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Une phrase intéressante, pourquoi des entrées "aléatoires" ont été utilisées, pouvez-vous l'expliquer en quelques mots ?
Cette phrase signifie ce qui suit. Sur un échantillon de taille fiable, tous les indicateurs montrent des résultats comparables à ceux qui seraient obtenus avec des entrées aléatoires et "déséquilibrées". Y compris si un neurone "ne comprend pas" ce que son créateur tente de lui expliquer (c'est généralement le problème des créateurs, mais c'est en même temps une pierre d'achoppement).
Les expériences de formation d'un réseau neuronal avec des données représentant des incréments aléatoires sont indicatives. Le MO de ces séries est de 0. Un réseau entraîné sur de telles données aléatoires est d'autant mieux entraîné que ses résultats sont proches de 0. Ainsi, un réseau parfaitement entraîné sur une série de NA donnera une ligne droite parfaitement plate de 0.
Et vice versa. Si les résultats montrent un fait différent de 0 dans la région positive, cela signifie une chose : certaines régularités trouvées par le réseau sont exploitées, tandis qu'il y a aussi un poids qui tire le MO dans la région négative - l'écart.
1) Hmm, comment améliorer le travail de NS, je me débats avec ce problème depuis des années de toute façon. Il y a quelques améliorations, mais c'est des sous et des miettes, et ça c'est en considérant que je connais ma grille à fond. Le seul saut qualitatif a eu lieu lorsque j'ai compris comment améliorer le système de formation. C'est pourquoi je vous conseille de penser dans cette direction.
Ainsi, les entrées (le super secret des réseaux neuronaux) sont modifiées ici et là - des centimes ; l'architecture est modifiée - des miettes - .....
2) Z.U. Pourriez-vous publier un test complet d'OOS, par exemple, pour le mois de mars dernier seulement ? Je vais essayer de voir comment il se compare au mien.
3) Z.U.2 Dans un suivi) Donc, selon vous, ce n'est pas une question de type NS. De quoi s'agit-il ? Je suis d'accord sur le principe, mais c'est le secret d'un SN compétent, même en ayant généralement un je ne peux pas formuler.....
1) Oui, cela dépend beaucoup du système de formation. Mais il n'y a probablement pas grand-chose qui puisse être amélioré.
A propos des intrants - hmm, peut-être est-ce l'un des principaux sels pour aider à faire passer le MO à +. Les entrées sont pilotées par la théorie qui les décrit, du moins.
2) Intéressant à voir. Et s'il vous plaît sur des paires comme GBPJPY.
3) Je ne suis pas non plus certain que le type de NS n'ait rien à voir avec cela, mais Andrei affirme que NS ne joue pas un rôle particulier dans ce cas. Ma version est une combinaison de facteurs : des entrées raisonnées par la théorie, des liens raisonnés par la théorie et décrits par la théorie entre les entrées et les sorties. Sorties raisonnées (quoique, dhz). J'aimerais connaître l'opinion d'Andrei à ce sujet.
A en juger par la rapidité de préparation des tests avec une période aussi longue et un grand nombre de recyclages, tout ceci est automatisé au sein même de la DLL.
En EA.
Combien de paramètres d'apprentissage/poids y a-t-il à l'intérieur du réseau lui-même, quel est le critère pour arrêter l'apprentissage (nombre d'époques, atteinte d'une erreur acceptable sur l'échantillon de test) ?
35 neurones 60 échelles. Il n'y a pas de formation au sens classique du terme : j'obtiens le résultat optimal immédiatement par l'ANC.
Phrase intéressante, pouvez-vous expliquer pourquoi les entrées "aléatoires" ont été utilisées en 2 mots.
C'est pourquoi je vous conseille de réfléchir dans cette direction.
Hélas, il n'y a rien à améliorer en l'absence de celui-ci, mais vérifier l'adéquation du réseau est une idée précieuse, je ne l'ai même pas encore. Bien que la probabilité soit minuscule, mais elle existe.
Z.I.S. Pourriez-vous afficher le test OOS complet, par exemple, pour le mois de mars dernier ? Je vais essayer de voir comment il se compare au mien.
Demain alors déjà.
(Suivi) Donc, selon vous, il ne s'agit pas du type de SN. De quoi s'agit-il ? Je suis d'accord en principe avec cela, mais voici le secret d'un SN compétent, même en ayant généralement un je ne peux pas formuler.....
Z.O.S. Pourriez-vous afficher un test complet de Z.O.S., par exemple, pour le mois de mars dernier seulement ? Je vais essayer de voir comment il se compare au mien.
Je l'ai mis dans mon message personnel.
Oui, merci, je me suis renseigné. C'est dommage que ce soit privé, je ne sais pas si je peux en parler ici maintenant...
Comme ballon d'essai, juste un peu et sans beaucoup de précisions : Y a-t-il une erreur dans l'algorithme, car à 15M TF toutes les transactions sont ouvertes comme à 1H TF ? Bien qu'il puisse s'agir d'une simple participation de données d'une TF plus importante dans le calcul...
Et la première chose qui me vient à l'esprit comme une amélioration, où peut-être nous devrions chercher une réponse :
- nous obtenons réellement un système inversé (à l'exception de quelques transactions), nous pouvons "jouer" avec le seuil du conseiller expert sur la réponse du réseau neuronal comme un filtre de signal faible. Ce qui est manifestement bon sur une période d'entraînement (le système inversé à la "puissance" de NS va vraiment atteindre son maximum), nécessite une approche quelque peu différente pour interpréter un signal sur de nouvelles données.
- La contradiction : le pourcentage de transactions rentables (normal) et le résultat final (je veux l'améliorer). Il y a quelques années, j'ai créé un conseiller expert basé sur la méthode des k-voisins les plus proches ; le pourcentage de transactions rentables était régulièrement supérieur à 70-75%, mais le résultat final n'était pas très bon. Les 25 % d'affaires restantes se sont avérées si grosses que j'ai avalé tous les bénéfices des 75 % d'affaires réussies. J'ai quelques idées ici aussi, mais pour être honnête, je n'ai pas vraiment résolu ce problème. Bien que je comprenne où ses racines poussent.
En général, j'ai tout compris de votre système, sauf "echo" (mais je ne m'y suis pas encore habitué, mais c'est une perte de temps) et une chose :
Quel type de théorie justifie les entrées dans le contexte du problème appliqué que nous résolvons ? Cela vaut un prix Nobel) J'ai de nouveau essayé d'apporter quelques bases théoriques aux entrées de la NS, en particulier ce but même que j'ai demandé dans une branche https://www.mql5.com/ru/forum/114902. Mais pour dire que j'ai réussi, encore une fois je ne peux pas. Plus précisément, j'ai réussi, mais c'est tellement exagéré que c'est difficile à utiliser dans la pratique.
Comme ballon d'essai, juste un peu et sans beaucoup de précisions : Y a-t-il une erreur dans l'algorithme, car à 15M TF toutes les transactions sont ouvertes comme à 1H TF ? Bien qu'il s'agisse probablement d'une simple participation aux calculs de données d'une TF plus importante...
Ce sont les spécificités du travail.
Ce qui est évidemment bon à la période d'apprentissage (le système de retournement à la "puissance" de NS donnera en effet le maximum), nécessite une approche légèrement différente dans l'interprétation du signal sur les nouvelles données.
Eh bien, vous pouvez vous en tenir au système que vous voulez. Oui maintenant c'est presque réversible, il y a un petit espace entre la fermeture et l'ouverture, vous pouvez jouer avec, mais cela ne fera pas grand chose. Je vais essayer d'expliquer pourquoi.
Au cours de la période d'apprentissage, toute stratégie commerciale adéquate se comportera bien. Sur l'avant, n'importe lequel échouera. En d'autres termes, un système brut échouera aussi bien qu'un système sophistiqué, puisque l'opération est simplement basée sur des données inconnues. Oui, pour être tout à fait transparent, la stratégie de trading est en haut et ne dépend que de la queue. Neuronics ne dépend en aucun cas de la stratégie de trading.
J'ai généralement tout compris de votre système, sauf "l'écho", je n'ai pas encore digéré jusqu'au bout son fonctionnement, mais c'est un gain) et un point :
Eh bien, si c'est vraiment le cas, bienvenue en privé, nous pouvons parler plus substantiellement là-bas.
C'est dommage qu'aucun autre neuroniste ne puisse être entendu.
EuroChief
Quel type de théorie pourrait justifier les entrées dans le contexte du problème appliqué que nous résolvons ? Il est digne d'un prix Nobel) J'ai essayé à nouveau d'apporter une justification théorique aux entrées de la NS, en particulier j'ai demandé ce même objectif dans la branche https://www.mql5.com/ru/forum/114902 Mais à nouveau je ne peux pas dire que j'ai réussi. Plus précisément, j'ai réussi, mais c'est tellement exagéré que c'est difficile à utiliser dans la pratique.
La théorie des schémas de débordement et le deuxième type de TS. Non, ce n'est pas digne d'un prix Nobel, bien sûr. Il n'y a pas de découverte fondamentale ici, ni de déduction mathématique. Il s'agit plutôt d'un ensemble de considérations qui peuvent être utilisées pour sélectionner et compiler des données d'entrée en vue de leur analyse par un réseau neuronal ou un autre outil d'analyse.
Une quantité monstrueuse de travaux théoriques et expérimentaux est encore nécessaire pour se faire une idée claire de son fonctionnement.
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EuroChief
Je peux vous le dire en gros.
EF est d'environ 4,5, c'est-à-dire, pour cette période (10.2001 à aujourd'hui) avec un tirage maximum de 25% sur l'eurochief peut gagner 100 *(1,2^4,5 - 1) = ~130% .
Pour entamer une conversation sérieuse, vous avez besoin d'un FS d'au moins 20 %.
Comment gérez-vous le problème du recyclage des réseaux neuronaux ? Comment former un échantillon d'essai ?
C'est une question importante pour moi personnellement. Maintenant, je lis des articles sur la taille de l'échantillon d'entraînement et je veux faire quelques expériences sur la façon de former un échantillon de test, que j'utilise toujours pour l'arrêt précoce de l'entraînement.
Pourquoi je demande : j'ai regardé vos résultats OoS et les résultats de l'échantillon de test. Apparemment, le système apprend bien et se rapproche des modèles sur les segments de test, mais échoue parfois sur les segments de validation. Peut-être serait-il judicieux de former l'échantillon de test d'une manière différente...