Suche nach einem beliebigen Muster mit Hilfe eines neuronalen Netzes
Machen Sie Vorschläge, wie man ein Muster in einem Diagramm finden kann. Zum Beispiel "Kopf und Schultern".
Ich weiß nicht, welche Daten eingegeben werden sollten und wie man sie einlernen kann, da das Muster eine unterschiedliche Anzahl von Takten und verschiedene Formen haben kann.
Das einzige, was mir dazu einfällt, ist ein Faltungsnetz. Aber es ist noch nicht klar, was genau und wie zusammengeführt werden soll.
Als Alternative kann ich Folgendes vorschlagen.
Zunächst versuchen wir, dieses Muster auf dem Chart mit Hilfe von Mathematik und Bedingungen so klar wie möglich zu bestimmen. Es ist selbstverständlich, dass wir selbst bei der maximalen Anzahl von Stichproben wahre und falsche Muster haben, die mit gewöhnlicher Mathematik und Logik nicht herausgefiltert werden können. Wir haben also eine so genannte "schmutzige Stichprobe" erhalten, und hier müssen wir die Klassifizierungsnetze einsetzen, um diese Stichprobe vollständig zu bereinigen. Oder vielmehr, um dem Netz beizubringen, dass es aus einer schmutzigen Probe eine saubere Probe machen kann, so dass nur noch der echte Kopf und die Schultern arbeiten und der Müll in den Mülleimer wandert. Alternativ...
Machen Sie Vorschläge, wie man ein Muster in einem Diagramm finden kann. Zum Beispiel "Kopf und Schultern".
Ich kann nicht verstehen, welche Art von Daten ich eingeben soll und wie ich sie lernen kann, da das Muster eine unterschiedliche Anzahl von Takten und unterschiedliche Formen haben kann.
Das einzige, was mir dazu einfällt, ist ein Faltungsnetz. Aber was und wie gefaltet werden soll, ist noch nicht klar.
Als Alternative kann ich Folgendes vorschlagen.
Zunächst versuchen wir, mit Hilfe der üblichen Mathematik und Bedingungen dieses Muster auf dem Chart so klar wie möglich zu bestimmen. Es liegt in der Natur der Sache, dass wir selbst beim Maximum eine Stichprobe erhalten, die sowohl wahre als auch falsche Muster enthält, die die Standardmathematik und -logik nicht herausfiltern konnte. Wir haben also eine so genannte "schmutzige Stichprobe" erhalten, und hier müssen wir die Klassifizierungsnetze einsetzen, um diese Stichprobe vollständig zu bereinigen. Oder vielmehr, um dem Netz beizubringen, dass es aus einer schmutzigen Probe eine saubere Probe machen kann, so dass nur noch der echte Kopf und die Schultern arbeiten und der Müll in den Mülleimer wandert. Alternativ...
Das war die Idee. Aber es gibt eine Nuance hier, wie ich es verstehe, müssen Sie einige Daten-Fenster, um die Eingabe (sagen wir 200 Bars, um sicherzustellen, dass das gesamte Muster passt in sie), dann:
1) Das Muster kann sich in verschiedenen Teilen des Fensters befinden, und der Klassifikator kann es nicht verstehen, weil das Fenster mit dem Muster im linken Teil sich von dem Fenster mit dem Muster im rechten Teil unterscheidet;
2) Der Klassifikator muss selbstorganisierend sein, denn ein strenges mathematisches Modell wird außer den falschen Mustern auch einen Teil der richtigen Muster ausschließen;
3) Die Selbstorganisation garantiert nicht, dass ein bestimmtes Muster klassifiziert wird.
Es stimmt, dass das Modell für ein Kopf-Schulter-Muster kompliziert ist, es besteht aus 6 Segmenten, und jedes Segment kann unterschiedlich lang sein(Anzahl der Balken).Aber es ist möglich, dies automatisch zu tun. Natürlich ist es viel bequemer, ein solches Muster mittels Regression aus dem Portfolio zu ermitteln, aber das ist ein anderes Thema. Alles hängt von der Anzahl der Muster ab, nach denen wir suchen. Und es ist nicht sicher, dass das Ogi Vorteile beim Training bringt.
Der Markt ist fraktal, und Segmente höherer Niveaus bestehen aus Segmenten niedrigerer Niveaus, und wir können dies als eine gebrochene Linie sehen.
kann aus mehreren Segmenten bestehen (wir müssen definieren, was ein Segment ist), da der Markt fraktal ist und die Segmente höherer Ebenen aus Segmenten niedrigerer Ebenen bestehen, was wir als gestrichelte Linie sehen können.
Machen Sie Vorschläge, wie man ein Muster in einem Diagramm finden kann. Zum Beispiel "Kopf und Schultern".
Ich kann nicht verstehen, welche Art von Daten besser eingegeben werden sollte und wie man sie lehren kann, da ein Muster eine unterschiedliche Anzahl von Balken belegen und unterschiedliche Formen haben kann.
Das einzige, was mir dazu einfällt, ist das Faltungsnetz. Aber was genau zu falten ist und wie man es macht, ist noch nicht klar.
Ich habe ein vollständiges System zur Klassifizierung (Erkennung) von Mustern. Es ist vollständig in MQL5 geschrieben.
Bei Interesse kann ich sie auf dem Markt anbieten. Ansonsten bin ich zu faul, mir die Mühe zu machen.
Es gibt ein vollständiges System zur Klassifizierung (Erkennung) von Mustern. Vollständig in MQL5 geschrieben.
Wenn Sie Interesse haben, kann ich es auf den Markt bringen. Ansonsten bin ich zu faul, mir die Mühe zu machen.
Bringen Sie es auf den Markt.
Aber ich persönlich werde es nicht kaufen. Ich interessiere mich für das Prinzip. Der Themenstarter hat eine richtige Frage gestellt und ich bin interessiert.
Sind Sie sicher, dass Ihr Klassifikator den Anforderungen des Themenstarters und meinen Interessen entspricht?
Bringen Sie es auf den Markt.
Aber ich persönlich werde es nicht kaufen. Ich interessiere mich für das Prinzip selbst. Der Themenstarter hat die richtige Frage gestellt, und ich bin interessiert.
Sind Sie sicher, dass Ihr Klassifikator den Anforderungen des Themenstarters und meinen Interessen entspricht?
Eigentlich habe ich keine Aufgabe, um Ihre Bedürfnisse zu befriedigen) wird die DTW-Methode zum Vergleich herangezogen. Diese Methode ist unveränderlich gegenüber "Verzerrungen" der Muster in vertikaler/horizontaler Richtung im Vergleich zum Original.
Es umfasst auch ein System zur Speicherung und Abrechnung bestimmter Muster und ein System zur Vorprüfung der Handelsmerkmale eines Musters.
Ich kann mich an nichts anderes erinnern - es ist schon lange her)
Im Allgemeinen habe ich keine Aufgabe, Ihre Wünsche zu erfüllen) Die DTW-Methode wird zum Vergleich verwendet. Diese Methode ist unveränderlich gegenüber "Verzerrungen" der Muster in vertikaler/horizontaler Richtung im Vergleich zum Original.
Es umfasst auch ein System zur Speicherung und Abrechnung bestimmter Muster und ein System zur vorläufigen Überprüfung von Musterabwägungen.
Ich kann mich an nichts anderes erinnern - es ist schon lange her)
Ich kannte die DTW-Methode nicht, danke!
Ich habe noch nicht verstanden, wie man sie besser mit neuronalen Netzen anwenden kann. Das Muster kann nicht nur entlang der Achsen verzerrt werden, sondern auch seine eigene Form verändern (Verschachtelung, Entwicklungsvarianten).
Machen Sie Vorschläge, wie man ein Muster in einem Diagramm finden kann. Zum Beispiel "Kopf und Schultern".
Ich kann nicht verstehen, welche Art von Daten ich eingeben soll und wie ich sie lernen kann, da das Muster eine unterschiedliche Anzahl von Takten und unterschiedliche Formen haben kann.
Das einzige, was mir dazu einfällt, ist ein Faltungsnetz. Aber was genau verpackt werden soll und wie es verpackt werden soll, ist noch nicht klar.
Ein neuronales Netz ist für die Suche nach einem Muster nicht erforderlich. Sie kann in einem gewöhnlichen Expert Advisor durchsucht werden. Mach ein Zickzack darauf. Um das Vorhandensein eines Kopf-Schulter-Musters zu erkennen, müssen wir 1) die Position der Extrema im Verhältnis zueinander (höher-niedriger) und 2) (weiter entfernt im Verhältnis zum Nullbalken) in der Bedingung kontrollieren.
Es spielt keine Rolle, wie viele Takte das Muster dauert, es reicht aus, die Position der Extrema zueinander vertikal und horizontal zu kontrollieren.
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Machen Sie Vorschläge, wie man ein Muster in einem Diagramm finden kann. Zum Beispiel "Kopf und Schultern".
Ich kann nicht verstehen, welche Art von Daten ich eingeben soll und wie ich sie lernen kann, da das Muster eine unterschiedliche Anzahl von Takten und unterschiedliche Formen haben kann.
Das einzige, was mir dazu einfällt, ist ein Faltungsnetzwerk. Aber was und wie gefaltet werden soll, ist noch nicht klar.