Reti neurali - pagina 15
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Simba cosa intendi per fuori campione? Ho provato a costruire un'altra rete con circa 6 ingressi in più e questo ha ridotto la precisione. Penso di avere un buon set di input. Si basa sulla mia strategia di trading che funziona bene nei mercati in trend e male nei mercati che oscillano. Questo ha senso anche per le previsioni. I due lunghi intervalli nella parte superiore e inferiore del grafico sono dove le previsioni iniziano a vacillare. Penso che un po' di lavoro sulle strategie di ranging potrebbe far emergere alcuni input utili.
Kazam, questo è il codice utilizzato per creare la rete. Per me questo dice di creare una nuova rete di prop feed-forward back. Non sono sicuro del perché stia sfornando buoni risultati, sembra un po' troppo bello per essere vero. Ho sommato i valori dei pip corretti meno i pip scorretti e in quel periodo (circa 30 mesi) avrebbe guadagnato 294873 pip... Ho paura
numHiddenNeurons = 13;
net = newff(p,t,numHiddenNeurons);
mrwobbles
Fuori dal campione significa controllare come funziona la NN con dati diversi da quelli su cui è stata addestrata. Nel campione significa il contrario.
Il codice è ok. Sei sicuro di non usare come input e target dati nello stesso time step /input[x1(t0), x2(t0), ..., xn(t0)], output[y(t0)]/?
Alcuni altri documenti che ho trovato nei miei segnalibri /il primo dovrebbe essere molto interessante per voi/:
http://www.chaos2008.net/zzProceedings/CHAOS2008%20(D)/PAPERS_PDF/Atsalakis_Nezis_Skiadas-Forecasting_Chaotic_time_series_by_a_Neural_Network.pdf
Ho anche deciso che tra 3-4 settimane proverò a costruire una ENN capace di prevedere i tassi di cambio al D1 e forse H4. Penso che inizierò con una combinazione di FNT, GEP e PSO e poi proverò a migliorare l'ENN usando PIPE invece di GEP, EPSO, Simulated Annealing ecc.
Questo è quello che ho pensato, ma no, è stato addestrato su un periodo di 7 anni dal 1999 al 2006 e poi simulato sui dati da allora ad oggi. Quindi era fuori dal campione.
Ma questo potrebbe spiegarlo. Potrebbe anche cercare di prevedere l'attuale massimo/basso e la chiusura piuttosto che la prossima ora
. Darò un'occhiata ai timbri di data e vedrò. Grazie per i link, darò un'occhiata.
Si scopre che stavo alimentando i dati di input e target dalla stessa ora piuttosto che input dall'ora corrente e target dalla prossima. Ho addestrato la rete sugli stessi input ma con i target dell'ora successiva e i risultati sono più di quelli che sospettavo. È stata accurata sulla direzione circa il 51% del tempo e ha registrato circa 10.000 pip in 30 mesi. Ho normalizzato gli input a [-1,1] e questo ha migliorato marginalmente le prestazioni. Proverò qualche modello di rete diverso. Ho esaminato le reti a tempo ritardato, ma l'approccio flessibile dell'albero neurale sembra sempre più attraente.
mrwobbles
Salta i TDN.
Dovresti essere interessato solo a 3 tipi di reti:
- Alberi Neurali Flessibili - progettati con l'uso di GP, GEP, PIPE o ECGP e sintonizzati con l'uso di Simulated Annealing, PSO, EPSO, Ant Algorithms, Artificial Immune System Algorithm ecc.
- Reti Bayesiane - sia per la previsione di serie temporali che per costruire un sistema di trading
- HONN's
Per la costruzione di un sistema di trading si può anche trovare utile:
- Algoritmo RIPPER - qualcuno lo ha usato un EA fatto per il Campionato di Trading Automatico se ricordo bene
- C4.5/C5.0
Non hai bisogno di niente di più e niente di meno /per ora/
Grazie per il consiglio Kazam, penso di essere abbastanza deciso a guardare qualche forma di algoritmo genetico, ECGP sembra il più promettente. È solo che le mie capacità di codifica non sono così grandi e le RNA sono abbastanza nuove per me. Sto avendo qualche problema con la scelta del set di funzioni. Correggetemi se sbaglio, ma questo è un insieme di tutte le possibili funzioni per mappare i nodi tra loro? Quindi dovrei specificare una distribuzione casuale dei pesi di ingresso e l'insieme terminale conterrebbe tutte le funzioni di trasferimento e attivazione dei nodi? Assegno loro delle probabilità uniformi con la somma delle probabilità degli insiemi F e T che è 1. L'ottimizzazione dei pesi di ingresso avverrebbe usando SA o PSO thou? Questo albero ottimizzato best fit risultante verrebbe passato indietro per costruire un nuovo PPT?
In una nota a parte, la biblioteca dell'Uni ha tutte le edizioni della Conferenza europea sulla programmazione genetica dal 1998 al 2004. Pensi che potrebbe valere la pena di leggerle? Hanno anche una copia di 'Genetic programming and evolvable machines' di Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, c2000 che sto pensando di prendere.
mrwobbles
Non iniziare da ECGP. Iniziate da qualcosa di semplice come progettare NN usando la programmazione genetica o la programmazione delle espressioni genetiche. Ci sono classi pronte all'uso che implementano quei metodi.
Per esempio:
http://69.10.233.10/KB/recipes/aforge_genetic.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
[/CODE]
I don't know if there is a freely available implementation of ECGP, but there's one of ECGA /ECGP is based on ECGA/:
[CODE]
http://www.kumarasastry.com/2006/03/26/extended-compact-genetic-algorithm-in-c-version-11/
Ma come ho detto, salta ECGP/ECGA per ora.
EDIT
Per quanto riguarda i libri - lascia il materiale della conferenza per dopo /non cercare di imparare tutto sulle NN e gli algoritmi evolutivi, concentrati sugli strumenti che potrebbero essere utili per il trading - previsione delle serie temporali e processo decisionale/.
Iniziate dalla "Guida alla programmazione genetica" che si può scaricare gratuitamente /ho postato un link qualche pagina fa/.
parliamo di come scegliere i campioni per la rete neurale
Ogni rete neurale dipende da come si scelgono i campioni.
Ho costruito alcune reti neurali per uso orientale, ma non ho trovato un buon metodo di preparazione dei campioni.
Qui ti dico il mio modo di scegliere il campione, sto aspettando il tuo.
utilizzare tre barre come campione, la barra successiva come risultato.
utilizzare alcune barre come finestra di base, e alcune barre come finestra di caratteristica, impostare alcuni valori di caratteristica come il valore di ma chiusura prezzo openprcie ecc qualsiasi indicatore è possibile utilizzare come caratteristica.
Neuro Net è una SCAM!!!
Ho testato questo EA e ho scoperto che non produce i risultati che sostiene. Profitti molto piccoli e perdite enormi. Dopo diversi giorni di test e di lavoro con l'azienda, questo EA non poteva produrre risultati per più di una settimana o due alla volta.
Sostengono di avere una rete neurale nel linguaggio MQ4, senza dll. Lo trovo molto improbabile.
Ho chiesto un rimborso e non me l'ha dato. SCAMMER!!!!!
Non sono sicuro che questo possa essere utile a qualcuno, ma ho trovato un toolkit GA per MATLAB chiamato SGALAB. Comunque ecco il link.