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Sie müssen das Problem nicht lösen. Es reicht aus, für einen bestimmten Fall eine ausreichend lange Trainingsstichprobe zu finden, und das ist sehr leicht zu bewerkstelligen.
IMHO ist dies viel einfacher zu lösen. Ich habe mich hingesetzt und mit verschiedenen Optimierungsfenstern experimentiert und diese Methode gefunden:
Wir führen die erste Optimierung durch. Wir sind auf der Suche nach einem erfolgreichen oder nicht sehr erfolgreichen Terminkontrakt mit einem anständigen Drawdown. Bewegen Sie den Cursor in einem Diagramm an den unteren Rand dieses Drawdowns und sehen Sie das Datum in einem Tooltip. Verschieben Sie das Ende des Optimierungsfensters auf genau dieses Datum. Wir führen eine weitere Optimierung durch und suchen nach einem erfolgreichen Forward und sehen, dass ein Wunder geschehen ist: Die Anpassung hat unseren vorherigen Drawdown ausgeglichen und ihn in einen profitablen Bereich verwandelt, und dann ist der Forward erfolgreich, wie er es vor diesem Trick war.
Theoretisch ist diese Methode sicherlich besser, denn in diesem Fall hat unser TS gelernt, den Drawdown zu eliminieren, was ihm vorher nicht möglich war, weil er keine telepathischen Kräfte hatte und wir ihm gesagt haben, was sein Fehler war. Und praktisch - es wird immer noch mit einer Mistgabel geschrieben, d.h. wir sollten zusätzlich prüfen, ob diese Methode angemessen ist, weil der Fensterbereich für die Vorwärtsprüfung kleiner geworden ist.
Das Material für den Artikel ist bereits vollständig zusammengestellt, Sie müssen es nur noch in die richtige Reihenfolge bringen, einige Bilder hinzufügen und schon können Sie es zur Veröffentlichung schicken.
Kurz gesagt geht es in dem Artikel um ein neuronales Netz mit eingebautem Expertensystem (was können sich Papierschreiber für ein Honorar ausdenken?) und gibt Antworten auf folgende Fragen
1. Warum braucht ein neuronales Netz eine Interpolation? Warum brauchte sie das plötzlich?
2. Kann ein Neuron, das auf korrekte Approximation bei stationären und konsistenten Daten trainiert wurde, interpolieren? Am Beispiel einer logistischen Regression, die ihrerseits ein Neuron ist. Die Propagandisten der logistischen Regression werden unzufrieden bleiben. Auch die Pestärzte werden dieses Geschreibsel missbilligen, denn es ist heute Mode, logistische Regressionen zur Berechnung von Computerdiagnosen zu verwenden.
3. Wie erstellt man ein Expertensystem für korrekte Interpolation: Notwendige und ausreichende Bedingungen? Ein Expertensystem ist im Wesentlichen eine Schicht eines neuronalen Netzes, aber keine Blackbox, denn es verfügt über eine Wissensbasis mit leicht interpretierbaren Regeln, wie andere Expertensysteme. Wenn jemand etwas zu verbergen hat, ist es besser, so etwas nicht zu lesen, sondern schwarze Kästen zu verwenden.
4. Ist es möglich, ein neuronales Netz mit einem Expertensystem an Bord neu zu trainieren? Wer verbietet es?
5. Wie kann man das Expertensystem automatisch auf der Grundlage von Trainingsbeispielen trainieren, so dass man die Wissensbasis nicht manuell erstellen und korrigieren muss? Natürlich handelt es sich bei den Trainingsbeispielen um Handelssignale, d. h. wir verwenden die Messwerte technischer Indikatoren oder Oszillatoren, um das System für den Handel zu trainieren, aber nicht, um die Iris eines nerdigen Fishers zu erkennen. Aber es ist immer noch bequemer und zuverlässiger, die Wissensbasis mit den Händen anzukratzen, insbesondere mit Kurven und dem Wachsen von einigen Stellen, als diesen Fall dummen Algorithmen anzuvertrauen.
6. Wie lässt sich das Untertraining eines neuronalen Netzes mit einem Expertensystem vermeiden? Das ist sicherlich eine seltsame Frage, denn jeder ist es gewohnt, sich mit Umschulungen und Optimierungen herumzuschlagen. Aber der Autor ist offensichtlich entschlossen, etwas Falsches zu bekämpfen.
7. Vor- und Nachteile gewöhnlicher neuronaler Netze im Vergleich zu einem neuronalen Netz mit einem Expertensystem an Bord? Der Autor hat es mit den Nachteilen zu weit getrieben, denn heutzutage ist es wahrscheinlich, dass er sich mit Dingen rühmt wie: Know-how, patentiertes Gerät, es gibt kaum Analoga, Empfehlungen von den besten Hundezüchtern und Zahnärzten, es kann keine Nachteile geben, nur Vorteile, bestellen und kaufen Sie es sofort, während der Vorrat schon zur Neige geht, usw.
Auch zu diesem Artikel beigefügt werden Quellcodes des neuronalen Netzes mit Expertensystem in mql4 und mql5 ohne Verwendung externer Bibliotheken und dll geschrieben, und der Artikel selbst erklärt die wichtigsten Merkmale der Algorithmen auf dem Weg. Und das ist völlig sinnlos, denn jeder Grapscher weiß genau, dass Quellcodes sorgfältig vor neugierigen Blicken versteckt, Zeugen beseitigt und alle Spuren verwischt werden müssen.
Das sind die Torten.
Das Problem bei der Anpassung ist, dass manche Leute nur einzelne Optimierungsergebnisse(Läufe) analysieren. Aber man muss sie in ihrer Gesamtheit betrachten - als Gesamtergebnis der optimalen Zonen. In diesem Fall ist eine Weiterleitung nicht erforderlich.
Wir haben zum Beispiel ein System auf einer einzigen Maschine mit einem Optimum - der Maschinenperiode. Optimiert und bekam eine Reihe von Sätzen von Wert des Ganzen, ordnete sie von PF zum Beispiel. Natürlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass einzelne Läufe zufällig sind, hoch und wir müssen sie zum Beispiel mit Forward überprüfen. Betrachtet man aber nicht einzelne Läufe, sondern die optimale Zone und das Ergebnis darüber, dann ist es fast unmöglich, in verschiedenen Teilen der Serie ein positives Ergebnis über der optimalen Zone zu erzielen. Dies hängt natürlich von der Breite der optimalen Zone und der Empfindlichkeit der Ergebnisse des Laufs gegenüber einer minimalen Änderung des Optimums ab. D.h. die Beibehaltung der optimalen Zone ist ein Zeichen von Robustheit und Anti-Anpassung. Und vorwärts ist nur gut, wenn man es einmal benutzt. Wenn Sie es wiederholt für dasselbe System verwenden, wird es einfach Teil des Trainingsmusters.
P.S.
Auch die Uhrzeit, zu der ein bestimmtes System lief, ist ein Systemparameter. Einer arbeitete zum Beispiel von 2005 bis 2011. Dies ist sein optimaler Wertebereich - ein Leben lang. Wenn man die Geschichte optimiert, versucht man fast, Systeme mit dem Maximum dieses Bereichs zu finden. Aber das System darf nicht ewig funktionieren. Deshalb sollten wir bei der Angabe eines Testzeitraums daran denken, dass wir diesen willkürlich wählen und verlangen, dass das System in diesem gesamten Bereich funktioniert - das ist eine leere Phrase. Wenn Sie sich entschließen, 10 Jahre lang zu suchen, tun Sie es). Imha, eine solche Zeitspanne, dass sie das gewünschte Maß an Vertrauen in die Ergebnisse gibt. Sie hängt von der Anzahl der Geschäfte und der Verteilung von gewinnbringenden/verlustbringenden Geschäften ab.
Avals:
Betrachtet man jedoch nicht einzelne Läufe, sondern die optimale Zone und das Ergebnis darüber, dann ist es fast unmöglich, in verschiedenen Teilen der Reihe ein positives Ergebnis über der optimalen Zone zu erzielen.
Ja, imho ist es das Gleiche, aber auf eine andere Art und Weise. Ist die optimale Zone eine Art Glättungsfilter für die Ergebnisse?
Es handelt sich um einen Durchschnittswert der Zielkennzahl (z. B. Gewinnfaktor) in einem bestimmten Bereich der Optik.
Es ist wichtig, dass die Bandbreite der Optionen mit einem ausreichenden durchschnittlichen Zielwert ausreichend groß ist und in allen Teilen des Tests beibehalten wird. Einzelne Läufe können vorübergehend in die Verlustzone gehen, aber im Durchschnitt sollte der Bereich profitabel bleiben. Das System ist robust, wenn dies für jede Option zutrifft.
Es geht also nicht darum, die Robustheit eines einzelnen Laufs abzuschätzen, sondern die der Option als Ganzes
Entscheiden Sie zum Beispiel, dass der IQ einer Person von der Körpergröße abhängt. Optimieren Sie es auf 1000 Zellen und Sie erhalten einen durchschnittlichen maximalen IQ von 162 cm. Dann begannen sie mit Vorwärtstests an anderen Menschen, und es stellte sich heraus, dass sie nicht so gut waren). Wenn sich aber herausstellt, dass ständig in jeder Stichprobe Menschen mit einer Körpergröße von z.B. 160-170cm einen höheren durchschnittlichen IQ haben, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um einen Zufall handelt, viel geringer als bei einem einzelnen Wert (weil mehr Menschen in die Stichprobe kommen). Und das bedeutet, dass die Abhängigkeit des IQ von der Körpergröße an sich einen Platz hat.
Neue Version in der angehängten Datei, diesmal mit Geldmanagement (nicht-aggressiver Prozentsatz der Einlage):
Neue Version in der angehängten Datei, diesmal mit Geldmanagement (nicht-aggressiver Prozentsatz der Einlage):
Das Problem bei der Anpassung ist, dass manche Leute nur einzelne Optimierungsergebnisse (Läufe) analysieren. Aber man muss sie in ihrer Gesamtheit betrachten - als Gesamtergebnis der optimalen Zonen. Und dann wird der Stürmer nicht gebraucht.