Redes neuronales - página 12
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Implementar un sencillo sistema de optimización, estimular las operaciones ganadoras con algún tipo de MM asimétrico. Acceda a los resultados de sus operaciones reales con mediciones estadísticas estandarizadas, de modo que pueda saber si todo el modelo o parte de él está roto cuando empiece a rendir menos. Vuelva a la optimización/tabla de dibujo.
Todo esto sólo si su red captó, algún comportamiento cíclico subyacente explotable. Un indicio de que está en el camino del éxito es si su patrón es de naturaleza fractal.
Mirando en sus mensajes anteriores, es probable que sufren de exceso de formación / síndrome de ajuste.
Yo iría a por un gran número de operaciones de menor calidad, para poder calzarlas con procedimientos más sencillos...
Has cometido algunos errores básicos:
- utilizar las típicas redes neuronales de avance para predecir series temporales como los tipos de cambio de las divisas es una idea muy pobre
- estás tratando de predecir valores en el marco de tiempo H1 - no se puede hacer para Forex con buenos resultados. Utiliza D1 o H4 (para divisas que tienen baja volatilidad)
- utilizas demasiados datos como entrada - la red neuronal se "acostumbra" a los datos de entrenamiento y su rendimiento será muy pobre en el comercio en vivo
- se está entusiasmando demasiado con los datos de entrenamiento
- es imposible entrenar una red neuronal que funcione eficazmente durante mucho tiempo. La típica red neuronal entrenada para predecir series temporales da unas 20-100 buenas predicciones y luego tiene que ser reentrenada para ajustarse a los cambios recientes
Si quieres crear redes neuronales útiles para predicciones de series temporales lee sobre redes neuronales evolutivas (redes neuronales feed forward codificadas como árboles neuronales flexibles; su arquitectura se optimiza usando PIPE o GEP; los parámetros de la función de activación flexible se optimizan usando PSO, EPSO o recocido simulado, etc.)Sí, pensé que era demasiado bueno para ser cierto
. Se tardó menos de una hora en construir esa red. ¿Tendrán algo que ver estas redes neuronales evolutivas con las UTHONN? Tengo un artículo que sugiere que este tipo de RNA funciona mucho mejor que los modelos tradicionales FF back prop. Estoy trabajando con MATLAB, ¿sería posible hacer lo que dices con esto? También, ¿qué sugerirías para el software o está bien MATLAB?
@Kazam
Deja algo de dinero sobre la mesa hombre
Implementar una simple optimización de la alimentación hacia adelante algo, estimular las operaciones ganadoras con algún tipo de MM asimétrica . Acceda a los resultados de sus operaciones reales con mediciones estadísticas estandarizadas, de modo que pueda saber si todo el modelo o parte de él está roto cuando empiece a funcionar mal. Vuelva a la tabla de optimización/dibujo.
Todo esto sólo si su red capturó, algún comportamiento cíclico subyacente explotable. Un indicio de que estás en el camino del éxito es si tu patrón es de naturaleza fractal.
Mirando sus mensajes anteriores, es probable que sufra del síndrome de sobre-entrenamiento/ajuste.
Yo optaría por un gran número de operaciones de menor calidad, para poder calzarlas con procedimientos más sencillos...He leído sobre el sobreajuste y supongo que es lo que ha ocurrido aquí. ¿Sería mejor dividir esa muestra de diez años en 10 muestras de un año y entrenar en un año y probar en el siguiente? Me parece que el GBPJPY atraviesa un ciclo de 5 a 10 años. Había elegido una muestra de 10 años porque esperaba entrenar la red para que fuera capaz de identificar ese ciclo. La esperanza es que una red entrenada a lo largo de ese ciclo sería capaz de identificar en qué parte del ciclo estaba y responder adecuadamente.
Mis estrategias anteriores han consistido en esperar a que se produzcan grandes movimientos y luego cobrar, pero me gustaría utilizar una red neuronal como parte de una estrategia de scalping. Buscaría negociar casi cada tick basándome en si el cierre previsto está por encima o por debajo del actual.
Las redes neuronales evolutivas son redes neuronales feed forward construidas y optimizadas mediante algoritmos de computación genética y métodos de optimización. Es algo distinto a las UHHONN (por cierto, las UHHONN parecen muy prometedoras y son las siguientes en mi lista de pruebas
).
Creo que esos dos documentos deberían ser un buen comienzo
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfPodrías usar Matlab para crear ENN, pero tendrías que encontrar o escribir m-scripts para GEP, PIPE, etc.
Las redes neuronales evolutivas son redes neuronales feed forward construidas y optimizadas usando algoritmos de computación genética y métodos de optimización. Es algo más que las UHHONN (por cierto, las UHHONN parecen muy prometedoras y son las siguientes en mi lista de pruebas
Creo que esos dos documentos deberían ser un buen comienzo
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfGenial, echaré un vistazo a esos documentos y partiré de ahí. He leído sobre la optimización genética y parece el enfoque más lógico. Tuve una prueba de Alyuda NeuroIntelligence que tenía una optimización genética de las neuronas y los pesos, pero es algo así como $ 600 y si puedo hacerlo en Matlab que sería preferible.
¿Te has dado cuenta de que un montón de documentos sobre la previsión de redes neuronales parecen salir de la Universidad de Jinan? Tengo un documento sobre una multitud de HONNS diferentes, si quieres te lo envío por correo electrónico, sólo tienes que enviarme un mensaje con tu dirección. Intenté comprimirlo y adjuntarlo pero al parecer me faltaba un token
Las redes neuronales evolutivas son redes neuronales feed forward construidas y optimizadas usando algoritmos de computación genética y métodos de optimización. Es algo distinto a las UHHONN (por cierto, las UHHONN parecen muy prometedoras y son las siguientes en mi lista de pruebas
Creo que estos dos documentos deberían ser un buen comienzo
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfHola,
¿Cómo se implementan las ideas de esos artículos? Quiero decir, ¿hay algún código Matlab o C++?
biddick
Escribo mis propias versiones de todos los algoritmos que utilizo porque estoy usando un servidor que se basa en la tecnología CUDA de Nvidia (hace cálculos con una velocidad 1000 veces mayor que el último procesador Intel Quad
).
Pero principalmente uso el lenguaje C.
Si quiere una buena fuente de información sobre las HONN, consiga el libro "Artificial Higher Order Neural Networks for Economics and Business". Es una publicación nueva por lo que tiene muy buena información. El precio es una pasada (180$) pero lo puedes encontrar en pdf
.
Otros libros que recomiendo:
- "A field guide to genetic programming" - lo puedes descargar gratis en
- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
About PIPE you can read here:
[CODE]http://edocs.tu-berlin.de/diss/2003/salustowicz_rafal.pdfA finales de año terminaré mi tesis doctoral sobre "Evolutionary Neural Networks for financial time series forecasting" y probablemente la traduciré al inglés, así que podría subir partes de ella.
Kazam,
¿Tienes un buen resultado en tu comercio con este material?