Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 32
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Le graal que je vois n'est pas la sommation, mais la division des nombres.
UPD
Et la tâche des neurones n'est pas d'obtenir un ensemble de nombres, mais d'obtenir un nombre en entrée. Il faut le multiplier par un poids et le faire passer par une fonction non linéaire.
Cela signifie qu'il y a un nombre (valeur d'entrée, ou sortie du neurone), et que ce nombre est divisé par deux neurones ou plus de la couche suivante.
Ils doivent être indépendants des autres neurones. Il s'agit d'un département qui fait son propre travail. Ensuite, tous ces départements doivent rendre compte à un patron - le neurone de sortie. Il tire une conclusion basée sur les sorties de tous les neurones finaux. Avec ses propres poids.
De cette manière, nous réduisons la distorsion de l'information et augmentons sa lecture.
Cette idée semble incomplète. D'une part, l'idée de ne pas déformer les données d'entrée semble raisonnable. Après tout, en déformant avec l'additionneur et les poids, c'est comme si nous trafiquions d'autres données, en les remplaçant par quelque chose d'aléatoire plutôt que par ce que le graphique montre, et cela doit être exprimé d'une manière ou d'une autre. D'un autre côté, le fractionnement des nombres est bon pour un ensemble de nombres combinés en un seul nombre.
Et ces nombres à l'intérieur doivent être statiques, de sorte qu'ils puissent être "tirés" du nombre total, plutôt que d'inventer leur propre nombre. La division ordinaire dans la version que j'ai imaginée est la même que la multiplication ordinaire d'un nombre par un autre. En d'autres termes, la quantité de fractionnement ne change pas le résultat. Si le nombre d'entrée est 7, quelle que soit la manière dont vous le divisez, toutes les opérations de division seront égales à une seule multiplication dans le neurone de sortie. Par conséquent, l'augmentation de la ramification n'a plus de sens, puisqu'il n'y a pas de mouvement à partir des données d'entrée.
Il devrait donc y avoir au moins deux entrées pour les relier l'une à l'autre. Je vais donc tourner et retourner la nouvelle architecture.
J'ai abandonné l'architecture et décidé de jouer avec un seul neurone. 1neurone.
Comme dans l'articleRéseaux neuronaux - de la théorie à la pratiqueActivation tangente. Les entrées ne sont pas 3, comme auparavant, mais 6. Pour la première fois, j'ai rencontré une situation dans laquelle l'augmentation des entrées ne faisait qu'améliorer les résultats, et non le surentraînement. C'est l'image que nous voyons lorsque nous disons "plus c'est mieux".
Mais il ne s'agit que d'entrées, il n'y a pas d'architecture en tant que telle, juste un neurone. Optimisation sur 9 ans : 2012 à 2021.
EURUSD.Pourquoi exactement celle-ci ? À partir de 2021, la tendance à long terme opposée à 2020 commence et tous les systèmes optimisant ou s'entraînant sur 2020 perdent immédiatement et violemment en 2021. Mais il y a aussi les 8 années précédentes pour "gagner" de l'expérience.
Il semblerait que l'ensemble soit un peu épouvantable. Le début est nul, presque jusqu'au milieu. Mais si l'on regarde les choses de l'autre côté : oui, au début ça ne marche pas, puis ça commence à marcher. La question qui se pose est la suivante : combien de temps ce commerce va-t-il durer et va-t-il s'améliorer ?
Et, si c'est le cas, sera-t-il capable de répéter son succès sur d'autres paires de devises ? 3 ans à l'avance : de 2021 à 2024.
Sur d'autres paires : GBPUSD
NZDUSD
AUDUSD
Ce qui est curieux ici, c'est qu'il s'agit d'un seul neurone. Encore une fois, il est plus performant que 2 , 3, 10 neurones.
Le problème, comme toujours, est le même - l'ensemble était quelque part sur les 50 lignes. Un deuxième problème a été ajouté - les cotations des méta-cotations.
MQL est fidèle aux cotations des traders, elles n'ont pas de commission ou de spread, ou les deux, mais de tels résultats sont beaucoup plus difficiles à répéter dans le même ISMarket, il transforme stupidement tous les ensembles en ensembles non rentables et ceux avec des transactions plus longues restent à flot. Supposons qu'un ensemble soit en haut de la liste de l'optimiseur. Supposons que tous les courtiers aient les mêmes cotations en tant que méta-cotations. Le résultat montre que, quelle que soit l'architecture, l'essentiel est de savoirce qu'il faut introduire à l'entrée du réseau neuronal.
Le nombre doit être comparé à un tableau trié des mêmes nombres. Par exemple, vous prenez les 30 dernières vagues, vous les alignez par ordre de grandeur du mouvement et vous comparez la taille de la dernière vague à ce tableau. Dans quel décile se situe-t-elle ? Que se passe-t-il ? Il existe désormais une échelle universelle pour tous les graphiques.
Oui, j'ai un indicateur sur cette base et j'essaierai bientôt de l'intégrer dans neuronka.
Oui, j'ai une dinde sur cette base et j'essaierai bientôt de l'intégrer dans neuronka.
On peut obtenir de très beaux graphiques sans neuronka.
Tout d'abord, tout cela devrait être fait sur des ticks réels (si ce n'est pas le cas), et deuxièmement, regardez la croissance. Pendant 3 ans, je n'ai même pas réussi à gagner 10%.
Il faut aussi regarder la taille du drawdown maximum.
...et deuxièmement, regardez les gains. En 3 ans, je n'ai même pas pu gagner 10 %.
Et il faut aussi tenir compte de la baisse maximale.
Ce n'est pas grave, vous êtes loin du compte.
Nous en sommes à l'étape de la mise en route de la machine, puis nous examinons les gains et les pertes.
L'essentiel, c'est qu'il y ait une hausse, quelle qu'elle soit, tant qu'elle est stable. Ensuite, nous la nivellerons.
Tout d'abord, tout cela devrait être fait sur des ticks réels (si ce n'est pas le cas).
Je ne sais pas comment le faire sur des ticks réels.
Pour être plus précis, je ne suis pas techniquement prêt. Pas d'idée, pas de thèse, pas d'idée de l'algorithme, et donc, en fait, pas de code pour le tourner et le retourner dans mes mains.
Peu importe, vous avez parcouru un long chemin.
Nous en sommes au stade de la "mise en route de la machine" et nous verrons ensuite les gains et les baisses.
L'essentiel est qu'il y ait une hausse, quelle qu'elle soit, tant qu'elle est stable. Ensuite, nous la nivellerons.
Je ne sais pas utiliser de vrais ticks.
Pour être plus précis, je ne suis pas prêt techniquement, je n'ai aucune idée, aucune thèse, aucune idée de l'algorithme, et donc, en fait, aucun code pour le tourner et le retourner dans mes mains.
Si vous voulez vous y essayer ou étudier les réseaux de neurones, alors oui, c'est une autre affaire.
Mais j'ajouterais que MO ou NS ou AI ne peuvent être utilisés dans le forex que pour optimiser une stratégie de trading.
Et si la stratégie est mauvaise, ils ne peuvent pas améliorer votre stratégie. Vous devez le faire vous-même.
Mais tout est déjà disponible sur MT5 tester. Pourquoi n'utilisez-vous pas MT5 Optimizer ?
Si vous voulez vous y essayer ou étudier les réseaux neuronaux, alors oui, c'est différent.
Mais j'ajouterais que les MO, les NS ou l'IA ne peuvent être utilisés sur le marché des changes que pour optimiser une stratégie de trading.
Et si la stratégie est mauvaise, ils ne peuvent pas améliorer votre stratégie. Vous devez le faire vous-même.
Mais tout est déjà disponible sur MT5 tester. Pourquoi ne pas utiliser MT5 Optimizer ?
Au contraire, j'ai déjà écrit que j'utilisais à la fois MT5 et NeuroPro. Pour le moment, je suis assis exclusivement sur MT5 et l'optimiseur est en surpoids. Je joue avec les entrées et les architectures.
Au contraire, j'ai écrit plus tôt que j'utilisais à la fois MT5 et NeuroPro. En ce moment, je suis assis exclusivement sur MT5 et l'optimiseur est en train de surpondérer. Je joue avec les entrées et les architectures.
Si vous faites tout cela en mode "Every Tick", je ne vous conseille pas de continuer.
Vous savez très bien que dans ce mode les valeurs de tick sont modélisées (générées) selon certaines lois.
Et n'importe quel Expert Advisor de classe moyenne, par le biais de l'optimisation, sera capable de trouver de telles combinaisons de paramètres d'entrée que vous pouvez obtenir des résultats irréalistes.
Il est donc inutile de perdre du temps avec cela.
Vous n'avez pas dit quel est le drawdown maximum par moyen ?