Suche nach einer Reihe von Indikatoren, die in die Eingänge des neuronalen Netzes eingespeist werden. Diskussion. Ein Instrument zur Bewertung der Ergebnisse. - Seite 2

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An den Fingern.

Der eine spricht, der andere antwortet.

Die Größe eines Mannes (cm):

1-unwahrscheinlich

10- es kann nicht sein

30- unwahrscheinlich

100-möglicherweise

176-wahr

200-kleine Chance

230 - das kann nicht sein.

300 - unwahrscheinlich.

Dies ist ein Beispiel für eine nichtlineare Transformation.

 
Und wenn wir es nach dem Prinzip des glücklichen Affen machen. Zum Beispiel, wir nehmen CCI und überprüfen Sie es auf alle verfügbaren Geschichte, dann wählen wir profitable Bereiche und es wird nicht verlieren die ganze Zeit. Dann nehmen wir Momentum, Bollinger, muwings und wählen profitable Bereiche. Der Handel erfolgt virtuell, und ein System, das so gut ist wie die erste Auswahl, wird zum echten Handel zugelassen. Wenn sich die Geschichte wiederholt, sollte es funktionieren. Der Vorteil dieses Ansatzes ist auch eine ungefähre Schätzung der Dauer einer guten Situation. Was sind Ihre Kriterien für die Auswahl profitabler Bereiche, wie z.B. die Anzahl der Trades, die durchschnittliche Transaktion, der maximale Drawdown, die Dauer eines profitablen Bereichs, ich habe eine kleine Idee, die ich Ihnen später mitteilen werde.
 
ivandurak >> :
Wie wäre es, wenn wir es nach dem Prinzip des glücklichen Affen machen. Nehmen wir zum Beispiel den CCI und überprüfen wir ihn anhand der gesamten verfügbaren Historie, so wählen wir profitable Sektoren, die nicht ständig verlieren. Dann nehmen wir Momentum, Bollinger, muwings und wählen profitable Bereiche. Der Handel erfolgt virtuell, und ein System, das so gut ist wie die erste Auswahl, wird zum echten Handel zugelassen. Wenn sich die Geschichte wiederholt, sollte es funktionieren. Der Vorteil dieses Ansatzes ist auch eine ungefähre Schätzung der Dauer einer guten Situation. Was sind Ihre Kriterien für die Auswahl profitabler Bereiche, wie z.B. die Anzahl der Trades, die durchschnittliche Transaktion, der maximale Drawdown, die Dauer eines profitablen Bereichs, ich habe eine kleine Idee, die ich Ihnen später mitteilen werde.


Sie können in dem anderen Thread hier gehen.
 
Run >> :

Hallo

Ich war schon immer daran interessiert, etwas über NS zu erfahren, aber sobald ich anfange, Literatur zu diesem Thema zu lesen, fängt mein Kopf an zu kochen und schließlich kann ich nicht einmal verstehen, was NS ist.

Könnten Sie anhand eines einfachen Beispiels (sozusagen an den Fingern) erklären, worum es sich handelt?

>> Danke

Fangen.

Dateien:
backpropagation.zip  422 kb
 
gumgum писал(а) >>

Fangen.

i takoe uge chital mnogo navernoe mne ne dano poniat chto takoe NC

cpacibo

 
Run >> :

I takoe uge chital mnogo navernoe mne ne dano poniat chto takoe NC

cpacibo

Was brauchen Sie?

 

Ja verstehen, wie die NS versteht, dass 176 cm wahr ist

 
Run >> :

>> ja verstehen, wie der NS versteht, dass 176cm wahr ist

>>. Aber sin90% = 1 ist wahr?

 
Run >> :

um zu verstehen, wie der NS versteht, dass 5'7" wahr ist.

Jetzt kommt der Prozess!

Mein vorheriges Beispiel ist eine nicht-lineare glockenförmige Transformationsfunktion

Im Allgemeinen ist die am häufigsten verwendete Funktion, zumindest bei mir, (2/(1-2^(-x))-1.

Experimentieren Sie in Excel oder Matcad mit dem obigen Beispiel, dann wird vieles klar.

 
IlyaA писал(а) >>

gehen Sie zu einem anderen Thema hier.

Auch ich bin sehr daran interessiert, ein Mindestmaß an Indikatoren und eine Bewertung der Ergebnisse zu finden, allerdings für meine eigenen Zwecke.

Nur anstelle des Schlusskurses sollten wir das Ergebnis des Handels verwenden. Wer sich mit Geometrie auskennt, sollte den Code korrigieren

double Dispersia (int i, int N)
{
// In diesem Unterprogramm berechnen wir die Streuung der Schlusskursabweichung von
// Lineare Regressionslinie
// Imho ist die Streuung vom Durchschnittswert nicht ganz angemessen, da die Verteilung
// beschrieben durch z.B. y=b*x+c, dann hängt die Streuung (vom Durchschnitt) vom Neigungswinkel, //der Tiefe der
// die Stichprobe und die Streuung. In meinem Fall hängt die Varianz nur von der Spanne ab.
In meinem Fall hängt die Streuung nur von der Spanne ab. // Es ist natürlich vorzuziehen, eine Potenz oder einen Exponenten zu verwenden, insbesondere bei der Berechnung von Systemen, // die auf Beschleunigungsraten basieren.
//Beschleunigungsraten, dann tut es mir leid, ich bin zu dumm.
double Pi=3.141592653589793 ; // Vergessen Sie den Äquivalenzoperator .
int j;
double a,b,Summ_x,Summ_y,Summ_x_2,Summ_xy,Deviation,StdDeviation,Sredn_y,AC;
for (int x=1;x<N;x++)
{ j=N-x+i;
Summ_x=Summ_x+x;
Summ_y=Summ_y+Close[j];
Summ_xy=Summ_xy+x*Close[j];
Summ_x_2=Summ_x_2+MathPow(x,2);
}
b=((N-1)*Summ_xy-Summ_x*Summ_y)/((N-1)*Summ_x_2-MathPow(Summ_x,2));
a=(Summ_y-b*Summ_x)/(N-1);
Sredn_y=Summ_y/(N-1);
for ( x=N ;x>=1 ;x--)
{
j=N-x+i ;
wenn ( b >0 )
{
AC= MathAbs(Close[j]-(b*x+a))*MathSin(Pi/2-MathArctan(b)) ;
}
wenn ( b<0 )
{
AC=MathAbs(Close[j]-(b*x+a))*MathSin(MathArctan(b)-Pi/2) ;
}
Abweichung=Abweichung+ MathPow(AC,2) ;
}
StdDeviation=MathSqrt(Abweichung/N);
return(StdDeviation*StdDev)
}

Wenn wir das Ergebnis nach dieser Formel schätzen, dann wird TS durch zwei Parameter beschrieben: den Steigungswinkel der Regressionslinie, je größer, desto besser, und die Pseudodispersion, je näher an Null, desto besser.

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