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Mi implementación del mapa Kohonen, primera versión . Hasta ahora puede desmontar la paleta de colores para ver si funciona. Códigos adjuntos
Juego total de Kohonen.
El método es ciertamente interesante, pero es adecuado para clasificar objetos estacionarios. La cuestión es que un entrenamiento y un análisis adecuados de un mapa de 30x30 requiere un conjunto de vectores de entrenamiento de unos 50000, más en progresión. En un intervalo de tiempo tan largo, las regularidades (suponiendo que estén presentes pero no sean estables) se desdibujan y el mapa adquiere ejemplos de color homogéneos a 4. Además, el mapa de Kohonen ha resultado ser muy sensible al tipo de representación de los datos O[i]/O[i-1], mientras que los mismos datos (O[i]-O[i-1])/O[i], dividen el mapa en dos zonas bien definidas como debería ser. Tal vez todo el problema sea un afilado de manos torcidas, pero ya me ofende la madre naturaleza por la red neuronal que tengo entre las orejas.
Intentaré la correlación de nuevo, más tarde cuando el misil se forme, y necesito trabajar en el allegarh, porque se ofende
Hace mucho tiempo que no vengo.
Presentamos a la estimada comunidad un indicador que construye una cartera óptima según el principio de máxima tendencia con mínima con mínima varianza en el área seleccionada.
Esta es una versión, los códigos no están optimizados, así que por favor no escupan demasiado. Sería mejor que me diera una idea de con qué trabajar. El trabajo con el indicador se describe en los comentarios. Ejemplo de su trabajo en la fig.
Los códigos están en el tráiler.
Voy a intentar la correlación de nuevo...
Todo lo que he podido exprimir de los patrones a través de la correlación, lo he publicado aquí.
Citaré parte de mi mensaje privado:
Ha sido un placer leer tu post sobre el tema de los patrones. Me gustaría añadir algunas de las mías. En este trabajo he comprobado que, sea cual sea el dato que se tome, hay bastantes intervalos similares de Pearson QC (> 0,9) que están muy alejados entre sí. La descripción del trabajo en el segundo vídeo muestra la predicción (fuera de las líneas verticales) para cada parcela (entre las líneas verticales rojas). En la esquina izquierda sólo se da el número de parcelas similares y su media y mejor QC.Para SB, tal y como está escrito allí debería ser así:En los datos de SB (paseo aleatorio) el pronóstico debe ser una línea horizontal, con su RMS para divergir con la distancia.
Se presenta a la estimada comunidad un indicador que construye la cartera óptima por el principio de máxima tendencia con mínima dispersión en el área seleccionada.
No tengo una MT5 por falta de uso. Sin embargo, el código está tan perfectamente comentado que todo está claro.
Si se echa de menos la sincronización imperfecta de varias barras, el cálculo de la equidad, la limitación de los coeficientes, etc. El código es, en su forma aproximada, una forma completa de construir un sintético con cualquier condición. Donde sólo hay que corregir esta línea:
Este criterio es claro: encontrar la máxima equidad de tendencia estable del sintético en el intervalo de construcción. Y si escupimos sobre la ambigüedad del cálculo del criterio y consideramos la cuestión en general para cualquier condición de la construcción del sintético, tenemos que investigar más el tema:
Calcular esto incluso a través de GA es un mar de tiempo. Por lo tanto, es prácticamente imposible investigar la cuestión sin una solución analítica, pero me gustaría hacerlo.
P.D. Si conecto una nube, tal vez sea posible investigar.
¿Sigue el tema del patrón?
Escribí sobre mis hallazgos aquí: https://www.mql5.com/ru/forum/133209/page5
- Entrenar el ACS de Kohonen en los patrones (la forma de formarlos es una cuestión individual, pero importante)
- Asignar un número a cada celda del ACS (para mí fueron coordenadas, por ejemplo, 3;5)
- entrar en una posición activando la celda con coordenadas x1;y1, y cerrar una posición activando la celda x2;y2. En este caso, puede haber muchas celdas de entrada y salida (sus combinaciones son importantes)
- La implementación (en mi caso): el BCS entrenado en la dll envía al Asesor Experto las coordenadas de la celda activada por el patrón de precios actual, si las coordenadas muestran una entrada, entonces entramos, entonces también salimos, si la celda activada muestra una posición cerrada. Usted puede buscar genéticamente a través de una gran cantidad de variaciones de entrar y salir en ciertas células y registrar los más rentables en su Asesor de Expertos. Los escribía manualmente después de analizar todas las ejecuciones genéticas.
Por tanto, no sólo es importante el patrón de entrada, sino también el de salida. Los resultados son muy diferentes. Tengo las fotos allí.
Te sugiero que para el trabajo con patrones (y otros temas relativamente complejos) pongas un vídeo como este (en HD):
De este modo, podrá evaluar visualmente los resultados del método. Para dar algunas visiones e ideas desde el exterior.
Nadie puede hacer un trabajo mejor que el autor para confeccionar un vídeo similar para su método. La condición principal es no mirar al futuro.
De esta manera se puede ver la dinámica, donde cada fotograma puede contar por minutos (dependiendo del algoritmo de cálculo).
¿Sigue el tema del patrón?
Escribí sobre mis hallazgos aquí: https://www.mql5.com/ru/forum/133209/page5
- Entrenar el ACS de Kohonen en los patrones (la forma de formarlos es una cuestión individual, pero importante)
- Asignar un número a cada celda del ACS (para mí fueron coordenadas, por ejemplo, 3;5)
- entrar en una posición activando la celda con coordenadas x1;y1, y cerrar una posición activando la celda x2;y2. En este caso, puede haber muchas celdas de entrada y salida (sus combinaciones son importantes)
- La implementación (en mi caso): el BCS entrenado en la dll envía al Asesor Experto las coordenadas de la celda activada por el patrón de precios actual, si las coordenadas muestran una entrada, entonces entramos, entonces también salimos, si la celda activada muestra una posición cerrada. Usted puede buscar genéticamente a través de una gran cantidad de variaciones de entrar y salir en ciertas células y registrar los más rentables en su Asesor de Expertos. Los escribía manualmente después de analizar todas las ejecuciones genéticas.
Por tanto, no sólo es importante el patrón de entrada, sino también el de salida. Los resultados son muy diferentes. Tengo las fotos allí.
1. Alimentas la entrada COM con un tamaño de ventana fijo, en tu caso 40 barras. Imho no es del todo correcto dibujar el retrato actual del bazar de alguna manera, en general el tamaño de la ventana deslizante será variable, con la condición de que sea lo suficientemente mínimo. Además, el vector de formación puede incluir no sólo el precio, sino todo, desde los tipos de interés hasta las lecturas de los indicadores, pasando por la distribución de las órdenes actuales, la proximidad de los niveles de soporte y resistencia, etc.
2. Si comprimimos el gráfico hasta el límite, el historial mostrará claramente tres zonas de plano, tendencia al alza y tendencia a la baja. No intentaré formalizarlo, no soy tan estúpido. La tarea consiste en delimitar estas zonas y tratar de identificarlas en una fase temprana de su aparición.
3. haber formado a la COM en historia. Soñar con mirar la trayectoria del momento actual en el mapa en línea. Si se predice la trayectoria, se puede elegir una estrategia rentable y ejecutarla por adelantado en zonas históricas similares.
4. Es necesario construir el mapa con la máxima distribución homogénea posible de las agrupaciones. El mapa de mi implementación, véase la fig. anterior, muestra que el algoritmo funciona casi correctamente. Hay una clasificación de los vectores de entrada. Sin embargo, creo que sería más correcto llenar el mapa de manera uniforme desde el rojo hasta el púrpura, como un arco iris, en lugar de concentrar el rojo con sus matices en el centro.
necesidad de investigar más el tema:
Calcular esto incluso a través de GA es un mar de tiempo. Por lo tanto, es prácticamente imposible investigar la cuestión sin una solución analítica, pero me gustaría hacerlo.
P.D. Si conectas una nube, tal vez sea posible investigar.
No estoy de acuerdo. Usted propone escribir un EA con un cierto número de parámetros de entrada, optimizando el cual puede tratar de encontrar patrones.
Yo, en cambio, creo que el camino correcto es hacer primero una investigación profunda y sólo entonces escribir un EA con parámetros de entrada basados en esa investigación.