"New Neural" ist ein Open-Source-Projekt für neuronale Netzwerke für die MetaTrader 5-Plattform. - Seite 25
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Wenn Sie einen Beispielcode für die Methode der differentiellen Evolution benötigen, kann ich ihn Ihnen zusenden. Die Methode ist ganz einfach. Es wird nach globalen Extrema gesucht.
Nein, das habe ich nicht gesagt.
Der Test- und Optimierungszeitraum ist ein ebenso wichtiger Systemparameter wie der Take-Profit-Wert, wenn er zum Beispiel verwendet wird. Und es ist unsinnig, einige Daten zu entfernen oder hinzuzufügen, nur weil das Netz neu trainiert wird. Es ist besser, etwas im Wintergarten zu ändern (z. B. die Topologie des Netzes zu ändern).
TheXpert, danke, ich werde es mir ansehen.
Erstellen Sie einen solchen NS, meine Herren Programmierer, und wir werden ihn testen.
Sie scheinen ein wenig zu programmieren.
Ich gebe Ihnen eine CD-Rom mit einem Raster und zeige Ihnen, wie man es benutzt (es ist nicht schwierig), und Sie stellen ein Modell für Tests und Diskussionen zur Verfügung. Schließlich sind Sie es, der die Inputs und Outputs erzeugt, das Netz kümmert sich nicht darum, was es lernen soll.
Allerdings kann ich leider nur ein Beispiel für 4k liefern. Gitter-Echogitter.
Ich möchte Ihnen den Quellcode der dll nicht zur Verfügung stellen. Wenn Sie Angst haben, kann ich die Quellen einer vertrauenswürdigen Person zur Zusammenstellung übergeben.
Ich kann die Baugruppe (dllka + EA) auch für alle sichtbar einstellen.
Der Test- und Optimierungszeitraum ist ein ebenso wichtiger Systemparameter wie der Wert des Take-Profits, wenn dieser zum Beispiel verwendet wird. Und es ist unsinnig, einige Daten zu entfernen oder hinzuzufügen, nur weil das Netz neu trainiert wird. Es ist besser, etwas im Wintergarten zu ändern (z. B. die Topologie).
Wenn Sie vor etwa 10 Jahren mit Netzwerken zu tun hatten, sollten Sie zunächst Ihr Wissen in dem betreffenden Bereich auffrischen, bevor Sie etwas sagen.
Komm schon, du. MLP ist so gut, wie es nur geht.
Lassen Sie uns nicht streiten, meine Herren, das ist mein Punkt.
Lassen Sie uns nicht streiten, meine Herren, das ist es, was ich sage.
Das hat noch niemand getan.
Wir müssen jedoch verstehen, warum sie die Anzahl der Neuronen in den Schichten reduzieren und die Anzahl der Proben in der Stichprobe erhöhen (das Wesentliche ist in beiden Fällen dasselbe - die Verringerung der Freiheitsgrade der Neuronen) - natürlich bis zu bestimmten Grenzen - bis das Netz aufhört zu lernen.
Wer braucht schon diese Sisyphusarbeit, eine neuronale Maschine zu entwickeln, wenn niemand versteht, wie man auf einfachste Weise damit arbeitet. Sieht so aus, als müssten Sie ein Handbuch für Dummies schreiben, um effektiv mit dem Motor arbeiten zu können - wie nützliche Tipps. Andernfalls werden wir mit vielen Anschuldigungen von einfachen Nutzern und Händlern konfrontiert: "Ich benutze die Neuro-Engine, aber mein Depot schmilzt vor meinen Augen - was ist das für ein Skandal? Ich werde mich beschweren!
Nun, das ist es, was wünschenswert ist, jemanden zu haben, der kompetent ist, aber kein Programmierer.
Es gibt keinen Grund, jetzt ein Raumschiff zu bauen, egal wie viel Erfahrung und Gepäck jeder von Ihnen bereits hat.
Sie brauchen kein Auto, kein Fahrrad, nur einen Motorroller. Einfach, unverblümt, verständlich und zuverlässig. Das wird Sie in diesem Stadium von Streitigkeiten über die Formel für den besten Treibstoff für ein Raumschiff befreien.
Allein die Tatsache, dass Sie einen funktionstüchtigen Motorroller haben, erregt Aufmerksamkeit. Es wird das Superproblem nicht lösen? Das muss nicht sein. Das reicht aus, um Aufmerksamkeit zu erregen, und es wird es Ihnen leichter machen, sich auf das Einfache einzulassen.
Ich werde formulieren, was ich zum Handeln brauche. Die anderen Händler werden hinzufügen.
...
Was ich gerne bekommen würde.
Erstellen Sie, meine Herren Programmierer, einen solchen NS, und wir werden ihn testen. Wir werden die Testergebnisse im Forum veröffentlichen und diskutieren. Mit diesem Ansatz werden Händler und Programmierer schon bald eine Sprache sprechen, die für beide Seiten verständlich ist.
Aus den vorstehenden Ausführungen schließe ich, dass:
Sie müssen drei Blöcke haben
1 Vorverarbeitungseinheit
2 NS
3 Nachbearbeitungseinheit
Die Vorverarbeitung bereitet die erforderlichen Daten vor und verteilt sie auf die Eingänge.
Der NS baumelt zwischen ihnen
Das Postprocessing umfasst sowohl Stichproben der Ergebnisse als auch die Interpretation der Ergebnisse für Expert Advisor.
Vorverarbeitung und Nachverarbeitung müssen sich in derselben Klasse befinden, da es sonst zu Problemen beim Abgleich von Eingaben und Ausgaben für das Training kommen kann. Diese Klasse exportiert zwei Ausgabe-Arrays (Eingaben und Ausgaben) an die NS, wobei das Ausgabe-Array durch sich gegenseitig ausschließende Methoden exportiert wird (im Trainingsmodus nur lesen, im Arbeitsmodus nur schreiben).
Der Benutzer sättigt also die virtuellen Methoden der Vor- und Nachverarbeitung mit seinen eigenen, verbindet sich mit der Klasse pre_post_processing von NS und ruft die Klasse vom EA aus auf. Die Klasse Expert Advisor liefert nur nachbearbeitete Daten (empfängt Daten direkt aus der Marktumgebung).
Etwa so.
Vielleicht kann ich es tun. Ich kann kein Programmierer sein, ich habe keine zwei Abschlüsse. Aber ich komme langsam voran.
Victor, jede Hilfe ist willkommen.
Sie brauchen jetzt kein Raumschiff zu bauen, so sehr Sie sich das auch wünschen mögen, denn Sie alle haben schon viel Erfahrung und viel Gepäck mitgebracht.
Sie brauchen weder ein Auto noch ein Fahrrad, nur einen Roller. Einfach, unverblümt, verständlich und zuverlässig. Das wird Sie in diesem Stadium von Streitigkeiten über die Formel für den besten Treibstoff für ein Raumschiff befreien.
Allein die Tatsache, dass Sie einen funktionstüchtigen Motorroller haben, erregt Aufmerksamkeit. Es wird das Superproblem nicht lösen? Das muss nicht sein. Das reicht aus, um Aufmerksamkeit zu erregen, und es macht es Ihnen leichter, sich auf das Einfache einzulassen.
Ich stimme zu. Was ist mit diesen Raumschiffen, lasst uns einen Roller/Fahrrad machen (ich meine, man muss es nicht erfinden, man muss es nur in MQL implementieren).
Stellen wir uns eine bestimmte Aufgabe und überlegen wir, wie wir ihre Wirksamkeit maximieren können. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass ich nicht weiß, was MQL5 ist (und ich weiß, OOP nur auf Dummies Ebene), ich habe nie mit NS (nicht, dass mit NS, ich verstehe nicht, Expert Advisor-Systeme usw.) behandelt. Aber ich kann die Hände tauschen und habe einen gewissen TS.
Stellen wir uns also vor, dass mein ganzes Wissen ausreicht, um Folgendes zu formulieren:
1. ich brauche ein Neuronennetz, das auf der Grundlage bestimmter Daten und bestimmter Regeln (die im Voraus nicht bekannt sind) ein bestimmtes Ergebnis in Form eines bestimmten Signals erzeugt. Bei der Ausgabe haben wir folgende Möglichkeiten: kaufen, verkaufen, warten.
2 Die Signale sollten aus verschiedenen Quellen stammen. Das können zum Beispiel sein: einfache Candlestick-Muster, Standardindikatoren (CCI, MA, RSI, Stochastik usw.), der Preis-Feed und andere Dinge, die einem Händler in den Sinn kommen können.
Die Logik und Funktionalität des Netzes wird in jedem Fall implementiert werden, und wie genau das Netz trainiert wird, ist nicht wichtig (für mich ist NS eine BLACK/SWARN-Box). Für das Training ist es jedoch wichtig, die Möglichkeit zu haben, mit Daten aus einer vorbereiteten Datei (oder mehreren Dateien) zu trainieren, z. B. für Aktionen eines Händlers/Experten auf einem Handelskonto (oder andere Optionen können verfügbar sein).
4. Das Regelwerk muss in einer Datei gespeichert und bei Bedarf daraus geladen werden können.
Daraus ergibt sich ein NS, das aus "zwei" Schichten von Neuronen besteht (denken Sie daran, ich bin ein Dummkopf!):
a) Die erste Schicht besteht aus Neuronen, die das Rohsignal analysieren (Indikatoren, Candlestick-Muster, Strom von Kursen usw.). In einer vereinfachten Version verarbeitet jedes Neuron nur eine Eingangsquelle. Am Ausgang erhalten wir drei Optionen - kaufen, verkaufen, warten.
b) Empfängt ein kodiertes Signal (kaufen, verkaufen, warten) von einem oder mehreren Neuronen der "ersten" Ebene. Erzeugt ein einzelnes Signal auf der Grundlage der Regeln.