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Mostrami allora, molto interessante. Preferibilmente con dettagli, numero di neuroni, numero di ingressi, numero di esempi di allenamento, ecc.
Allora è caotico.
Avete provato a risolvere il problema in una direzione diversa - non per prevedere la prossima barra, ma per contare il numero di errori di rete? Cioè, la griglia trova una certa regolarità (tendenza) nella storia recente e controlla se questa regolarità è ancora presente sulle barre attuali. Se la regolarità ha smesso di funzionare (la rete ha cominciato a fare troppi errori), allora la tendenza deve essere cambiata. E quindi possiamo cercare un punto di ingresso nel mercato.
Allora è caotico.
Allora mostramelo, è molto interessante. Preferibilmente con dettagli, numero di neuroni, numero di ingressi, numero di esempi di allenamento, ecc.
Risponderò per il Combinator.
Ecco la curva. Numero di neuroni - qualsiasi. Numero di ingressi - qualsiasi. Qualsiasi numero di esempi di allenamento. E tutto il resto - qualsiasi quantità.
Risponderò per il Combinator.
Ecco la curva. Numero di neuroni - qualsiasi. Numero di ingressi - qualsiasi. Qualsiasi numero di esempi di allenamento. E tutto il resto - qualsiasi quantità.
Solo i manichini. Qualcuno può mostrare cosa mostra la sua rete neurale durante il periodo di allenamento?
Bundle di 2 NS che imparano la stessa cosa, ma su tf diversi. 12 ingressi, 10 neuroni nel livello nascosto, 1 uscita per ciascuno. Impara solo su 50 barre di storia, non viene riqualificato durante i test. Ma sto imparando, questa è una variante intermedia. Test fuori dal campione, fuori dal campione di allenamento.
Bundle di 2 NS che imparano la stessa cosa, ma su tf diversi. 12 ingressi, 10 neuroni nel livello nascosto, 1 uscita per ciascuno. Impara solo su 50 barre di storia, non viene riqualificato durante i test. Ma sto imparando, questa è una variante intermedia. Test fuori campione, fuori dal campione di allenamento.
Perché i diversi volumi?
In fondo, non sono i volumi, ma il livello di margine libero.
Ci sono poche informazioni sul forum sulle soluzioni già pronte e sull'efficacia delle reti neurali per il trading sul mercato. Suggerisco di discutere e condividere le esperienze qui. Se c'è già un thread con una discussione, per favore linkatelo.
Sto usando classi da qui, semplice Perspectron multistrato. Spero che le classi contino correttamente, conto sull'esperienza dell'autore. Iniziato a sperimentare, interessante :)
Al momento ho 11 induks all'ingresso, l'uscita è uno zigzag spostato di 1 barra nel futuro.
Questi sono i risultati della mia griglia di 8 mesi. Mi sto allenando su 1000 barre, 10000 epoche, 70 neuroni in uno strato nascosto. I segnali sono invertiti e puramente da rete neurale, senza filtri aggiuntivi. 15 min tf.
Ho anche cercato di implementare un algoritmo simile nel 2013... Ma ho usato 7 indicatori, e Zigzag è stato utilizzato per formare un vettore per la formazione del NS. Ma l'essenza è la stessa - stavo cercando posizioni di inversione... Quando ho iniziato a usare Zigzag non avevo idea di cosa farci. finché non mi sono imbattuto per caso in alcuni modelli. Questo ha cambiato radicalmente il mio TS. Ora il mio algoritmo è molto più semplice:
1. Calcolo dei modelli su minuti e ore, nell'ultimo anno;
2. Fare un dizionario dei punti di svolta (coppie "modello minuto - modello ora") ;
3. insegnare NS utilizzando il dizionario dei punti di ribaltamento (su 150-160 coppie);
Ecco il risultato del mio approccio:
Agli svantaggi del mio approccio:
1) Alto rischio del TS - poiché non è possibile determinare il valore esatto del prezzo di rottura, il TS piazza 9 ordini pendenti con lotti: 1, 1, 3, 6, 14, 31, 70, 158, 355;
2) Difficile implementare un algoritmo di uscita (TS a strascico);
Quindi NS può essere usato per il trading, l'unica domanda è cosa insegnare a NS...
P/s: per modelli intendo i modelli di A. Merrill (M & W).