Redes neuronales - página 15
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Simba, ¿a qué te refieres con "fuera de muestra"? Intenté construir otra red con unas 6 entradas más y eso redujo la precisión. Creo que tengo un buen conjunto de entradas. Se basa en mi estrategia de comercio que funciona bien en los mercados de tendencia y mal en los mercados que van. Esto tiene sentido con las predicciones también. Los dos rangos largos en la parte superior e inferior del gráfico son donde las predicciones comienzan a fallar. Creo que un poco de trabajo en las estrategias de rango podría resultar en algunas entradas útiles.
Kazam, este es el código utilizado para crear la red. Para mí que dice crear una nueva red de retroalimentación. No estoy seguro de por qué está produciendo buenos resultados tampoco parece un poco demasiado bueno para ser verdad. He sumado los valores de los pips correctos menos los pips incorrectos y durante ese periodo (unos 30 meses) habría ganado 294873 pips... Estoy asustado
numHiddenNeurons = 13;
net = newff(p,t,numHiddenNeurons);
mrwobbles
Fuera de la muestra significa comprobar cómo funciona la NN con datos diferentes a los que fue entrenada. Dentro de la muestra significa lo contrario.
El código está bien. ¿Estás seguro de que no usas como datos de entrada y de destino en el mismo paso de tiempo /input[x1(t0), x2(t0), ..., xn(t0)], output[y(t0)]/?
He encontrado algunos artículos más en mis marcadores /el primero debería ser realmente interesante para ti/:
http://www.chaos2008.net/zzProceedings/CHAOS2008%20(D)/PAPERS_PDF/Atsalakis_Nezis_Skiadas-Forecasting_Chaotic_time_series_by_a_Neural_Network.pdf
También he decidido que en 3-4 semanas voy a tratar de construir una ENN capaz de predecir los tipos de cambio en los marcos de tiempo D1 y tal vez H4. Creo que voy a empezar con la combinación de FNT, GEP y PSO y luego tratar de mejorar la ENN utilizando PIPE en lugar de GEP, EPSO, Simulated Annealing etc
Eso es lo que me imaginaba, pero no, fue entrenado en un trozo de 7 años, de 1999 a 2006, y luego simulado con datos desde entonces hasta ahora. Así que estaba fuera de la muestra.
Pero eso podría explicarlo. Bien podría estar tratando de predecir el máximo/mínimo actual y el cierre en lugar de la siguiente hora
. Voy a echar un vistazo a los sellos de fecha y ver. Gracias por los enlaces, voy a echar un vistazo.
Sí, resulta que estaba alimentando los datos de entrada y los objetivos de la misma hora en lugar de la entrada de la hora actual y el objetivo de la siguiente. Entrené la red con las mismas entradas pero con los objetivos de la siguiente hora y los resultados son más de lo que sospechaba. Fue preciso en la dirección alrededor del 51% del tiempo y registró alrededor de 10.000 pips durante 30 meses. Normalicé las entradas a [-1,1] y esto mejoró el rendimiento marginalmente. Voy a probar algunos modelos de red diferentes. He estado buscando en las redes de tiempo retardado, pero el enfoque de árbol neuronal flexible parece más y más atractivo.
mrwobbles
Omite las TDN's.
Sólo deberían interesarle 3 tipos de redes:
- Árboles neuronales flexibles - diseñados con el uso de GP, GEP, PIPE o ECGP y ajustados con el uso de Simulated Annealing, PSO, EPSO, Algoritmos de Hormiga, Algoritmo de Sistema Inmune Artificial, etc.
- Redes bayesianas: tanto para la predicción de series temporales como para la creación de un sistema de negociación.
- HONN's
Para la construcción de un sistema de comercio también puede ser útil:
- Algoritmo RIPPER - alguien lo utilizó un EA hecho para el Campeonato de Comercio Automatizado si no recuerdo mal
- C4.5/C5.0
No necesitas nada más y nada menos /por ahora/
Gracias por el consejo Kazam, creo que estoy bastante decidido a buscar alguna forma de algoritmo genético, ECGP parece el más prometedor. Es sólo que mis habilidades de codificación no son tan grandes y las RNA son bastante nuevas para mí. Estoy teniendo algunos problemas con la elección del conjunto de funciones. Corrígeme si me equivoco, pero ¿se trata de un conjunto de todas las funciones posibles para mapear los nodos entre sí? Entonces, ¿especificaría una distribución aleatoria de pesos de entrada y el conjunto terminal contendría todas las funciones de transferencia y activación de los nodos? Asignarles probabilidades uniformes con la suma de las probabilidades de los conjuntos F y T siendo 1. La optimización de los pesos de entrada se realizaría mediante SA o PSO thou? ¿Este árbol resultante optimizado y mejor ajustado se pasaría de nuevo para construir un nuevo PPT?
Por otro lado, la biblioteca de la Universidad tiene todas las ediciones de la Conferencia Europea de Programación Genética de 1998 a 2004. ¿Crees que vale la pena leerlas? También tienen un ejemplar de 'Genetic programming and evolvable machines' de Dordrecht : Kluwer Academic Publishers, c2000 que estoy pensando en sacar.
mrwobbles
No empieces por el ECGP. Empieza por algo sencillo como diseñar NN usando Programación Genética o Programación de Expresiones Gen. Hay clases listas para usar que implementan esos métodos.
Por ejemplo:
http://69.10.233.10/KB/recipes/aforge_genetic.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
[/CODE]
I don't know if there is a freely available implementation of ECGP, but there's one of ECGA /ECGP is based on ECGA/:
[CODE]
http://www.kumarasastry.com/2006/03/26/extended-compact-genetic-algorithm-in-c-version-11/
Pero como he dicho, omite ECGP/ECGA por ahora.
EDITAR
En cuanto a los libros - deja los materiales de la conferencia para más tarde /no intentes aprender todo sobre NN's y Algoritmos Evolutivos, céntrate en las herramientas que puedan ser útiles para el trading - predicción de series temporales y toma de decisiones/.
Empieza por la "Guía de campo de la programación genética" que se puede descargar gratuitamente /puse un enlace hace unas páginas/.
hablemos de cómo elegir las muestras para la red neuronal
cualquier red neuronal depende de cómo se eligen las muestras. creo que esta pregunta te molesta también.
yo construyo algunas redes neuronales de uso fácil, pero no he encontrado una buena manera de preparar las muestras.
aqui, te digo mi manera de elegir la muestra, estoy esperando la tuya.
Utilizar tres barras como muestra, la siguiente barra como resultado.
Utilizar unas pocas barras como ventana base, y unas pocas barras como ventana de características, establecer algún valor de características como valor ma precio de cierre openprcie etc. cualquier indicador que se puede utilizar como la característica.
¡Neuro Net es una estafa!
He probado este EA y encontré que no produce los resultados que está reclamando. Muy pequeñas ganancias, y enormes pérdidas. Después de varios días de pruebas y de trabajar con la empresa, este EA no pudo producir resultados por más de una semana o dos a la vez.
Afirman tener una red neuronal en el lenguaje MQ4, sin dll. Esto me parece muy poco probable.
Pedí un reembolso y no me lo quiso dar. ¡¡¡¡¡SCAMMER!!!!!
No estoy seguro de si esto será de alguna utilidad para alguien, pero he encontrado un kit de herramientas de AG para MATLAB llamado SGALAB. De todos modos aquí está el enlace.