Kohonen et les modèles - page 5

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artem писал(а) >>
ANG3110 si ce n'est pas un secret comment avez-vous filtré les données lissées ou quoi ?

Oui, je l'ai un peu lissé. J'utilise plusieurs méthodes de filtrage. Dans le cas présenté dans le graphique de prévision à 3 mois, le filtre adaptatif régressif a été utilisé.

Voilà à quoi ça ressemble sans aucune prévision :

 
ANG3110 >> :
J'ai utilisé un réseau de régression générale (GRNN) pour construire les images ci-dessus. Il s'agit d'une modification du PNN probabiliste conçu pour les approximations et les prédictions. Quelle est une variante d'une estimation assez précise de la prédiction du réseau dès le départ dans la prédiction ? Décrivez quelque chose, vous êtes déjà en page 2 à faire des allusions, mais vous n'avez pas écrit un seul mot sur le fond. J'ai travaillé avec presque tous les grands réseaux et je pense qu'il n'est pas difficile de comprendre ce dont je parle.

J'espère poursuivre la conversation lorsque votre emploi du temps sera moins chargé.

 
ANG3110 писал(а) >>

Dans le cas présenté dans le graphique de prévision à 3 mois, le filtre adaptatif régressif a été appliqué.

Le filtrage semble très bon. Puis-je avoir plus d'informations sur l'algorithme de filtrage ?

 
Neutron писал(а) >>

Le filtrage semble très bon. Puis-je obtenir plus de détails sur l'algorithme de filtrage ?

Prenez 2 tableaux a[] et b[]. Mettons Close[i] en eux. Ensuite, une courte période de régression linéaire N est prise et parcourue dans une direction. À chaque étape suivante, les données sont additionnées. Ensuite, la course se fait dans la direction opposée. On fait la même chose. Et ainsi de suite (avec une sorte de lissage). Ensuite, on additionne les séries avant et arrière et on calcule la moyenne (a[i]+b[i])/2. aa et bb sont des coefficients de régression linéaire.

for ( m=1; m<= s; m++)
   {
      for( i= T-1; i>=0; i--) { af_LR( a, N, i); for( n=0; n< N; n++) a[ i+ n]= bb+ aa* n;}
      for( i=0; i< T; i++)    { af_LR( b, N, i); for( n=0; n< N; n++) b[ i+ n]= bb+ aa* n;}
   }
 

Il s'avère que ce mutisme est à découvert. C'est pour ça que ça a l'air bien ?

 
Neutron писал(а) >>

Il s'avère que ce mutisme est à découvert. C'est pour ça que ça a l'air bien ?

Il ne s'agit pas d'un mutisme en tant que point final de type indicateur - c'est un filtre. En outre, le réseau a besoin de données vraiment centrées, et tout indicateur non redessiné tel qu'un muvinge ou tout autre indicateur n'est pas au milieu des données, mais décalé, et en plus la fin est toujours bancale. Pour le réseau, il s'agit de données de faible qualité et il donnera la même image irréaliste en utilisant ces données. Une moyenne mobile normale est décalée d'une demi-période. EMA d'un tiers et LWMA d'un quart. La régression linéaire est décalée d'un angle, et son décalage horizontal est variable, mais elle est toujours décalée. Mais un tel filtre est bien centré exactement sur les données actuelles qui sont fournies à l'entrée du réseau. Mais au fait, si elle n'est pas redessinée et utilisée comme point final, elle sera proche de la régression linéaire ordinaire, mais plus lisse. Le réseau est redessiné en pré-flash. Si vous êtes intéressé par un indicateur sans redessin avec une très bonne fluidité, c'est T3, mais il est un peu en retard, cela dépend du coefficient b. Mais l'indicateur rapide avec moins de douceur est le DCT.

 

Je comprends tout.

Il y a quelques désaccords mineurs de ma part, comme :

...неперерисовывающийся индикатор - типа мувинга или любого другого проходит-то не посередине данных, а со сдвигом, и к тому же конец всегда болтается.

Il n'est pas censé traîner par ici.

Les muwings normaux, par contre, sont décalés d'une demi-période. EMA d'un tiers, LWMA d'un quart.

EMA et LWMA sont un type récursif de filtres numériques. Pour ce type, en principe, vous ne pouvez pas définir la notion de largeur de la fenêtre de lissage, il n'est donc pas approprié de parler de "centre" et de "période". Vous pouvez parler de retard de groupe et de retard de phase.

Bien que ce soit juste pour ma propre pertinence :-)

ANG3110, dans un fil voisin, je discutais d'une représentation alternative des propriétés prédictives des algorithmes, peut-être pouvons-nous utiliser votre NS pour cela ? Vous obtenez des résultats très curieux.

 

Merci pour l'invitation, j'irai peut-être y faire un tour à mon aise. C'est la même chose avec l'écriture, vous écrivez quelque chose une fois et puis vous êtes attiré par cette chose. C'est bien s'il y a des pauses dans le travail. Mais ça peut être distrayant, du moins pour moi.

Des équipes de différents types de muwings...

Voici le script ci-dessous, vous pouvez voir les changements qui se produisent réellement.

Si par exemple il s'agit de Daily et que la période est de 5, alors la fin vacillera visiblement sur la 0ème barre en mode indicateur.

Dossiers :
as_test_ma_1.mq4  1 kb
 
TheXpert >> :

Bon après-midi.

Quelqu'un a-t-il essayé de rechercher des modèles (sur MACD par exemple) en utilisant le filet de Kohonen ?


Si c'est le cas, veuillez partager vos impressions et vos expériences.

Si quelqu'un a des idées similaires - j'invite à discuter. De préférence ici, si c'est sérieux, par courriel.


Veuillez écrire sur le thème et être précis.

Résultat du repos du Nouvel An :

Symbole EURUSD (Euro contre Dollar US)
Période 1 heure (H1) 2000.01.03 00:00 - 2009.01.09 22:59 (2000.01.01 - 2009.01.12)
Modèle Par les prix d'ouverture (seulement pour les Expert Advisors avec un contrôle explicite de l'ouverture des barres)
Paramètres Lots=0 ; RiskPercentage=0 ; Slippage=1 ; Fast=15 ; Slow=30 ; Signal=10 ; Price=3 ; Step=0.01 ; ProfitStep=0.04 ; Level=1.45 ; MaxOrders=1 ; IsClose=0 ; TrailingPeriod=10 ; UseTrailing=0 ; Enchancing=30 ; UseEnchancing=0 ;

Les bars dans l'histoire 57136 Tiques modélisées 113258 Qualité de la simulation s/o
Erreurs de concordance des graphiques 0




Dépôt initial 10000.00



Bénéfice net 11345.26 Bénéfice total 29781.57 Perte totale -18436.31
Rentabilité 1.62 Attente de la victoire 26.45

Dégradation absolue 343.01 Abaissement maximal 1504.88 (9.89%) Abattement relatif 9.89% (1504.88



Un peu plus tard, je posterai dans la base.

Qui veut participer à la recherche ? Veuillez exprimer vos pensées ici.


J'ignorerai les messages du type "puis-je ajouter un stochastique ici" ou "faire des arrêts fixes avec le chalut dans . points" que je vais ignorer.

J'apprécie les suggestions et les critiques constructives.


Je souhaite vous fournir quelques détails sur le conseiller expert. Il s'agit d'un conseiller expert ordinaire par signaux. L'indicateur AutoMACD donne les signaux.

À propos de l'indicateur - il s'agit d'une variante simple de l'indicateur de signal adaptatif.


Les signaux sont générés en fonction des statistiques des motifs.

Les motifs sont des clusters du réseau de Kohonen.

Le filet de Kohonen (motifs) est formé (reformé) parallèlement à la formation des prix et assez rapidement.

Cela deviendra plus clair lorsque vous regarderez le code. Je m'excuse tout de suite pour la logique un peu compliquée, c'est une ébauche de travail.

Dossiers :
automacd.mq4  6 kb
automacduxpert.mq4  10 kb
 

if (Volume[0] == 1) à quoi sert cette condition ?

Je comprends que tout le traitement est effectué dans l'indicateur ? très intéressant, je n'ai pas encore tout compris, merci.

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