NS + indicatori. Esperimento. - pagina 8
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NSDT non ha Kohonen, ma ci sono altri classificatori nell'addon Adaptive Net Indicators. Anche se è possibile collegare NeuroShell2 net direttamente a MT4 o NSDT.
Mi chiedo come pensi di usare la rete di Kohonen per il trading? Non si tratta di tre classi, ma di molto di più. Ho bisogno di pensare a qualche algoritmo per analizzare le classi ottenute.
Quando ho iniziato la ricerca sulla classificazione delle barre usando le mappe di Kohonen, ho codificato le barre come segue per semplificare l'esperimento: Bullish +1, bearish -1, dodge 0. Ho creato arbitrariamente 15 classi in NS2. Dopo l'allenamento, mi sono ritrovato con 4 classi vuote. Ho rivisto il numero di classi a 11 e ho riempito questa griglia in МТ4. Poi, ho usato lo script per inserire tre classi vicino a tutti gli estremi e ho eseguito una semplice operazione inversa. I dati di input erano "così come sono", cioè solo numeri di classe. Non c'è stata alcuna normalizzazione. Poi ho impostato un semplice Expert Advisor composto solo da quelle griglie, utilizzando i segnali dal loopback e l'ho "applicato" al 2005. Stranamente, ha anche funzionato. Naturalmente, non ho nemmeno provato a trarre conclusioni sui risultati, dato che non era nemmeno un esperimento, ma un lavoro di laboratorio. Ma ho voluto pensare alle prospettive di questo progetto.
Insomma, non avevo bisogno di alcun algoritmo di selezione delle classi. Tutto era chiaramente disegnato sul grafico in NS2 stesso. E, in generale, è possibile ottenere il risultato desiderato in NS2 stesso. Ma per farlo, devi saltare un po' avanti e indietro, giocare con i parametri, guardare i grafici, guardare i dati in uscita. Quindi, è un po' noioso, ma abbastanza possibile.
Mi chiedo come pensi di usare la rete Kohonen per il trading? Non ci sono tre classi, ma molto di più. Dovete pensare a qualche algoritmo per analizzare le classi ottenute.
Certamente non 3 e nemmeno 10. Nella prima fase li analizzo manualmente per trovare dei criteri appropriati. Poi lo automatizzo. Da quello che è previsto:
- ogni input è valutato "grado di idealismo" - quanto è vicino agli estremi locali (33) per esempio
- poi ogni classe può essere valutata dal punto di vista della purezza - quanti input sono ideali o vicini ad esso e quanti sono vuoti.
Il primo studio della prima versione dell'insieme di input (neuroni) ha mostrato che ci sono 2-3 classi che sono abbastanza accettabili dal punto di vista dell'ingresso nel mercato. E la potenza di queste classi produce circa 2-4 scambi al giorno.
Tutto è ancora grezzo e in fase di sviluppo :-) Poi ho intenzione di fare (già iniziato) un programma che creerà indipendentemente una rete, addestrare, stimare, eseguire nel tester integrato, salvare i risultati, crearne uno nuovo, eseguire, selezionare il "campione", ecc.
ZS. Ok, torturerò NS2 per ora, solo che è miserabile, come ho detto, in termini di interfaccia e di valutazione dei risultati dell'allenamento della rete.
Perché no? C'è.
Quando si lavora con una rete Kohonen, non possiamo dire in anticipo quante classi avremo. Nel processo di apprendimento, il vettore di caratteristiche di input sarà diviso in classi, a condizione che il criterio di separabilità dato sia soddisfatto (ad esempio la distanza euclidea). Supponiamo di avere dei "clusters", di trovare dei centri, e poi...
Visivamente, per mappa, naturalmente, si può stimare, ma sarebbe auspicabile automatizzare. Il secondo passo dovrebbe essere un insegnante che indichi quali classi, quali azioni corrispondono a cosa.
Anch'io sono ancora grezzo. Ci sono idee, sviluppi. Sto anche lavorando con NS2.
Quando si lavora con una rete Kohonen, non possiamo dire in anticipo quante classi avremo. Nel processo di apprendimento, il vettore di caratteristiche di input sarà diviso in classi, a condizione che il criterio di separabilità dato sia soddisfatto (ad esempio la distanza euclidea). Supponiamo di avere dei "clusters", di trovare dei centri, e poi...
Visivamente, sulla mappa, naturalmente, si può stimare, ma sarebbe auspicabile automatizzare. Nella seconda fase, ci dovrebbe essere un insegnante che indichi quali classi, quali azioni corrispondono a cosa.
Anch'io sono ancora grezzo. Ci sono idee, sviluppi. Sto anche lavorando con NS2.
Perché non possiamo dire quante classi avremo? Possiamo dirvi tutto. Non so di NSH2 (non posso dirlo con certezza - non l'ho visto), ma in Trader potete specificare tutte le classi che volete - classe di acquisto, classe di vendita, classe di acquisto e classe di vendita. Avrete tutte le classi di cui avete bisogno. E non c'è nessun problema con esso.....
In primo luogo, non mi piace NS2 perché non si può fare la colorazione della mappa di Kohonen, e in secondo luogo, non si può cambiare il clustering al volo, cosa che il deduttore fa facilmente. Non c'è bisogno di riaddestrare la rete per questo! Basta cambiare i parametri per la combinazione in classi. Nello stesso deduttore si può impostare il numero di classi, si possono impostare livelli di significatività per il clustering, poi non si sa bene quante ce ne saranno, e si può fare a meno delle classi, e guardare in quale cella cade l'input.
www.basegroup.ru è anche facilmente ricercabile da google
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