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Ma mise en œuvre de la carte de Kohonen, première version . Jusqu'à présent, il peut démonter la palette de couleurs afin de vérifier sa fonctionnalité. Codes joints
Jeu Total Kohonen.
La méthode est certes intéressante, mais elle est adaptée à la classification d'objets stationnaires. Le fait est qu'un entraînement et une analyse adéquats d'une carte 30X30 nécessitent un ensemble de vecteurs d'entraînement d'environ 50000, plus en progression. Dans un intervalle aussi long, les régularités (à supposer qu'elles soient présentes mais non stables) sont estompées et la carte obtient des exemples de couleurs homogènes à 4. En outre, la carte de Kohonen s'est révélée très sensible au type de représentation des données O[i]/O[i-1], alors que les mêmes données (O[i]-O[i-1])/O[i] divisent la carte en deux zones bien définies, comme il se doit. Peut-être que tout le problème est un affûtage de mains tordues, mais je suis déjà offensé par mère nature pour le réseau neuronal entre mes oreilles.
J'essaierai à nouveau la corrélation, plus tard, lorsque le missile sera formé, et que je devrai travailler sur l'allégorie, car il est offensé.
Cela fait longtemps que je ne suis pas venu ici.
La communauté respectée se voit présenter un indicateur qui construit un portefeuille optimal selon le principe d'une tendance maximale avec un minimum avec une variance minimale dans la zone sélectionnée.
Il s'agit d'une version, les codes ne sont pas optimisés, donc s'il vous plaît ne crachez pas trop. Ce serait mieux de me donner une idée de ce sur quoi travailler. Le travail avec l'indicateur est décrit dans les commentaires. Exemple de son travail sur la fig.
Les codes sont dans la remorque.
Je vais réessayer la corrélation...
Dans la mesure où j'ai pu extraire des modèles par corrélation, je l'ai publié ici.
Je vais citer une partie de mon message privé :
C'est avec plaisir que j'ai lu votre billet sur le thème des motifs. J'aimerais ajouter quelques-uns des miens. Dans le cadre de ce travail, j'ai constaté que, quelle que soit la pièce de données utilisée, il existe un grand nombre d'intervalles QC de Pearson similaires (> 0,9) très éloignés les uns des autres. La description du travail dans la deuxième vidéo montre la prédiction (en dehors des lignes verticales) pour chaque parcelle (entre les lignes verticales rouges). Pour SB, tel qu'il est écrit ici, cela devrait être comme suit : sur les données SB (marche aléatoire), la prévision doit être une ligne horizontale, avec sa RMS qui diverge avec la distance.
La communauté estimée est présentée avec un indicateur qui construit le portefeuille optimal selon le principe de la tendance maximale avec une dispersion minimale dans la zone sélectionnée.
Je n'ai pas de MT5 par manque d'utilisation. Cependant, le code est si parfaitement commenté que tout est clair.
Si l'on fait abstraction de l'imperfection de la synchronisation multibarres, du calcul des fonds propres, de la limitation des coefficients, etc. Le code est, dans sa forme brute, une manière complète de construire un synthétique avec n'importe quelle condition. Où seule cette ligne doit être corrigée :
Ce critère est clair - trouver l'équité maximale de la tendance stable du synthétique sur l'intervalle de construction. Et si nous crachons sur l'ambiguïté du calcul du critère et considérons la question en général pour toute condition de la construction du synthétique, nous devons approfondir le sujet :
Calculer cela, même via GA, est une mer de temps. Il est donc pratiquement impossible d'étudier la question sans une solution analytique, mais j'aimerais le faire.
P.S. Si je branche un nuage, il sera peut-être possible d'enquêter.
Le thème des motifs est-il toujours d'actualité ?
J'ai écrit sur mes découvertes ici :https://www.mql5.com/ru/forum/133209/page5
- Former l'AEC de Kohonen sur les modèles (la façon dont vous les formez est une question individuelle, mais importante).
- Attribuer un numéro à chaque cellule de l'ACS (pour moi, il s'agissait de coordonnées, par exemple 3;5)
- entrer dans une position en activant la cellule de coordonnées x1;y1, et fermer une position en activant la cellule x2;y2. Dans ce cas, il peut y avoir plusieurs cellules d'entrée et de sortie (leurs combinaisons sont importantes).
- La mise en œuvre (dans mon cas) : BCS formé dans la dll envoie à l'Expert Advisor les coordonnées de la cellule activée par le modèle de prix actuel, si les coordonnées montrent une entrée, alors nous entrons, puis nous sortons également, si la cellule activée montre une position fermée. Vous pouvez examiner génétiquement un grand nombre de variations d'entrée et de sortie à certaines cellules et enregistrer les plus rentables dans votre conseiller expert. Je les ai juste écrites manuellement après avoir analysé tous les parcours génétiques.
Ainsi, ce n'est pas seulement le modèle d'entrée qui est important, mais aussi le modèle de sortie. Les résultats sont très différents. J'ai les photos là-bas.
Je suggère que pour les travaux de patronage (et d'autres sujets relativement complexes), vous postiez une vidéo comme celle-ci (en HD) :
De cette façon, vous pouvez évaluer visuellement les résultats de la méthode. Pour donner un aperçu et des idées de l'extérieur.
Personne ne peut faire mieux que l'auteur pour concocter une vidéo similaire pour sa méthode. La condition principale est de ne pas se projeter dans l'avenir.
De cette façon, vous pouvez voir la dynamique, où chaque image peut compter pour des minutes (selon l'algorithme de calcul).
Le thème des motifs est-il toujours d'actualité ?
J'ai écrit sur mes découvertes ici :https://www.mql5.com/ru/forum/133209/page5
- Former l'AEC de Kohonen sur les modèles (la façon dont vous les formez est une question individuelle, mais importante).
- Attribuer un numéro à chaque cellule de l'ACS (pour moi, il s'agissait de coordonnées, par exemple, 3;5)
- entrer dans une position en activant la cellule de coordonnées x1;y1, et fermer une position en activant la cellule x2;y2. Dans ce cas, il peut y avoir plusieurs cellules d'entrée et de sortie (leurs combinaisons sont importantes).
- La mise en œuvre (dans mon cas) : BCS formé dans la dll envoie à l'Expert Advisor les coordonnées de la cellule activée par le modèle de prix actuel, si les coordonnées montrent une entrée, alors nous entrons, puis nous sortons également, si la cellule activée montre une position fermée. Vous pouvez examiner génétiquement un grand nombre de variations d'entrée et de sortie à certaines cellules et enregistrer les plus rentables dans votre conseiller expert. J'étais juste en train de les écrire manuellement après avoir analysé tous les parcours génétiques.
Ainsi, ce n'est pas seulement le schéma d'entrée qui est important, mais aussi le schéma de sortie. Les résultats sont très différents. J'ai les photos là-bas.
1. Vous alimentez l'entrée COM avec une taille de fenêtre fixe, dans votre cas 40 barres. Je pense qu'il n'est pas tout à fait correct de tracer le portrait du bazar actuel d'une certaine manière, en général la taille de la fenêtre de glissement sera variable, à la condition qu'elle soit suffisamment minimale. En outre, le vecteur d'entraînement peut inclure non seulement le prix, mais aussi tout ce qui va des taux d'intérêt aux lectures des indicateurs, y compris la distribution des ordres en cours, la proximité des niveaux de soutien et de résistance, etc.
2. Si nous compressons le graphique jusqu'à la limite, l'historique montrera clairement trois zones de plat, de tendance à la hausse, de tendance à la baisse. Je n'essaierai pas de le formaliser, je ne suis pas aussi stupide. La tâche consiste à identifier ces domaines et à essayer de les repérer à un stade précoce de leur émergence.
3. avoir formé COM sur l'histoire. Rêve de regarder la trajectoire du moment présent sur la carte en ligne. Si la trajectoire est prédite, une stratégie rentable peut être choisie et exécutée à l'avance sur des zones historiques similaires.
4. Il est nécessaire de construire une carte afin de répartir les clusters de la manière la plus homogène possible. La carte de mon implémentation, voir fig. ci-dessus, montre que l'algorithme fonctionne presque correctement. Il y a une classification des vecteurs d'entrée. Cependant, il serait plus correct de remplir la carte uniformément du rouge au violet comme un arc-en-ciel, au lieu de concentrer le rouge et ses nuances au centre.
besoin d'approfondir le sujet :
Calculer cela, même via GA, est une mer de temps. Il est donc pratiquement impossible d'étudier la question sans une solution analytique, mais j'aimerais le faire.
P.S. Si vous connectez un nuage, il serait peut-être possible d'enquêter.
Je ne suis pas d'accord. Vous proposez d 'écrire un EA avec un certain nombre de paramètres d'entrée, en optimisant lequel vous pouvez essayer de trouver des modèles.
Pour ma part, je pense que la bonne façon de procéder est d'effectuer d'abord des recherches approfondies et ensuite seulement d'écrire un EA avec des paramètres d'entrée basés sur ces recherches.