Asesores en redes neuronales, compartiendo experiencias. - página 4

[Roman Shiredchenko]

https://www.mql5.com/ru/forum/8158/page10#comment_334926

En. Experiencia.
Léalo todo. Incluyendo las referencias.
Especialmente el último.
https://www.mql5.com/ru/users/better
Neuro está fuera.
http://forex-pamm.com/

:-)

[Serqey Nikitin]

Roman Shiredchenko:
Hay que saber preparar los datos de entrada.

Es lo mismo que identificar patrones en el mercado, en cuyo caso la red no es necesaria.

Aun así, entrenar la red en un área concreta es una desventaja, y habrá que volver a entrenarla periódicamente, a pesar de todas las habilidades culinarias...

[Maxim Romanov]

Maxim Dmitrievsky:

Sí, esto parece llamarse la maldición de la dimensionalidad :) De hecho, en mi caso, un montón de osciladores idénticos en la entrada, todo esto debe ser eliminado y uno debe ser dejado.

Otra pregunta: al normalizar los datos de las entradas, ¿es mejor normalizar todos los vectores simultáneamente, en un solo ciclo, considerando los valores máximos y mínimos de todo el conjunto, o normalizar para cada entrada por separado, considerando los máximos y mínimos de cada vector en particular?

Una red que no sea de este tipo no dará ninguna ventaja a menos que la haga generar ideas de negociación. Tienes un montón de indicadores y ya tienen parámetros duros que has elegido. Piensa en lo que quieres de la no-red. ¿Que creas una teoría errónea y la corrige?

Una red no debe crear un modelo de negociación por sí misma y estar entrenada no sólo para negociar, sino también para crear modelos, comprobarlos y rechazar los que pierden a sabiendas. Esto no se puede conseguir con una simple red. Lo ideal sería que creara ideas de negociación en tiempo real, y que eliminara en tiempo real las equivocadas. y que hubiera varios modelos negociados simultáneamente para crear redundancia.

[valeriy odintsov]

Hay una red neuronal Hlaiman por ahí.

Estoy trabajando en el oro, que me da una pérdida crónica.

[Andrey Dik]

Solía hacer EAs basados en neuronas. Y les dediqué varios años de ardua investigación.

Mi opinión es que las redes neuronales no son adecuadas para los mercados financieros.

Hay formas mucho más fáciles y fiables de ganar dinero.

Pero como pasatiempo y optativa, por qué no...

[Maxim Dmitrievsky]

Roman Shiredchenko:
https://www.mql5.com/ru/forum/8158/page10#comment_334926

En. Experiencia.
Léalo todo. Incluyendo las referencias.
Especialmente el último.
https://www.mql5.com/ru/users/better
Neuro está fuera.
http://forex-pamm.com/

:-)

Sí, lo he leído... mucha filosofía... pocas realizaciones... es decir, a la gente le gusta más filosofar que hacer algo real :) :) :) Es una broma. Pero me gustaría ver algo que operara de forma estable a + en las redes neuronales. Sin código ni divulgación de algoritmos, sólo como factor de motivación :)

[Maxim Dmitrievsky]

Joo Zepper:

Solía hacer EAs basados en neuronas. Y les dediqué varios años de ardua investigación.

Mi opinión es que las redes neuronales no son adecuadas para los mercados financieros.

Hay formas mucho más fáciles y fiables de ganar dinero.

Pero como pasatiempo y optativa, por qué no...

¿Cuáles fueron los aportes, si no es un secreto?

[Maxim Dmitrievsky]

Maxim Romanov:
Una red no dará ventaja hasta que la haga generar ideas de negociación. Tienes un montón de indicadores y ya tienen parámetros duros que has elegido. Piensa en lo que quieres de la no-red. ¿Que creas una teoría errónea y la corrige?

Una red no debe crear un modelo de negociación por sí misma; debe estar entrenada no sólo para negociar, sino para crear modelos, comprobarlos y eliminar los que se sabe que no son rentables. Esto no puede lograrse en una red simple. Lo ideal es que cree ideas de negociación en tiempo real y rechace las incorrectas en tiempo real.

Mi red neuronal funciona, sí. Bueno, menos, cero, no importa. Lo principal es que funciona. Miro las operaciones en el gráfico y lo que veo es que predice la dirección del zigzag (o lo intenta) e incluso se puede ver que a veces las operaciones son muy precisas. Pero el problema es que no crea nada por sí mismo, sino que intenta hacer exactamente aquello para lo que está entrenado. Y como el propio mercado es no lineal, resulta que una función de red neuronal no lineal trata de luchar contra un mercado no lineal que tiene una libertad infinita de varios patrones. Los patrones, a veces, pueden ser similares, pero no se deduce que predigan las mismas consecuencias. (¿O se deduce de la teoría fractal?) Por lo tanto, ¿de qué creación de patrones específicos podemos hablar aquí? Sólo podemos hablar de mantener algún tipo de dependencia más allá de la muestra de entrenamiento que se encuentra y se utiliza. Pero hay ruido en el mercado, oscilaciones caóticas que se acumulan y sacan al sistema del equilibrio. E incluso las desviaciones más pequeñas se acumulan y cambian completamente el comportamiento del sistema y no hay nada que la red neuronal pueda hacer al respecto. ¿Y cómo puede cribar algo en tiempo real?

Si hablamos de la modelización en general, existe un modelo multifractal de rentabilidad de los activos Mandelbrot descrito por la función Weierstrass-Mandelbrot. Me ha interesado este tema, la f-y construye gráficos muy similares a los del mercado. Así que, si la red se entrena utilizándola de alguna manera, quizá aprenda a "capturar" esas desviaciones tan caóticas y produzca una previsión interesante. En otras palabras, será un modelo de mercado real. Pero todo es muy complicado e imaginario, y ciertamente no lo haré.

[Maxim Dmitrievsky]

valeriy odintsov:

Hay una red neuronal Hlaiman por ahí.

Estoy trabajando en el oro, que me da una pérdida crónica.

(Pregunta estándar, ¿qué ha intentado aprender? ))

[Stanislav Korotky]

Han hecho algunas cosas en el pasado. Puede leerlo en el blog bajo la etiqueta de previsión.