почти каждую неделю. Поделитесь опытом пожалуйста. У вас есть прибыльные сети? Как часто вы их переоптизируете? Сколько нейронов? Намекните на входные данные.
... Нужно переучивать сеть почти каждую неделю. Поделитесь опытом пожалуйста. У вас есть прибыльные сети? Как часто вы их переоптизируете? Сколько нейронов? Намекните на входные данные.
Уважаемый gpwr, неужели это такая мировая проблема переучивать сеть раз в неделю,ну "держит" веса сеть неделю,так это же ХОРОШО!
По-видимому у вас больше опыта в нейронных сетях. Мне так и не удалось создать прибыльной системы используя сети. При увеличении количества входных данных и нейронов, сеть можно подогнать очень хорошо но только на истории. При out-of-sample тестировании, все сливалось. Нужно переучивать сеть почти каждую неделю. Поделитесь опытом пожалуйста. У вас есть прибыльные сети? Как часто вы их переоптизируете? Сколько нейронов? Намекните на входные данные.
Никто вам не скажет, как он прогнозирует на Forex, потому, что это деньги, которые потенциально могут забрать у того, кто имеет какую-то профитную прогнозную систему. И наивные высказывания, типа: "расскажите про входы", "как вы прогнозируете", и.т.д, это просто детский лепет, я считаю.
Никто вам не скажет, как он прогнозирует на Forex, потому, что это деньги, которые потенциально могут забрать у того, кто имеет какую-то профитную прогнозную систему. И наивные высказывания, типа: "расскажите про входы", "как вы прогнозируете", и.т.д, это просто детский лепет, я считаю.
Вы рассуждаете как директор ДЦ,это его проблемы-как перекрыть открытые позиции его клиентов- для этого он содержит штат аналитиков,и платит им за это краюшку хлеба!
А этот форум собсно и для того,чтобы обсудить методы прогнозирования...,или может закрыть эту ветку и этот форум?
эй,модераторы,сушите сухари!...
По-видимому у вас больше опыта в нейронных сетях. Мне так и не удалось создать прибыльной системы используя сети. При увеличении количества входных данных и нейронов, сеть можно подогнать очень хорошо но только на истории. При out-of-sample тестировании, все сливалось. Нужно переучивать сеть почти каждую неделю. Поделитесь опытом пожалуйста. У вас есть прибыльные сети? Как часто вы их переоптизируете? Сколько нейронов? Намекните на входные данные.
На самом деле у меня сеть может учиться и каждый день... :)
Есть критерии по которым определяется работоспособность сети и если она меньше необходимого, то запускается процесс обучения...
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования