You are missing trading opportunities:
- Free trading apps
- Over 8,000 signals for copying
- Economic news for exploring financial markets
Registration
Log in
You agree to website policy and terms of use
If you do not have an account, please register
At input A,B,C,D,E,F,g,h,I, target - M
Hidden layer activation function tanh
Three points from each row of data, you gave three rows, a total of 3 * 3 = 9 input neurons.
I trained on all of the data you gave me. And I was given 6502 training examples.
Хорошо, чуть позже (часа через 2-3), попробую обоснованно показать, каким образом профит (или что то другое, не важно, что мы хотим получить от сети) зависит от фитнес функции. А гарантию того, что мы получим профит в будующем, конечно, никто дать никогда не сможет. А вот к чему стремится должна сетка, пожалуй, мы должны определять для неё однозначно.
Task:
Let's say we have three grids/TCs. Each is tested on a 10-learning dataset. The table shows the abstract target values (optimisable). We,ll be interested in the grid/TS that produces the smallest values of the target function as often as possible. It does not matter which optimization algorithm (AO) we will use.
Example1
All AOs have the same sum of errors. We see that if we use root-mean-square error, AO will choose TC #3 because it has the smallest value.
If the root-mean-square error is used, AO will choose TC #2, and the same is true if the median is used.
Example2
The situation here is more interesting.
On the one hand TC#1 is not bad, but the error of 200 spoils the picture. TC3 has stable results, although not the best.
Once again we see that if we use the root-mean-square error, AS will choose TC3, as it has the lowest score.
And if we use the root-mean-square error, AO will choose CU #2, but on the median the choice will stop at CU #1.
Conclusions.
If the aim of network training is to obtain a curve most similar in form to the target one, then the root-mean-square error should be used (Tasks of approximation)
If the goal of training the network is to get the smallest/lowest values of the target function as often as possible, you should use root-mean-square error (Classification/Clustering problems).
Посмотрел, теперь понял почему у Вас 6-ой знак. Вы брали данные из будущего) целых 2 точки, которых в реале не существует) Фактически ваша сеть делала прогноз столбца М1 зная столбы А2 и А3))) Отсюда и рост точности. Хотя заметьте, дали данные из будушего (такая некислая подсказка прямо скажем), а точность выросла с 2-005 до 7-006)))) Забавно.
The order in which you gave me the data is the order in which the training was carried out. You can put the data in reverse order and you should get the same result. This is an approximation problem, and it makes no difference which direction to train in.
В догонку. Не рекомендую вообще использовать тангенсы в статистике. Эти ребята творят чудеса. Они мне как то раз спрогнозировали цену на 25 баров вперед с апупительной точностью. Я сначала долго искал ошибку, а потом понял, что эти умельцы, тупо подогнали результат, но было чень красиво)))) Я использую только identity он наиболее точно описывают те кзадачи, которые я ставлю и не страдают подгонкой на истории.
Save the code in C++, take a look, there are no miracles there.
PS I don't use Statistica in trading.
Have a look at the attached file.
Are the values from it sent directly to the NS input, or are they normalized?
I understood on the fxexpert.ru forum in the topic "Neural Network Principles of MTS Creation" that eventually they came to a conclusion,
That it is necessary to normalize the values and not take the indicator values or quotes directly, but their changes.
Посмотрел вложенный файл.
Значения из него непосредственно подаются на вход НС, или всетаки нормируются?
На форуме fxexpert.ru в теме" Нейросетевые принципы создания МТС" я так понял,в конечном итоге пришли к выводу,
что необходимо обязательно значения нормировать, и брать не непосредственные значения индикаторов или котировок, а их изменение.
This has been discussed before in this thread. The top starter wanted to work exactly the way... he does.
If the goal of training the network is to obtain a curve most similar in shape to the target, then the root-mean-square error should be used (Approximation Tasks)
If the aim of training a network is to get the smallest/lowest values of the target function as often as possible, you must use root-mean-square error (classification/clustering tasks)