Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 27
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Aucun super ordinateur n'est utile, il suffit d'avoir une connaissance minimale de la nature des marchés.
Une abeille sans super ordinateur butine des milliers de fleurs à plusieurs kilomètres de distance et rapporte le bénéfice à sa ruche sans erreur.))
Aucun super ordinateur ne sera utile, une connaissance minimale de la nature des marchés suffit.
Uneabeille sans super ordinateur butine des milliers de fleurs à plusieurs kilomètres de distance et rapporte le bénéfice à sa ruche sans erreur.))
l'abeille avait une longueur d'avance de plusieurs millions d'années et des milliards d'abeilles qui ne volaient pas vers la fleur ou ne retournaient pas à la ruche.
l'abeille avait une longueur d'avance de plusieurs millions d'années et des milliards d'abeilles qui n'ont pas réussi à atteindre la fleur ou à retourner à la ruche.
Je suis d'accord pour dire que l'abeille a une longueur d'avance sur l'histoire avec ses millions d'années et ses milliards d'abeilles. L'homme en a peut-être autant.))
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Si l'on se contente de regarder le graphique des prix, on ne voit pas très bien pourquoi il s'inverse.
Mais si vous regardez de plus près l'OHLC, vous commencez à remarquer certaines régularités dans le comportement des prix.
Grâce à la symétrie de l'OHLC, le comportement change et il est possible de prédire le comportement futur.
Voici un exemple.
Les figures montrent des variantes du comportement des prix dans le futur. La version finale de l'idée n'est pas encore complète, mais je pense que l'essentiel est clair. Dans l'image, seuls les prix OHLC sont utiliséssans tenir compte du NS.
Les choses ont changé.
"Bonjour 😊 Je cherche un moyen de créer un conseiller en trading capable d'analyser les demandes via Telegram et de déterminer automatiquement les paramètres à trader. Par exemple, si j'écris 'je veux acheter un iPhone' dans Telegram, GPT va autodétecter les paramètres appropriés pour le trade. Quelqu'un a-t-il de l'expérience dans l'intégration de Telegram avec MQL4 ou dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour analyser de telles requêtes ? J'apprécierais toute information ou tout conseil ! Ce n'est qu'une idée, merci ! 😄✨"
Maintenant, votre requête semble encore plus accueillante et amicale !
Trois entrées seulement
in[1] = Close[1] - Close[2];
in[2] = Close[2] - Close[3];
in[3] = Close[3] - Close[4];
Optimisation de l'échelle pour 2021
Avance de presque 2 ans : de 2022 à 2023-10-29
Quel est le problème ? - Il s'agit d'un jeu parmi des centaines ou des milliers d'autres. Vous ne le trouverez jamais parmi les jeux de chasse d'eau.
Quelle est la bonne nouvelle ? - La neuronique peut fonctionner avec n'importe quelles données, à condition qu'elles reflètent un peu ce qui se passe sur le graphique.
Mêmes conditions :
3 entrées, seulement normalisées sur une plage de -1 à 1. Apprentissage dans 10 ans
Avance de presque 2 ans : de 2022 à 2023-11-26
Il y a déjà plus de transactions, bien que cela semble peu naturel par rapport à une période optimisée plus chaotique.
Toujours la même chose : vous ne trouverez pas de jeu fonctionnel parmi des centaines et des milliers d'autres, mais cela confirme une fois de plus qu'il est possible de travailler sur le forex en ne regardant que les trois derniers chandeliers.
Mêmes conditions :
3 entrées, seulement normalisées dans une fourchette de -1 à 1. Apprentissage en 10 ans
Avancez de presque 2 ans : de 2022 à 2023-11-26
Davantage d'accords déjà, bien que cela semble peu naturel par rapport à une période optimisée plus chaotique.
Les mêmes problèmes : vous ne trouverez pas de jeu fonctionnel parmi des centaines et des milliers d'autres, mais cela confirme une fois de plus qu'il est possible de travailler sur le forex en ne regardant que les trois derniers chandeliers.
4 entrées
Optimisation depuis 2000 en 22 ans
Avance de presque 2 ans : de 2022 à 2023-11-27
Je vais essayer de souder un RNN à ce MLP. Peut-être que des ensembles comme celui-ci apparaîtront plus souvent sur la liste.
J'ai rencontré un effet : lors de l'optimisation des poids d'un MLP classique (2 couches de 3 neurones, et autres architectures), le neurone n'ouvre qu'un seul type de positions : soit à l'achat, soit à la vente. C'est-à-dire les positions qu'il considère comme nécessaires pour gagner de l'argent.
Avez-vous des idées sur la façon de le "forcer" à étudier les ambiances haussières et baissières du graphique, et de le "guider" en douceur ?
J'ai essayé de forcer la mise en place d'un drapeau sur l'ouverture alternée (si maintenant j'ai ouvert un sit, alors la prochaine fois je chercherai un achat et j'ouvrirai, et ainsi de suite dans un cercle). Cela n'a donné aucun résultat, et c'est impoli et maladroit.
J'ai essayé d'ajouter la fonction d'activation SoftMax à la sortie, pour laquelle j'ai laissé 3 sorties : acheter, s'asseoir et attendre. Ensuite, j'ai fait en sorte que l'attente joue le rôle de fermeture de position, de sorte que le neurone (c'est-à-dire l'optimiseur) essaie de réorganiser les poids de telle sorte qu'il soit forcé d'ouvrir des positions d'achat.
Dans les jeux situés en bas de l'optimiseur, vous pouvez trouver de tels réglages où deux types de positions sont ouvertes, mais en haut - aucune. Si vous enseignez une année au cours de laquelle une tendance baissière a prévalu, l'optimiseur n'ouvrira constamment que des positions d'achat. Il saute les bonnes corrections ou s'en contente.
Je crois savoir que le neuronka lui-même est un peu comme une mashka - il fait la moyenne des poids de manière à prendre le maximum. Je veux dire qu'il choisit la solution de facilité. Mais la solution la plus difficile, c'est celle qui rapporte le plus d'argent. Et c'est sur la période optimisée, vous pouvez prendre ce que vous voulez.
Mais non, dès qu'on l'oblige à ouvrir deux types de postes, elle ne veut même pas se recycler.
En jouant avec le troisième état dans SoftMax, l'optimiseur a sélectionné les poids de manière à ce que l'état SELL flirte avec l'état HOLD, et que le neurone BUY soit placé sur le neurone BUY en général.
Ici, je suis curieux de savoir comment persuader le neurone de s'ouvrir dans les deux sens pendant l'optimisation. Je ne veux pas prendre une table q ou introduire de force des pénalités, ou diminuer les poids menant au neurone SELL par un coefficient.
Il y a soit quelque chose de plus élégant, de plus simple et de plus clair.
Dans les ensembles situés en bas de l'optimiseur, vous pouvez trouver de tels réglages où deux types de positions sont ouvertes, mais en haut - aucune. Si vous enseignez une année au cours de laquelle une tendance baissière a prévalu, l'optimiseur n'ouvrira constamment que des positions d'achat. Il saute les bonnes corrections ou s'en contente.
Je crois savoir que le neuronka lui-même est un peu comme une mashka - il fait la moyenne des poids de manière à prendre le maximum. Je veux dire qu'il choisit la solution de facilité. Mais la solution la plus difficile, c'est celle qui rapporte le plus d'argent. Et c'est sur la période optimisée, prenez ce que vous voulez.
Mais non, dès qu'on l'oblige à ouvrir deux types de postes, elle ne veut même pas se recycler.
En jouant avec le troisième état dans SoftMax, l'optimiseur a tellement sélectionné les poids que l'état SELL a flirté avec l'état HOLD, et que le neurone BUY n'a même pas été pris en compte.
Ici, je suis curieux de savoir comment persuader le neurone de s'ouvrir dans les deux sens pendant l'optimisation ? Je ne veux pas prendre une table q ou introduire de force des pénalités pour réduire les poids menant au neurone SELL d'un coefficient
Il y a soit quelque chose de plus élégant, simple et clair.
former deux grilles - l'une uniquement en achat, l'autre en vente.
allumez les deux :-)
puis ajouter un réseau de résolution des collisions (ou simplement un alg.) afin qu'elles ne négocient pas dans des directions différentes en même temps.