L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 339

 
elibrario:

Perché si usa una sigmoide per calcolare un neurone?

Non necessariamente. Le funzioni di attivazione possono variare da un gradino a una linea retta inclinata. Ce ne sono almeno una dozzina in ogni pacchetto, e sono anche personalizzabili per esigenze specifiche.
 
elibrario:

Perché si usa una sigmoide per calcolare un neurone? Non è meglio avere una distribuzione lineare (da zero al numero di ingressi)? Dopo tutto, "la funzione ha una forma regolare sull'intervallo [-5,5]".

Va bene se hai 5 ingressi, ma se ne hai cento? Allora praticamente tutti gli ingressi saranno fuori da quell'area. L'articolo https://www.mql5.com/ru/articles/497 applica un fattore di addizione per tenere conto di 10 ingressi. Quindi per ogni rete si dovrebbe ricalcolare questo coefficiente.

Mi chiedo, non hai trovato articoli più recenti sulle reti neurali su questo sito?

Mi sembra di essere arrivato a un forum di dieci anni fa. Sorpreso

 
Vladimir Perervenko:

Mi chiedo se si possono trovare articoli più recenti sulle reti neurali su questo sito.

Mi sembra di essere in un forum di dieci anni fa. Sorpreso

Mi è piaciuto https://www.mql5.com/ru/articles/2279 usando ALGLIB, ma in primo luogo, non è adattato al robot di trading e ha bisogno di ulteriore lavoro,
In secondo luogo, come dice lui.

Maxim Dmitrievsky:
Non sono adatto per le previsioni di mercato, vedi video sopra, ho bisogno di RNN, cioè di una rete con memoria

Se mi sono perso una tale rete, con un esempio di implementazione in MT5, vi prego di avvisare) Visto che sto andando dal semplice, cercherò di capire il tuo ultimo articolo (sul penultimo, vedo commenti che, a causa di cambiamenti nel linguaggio R, qualcosa non funziona più)

Inoltre vorrei avere un'implementazione senza programma esterno, ma puramente in MT5, e poter distribuire i calcoli attraverso i core e la rete con il cloud - per la velocità. O i programmi di rete esterni possono fare questo?
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
  • 2016.10.03
  • Jose Miguel Soriano
  • www.mql5.com
Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.
 
orai:


Ecco il link

È interessante notare che non ho mai visto una libreria libera con un'implementazione simile della programmazione genetica...tutte solo reti nets....

Pacchetto di programmazione genetica https://cran.r-project.org/web/packages/rgp/index.html

buona fortuna

CRAN - Package rgp
  • cran.r-project.org
Oliver Flasch
 
elibrario:

Mi è piaciuto https://www.mql5.com/ru/articles/2279 usando ALGLIB ma, prima di tutto, non è abbastanza maturo per un Expert Advisor di trading e ha bisogno di ulteriore sviluppo,
In secondo luogo, come dice elibrarius

Se mi sono perso una tale rete, con un esempio di implementazione in MT5 - consiglio)

Mi piacerebbe anche avere un'implementazione senza programma esterno, ma puramente in MT5, e poter distribuire i calcoli attraverso i core del computer e in una rete con un cloud - per la velocità. O possono farlo programmi di rete esterni?

Guarda questo, questo, questo e forse questo.

Non tutto sarà chiaro, ma si spera che alcuni concetti di base della rete neurale vengano fuori.

Buona fortuna

 
Vladimir Perervenko:

Guarda questo, questo, questo e forse questo.

Non tutto sarà chiaro, ma si spera che alcuni concetti di base sulle reti neurali vengano fuori.

Buona fortuna

Grazie, cercherò di scoprirlo.
 
Vladimir Perervenko:

Guarda questo, questo, questo e forse questo.

Non tutto sarà chiaro, ma si spera che alcuni concetti di base sulle reti neurali vengano fuori.

Buona fortuna


Anche io sto studiando R :) Sai dove posso trovare LSTM, magari qualche altro riferimento eccellente sull'argomento?
 
Maxim Dmitrievsky:

Ho anche iniziato a studiare R :) suggerire, dove trovare LSTM, qualche altro link su questo argomento?

R ha un pacchetto mxnet abbastanza buono. Ma i modelli più avanzati dovrebbero essere guardati in Pythone.

Buona fortuna

 
Vladimir Perervenko:

R ha un pacchetto mxnet abbastanza buono. Ma i modelli più avanzati dovrebbero essere guardati in Pythone.

Buona fortuna


Grazie, dovrebbe essercene qualcuno in tensorflow?
 
Maxim Dmitrievsky:

Grazie, dovrebbe averlo tensorflow?

Non credo che si possa iniziare con TensorFlow. È un pacchetto di basso livello. C'è un mare di pacchetti in Python che implementano diversi tipi di LSTM. Ma questo è il modo più difficile.

se programmate in Python iniziate con keras, R ha un pacchetto kerasr (API).

Per TensorFlow (Python) c'è anche un'API in R - tensorflow. Provalo.

Buona fortuna