Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 11

[Roffild]

Tick = Transazione = (Tempo, Prezzo, Volume)

Il volume conferma che il prezzo non proviene dal soffitto. Nel Forex non c'è volume, quindi il prezzo è "informativo" (disegnato). Ecco perché non funziona nulla... sotto H4 di sicuro - la volatilità improvvisa è elevata.

Nei mercati azionari è il volume a spiegare la volatilità.

[Ivan Butko]

Ho commesso un errore durante il test, nello script di esportazione ho specificato di esportare solo un dato, ma nell'Expert Advisor ho dimenticato di duplicare questa regola per l'ingresso, come risultato - sul grafico del tester c'è un gibberish logico, ma....

Se si aumenta la soglia (filtro) delle transazioni, è possibile ottenere profitti sia in avanti che indietro. Ho scelto a caso 2 mesi di forward, il primo - novembre 2021, il secondo - luglio 2022. Prima di ognuno di essi, ho ripetuto le azioni "errate". I primi set dell'elenco ottimizzato danno un risultato positivo non solo per questi mesi, ma non si prosciugano (rimangono piatti) fino alla fine del 2022. In generale, queste righe, questo approccio impenitente e la presa in giro delle reti neurali e del buon senso causano dolore ai professionistiqui presenti, non arrabbiatevi. E noi continuiamo. Provando ancora per un paio di mesi.

[Maxim Kuznetsov]

Ivan Butko #:
Ho commesso un errore durante il test, nello script di esportazione ho specificato di esportare solo un dato, ma nell'Expert Advisor ho dimenticato di duplicare questa regola per l'entrata, come risultato - sul grafico del tester c'è un gibberish logico, ma....

Se si aumenta la soglia (filtro) delle transazioni, è possibile ottenere profitti sia in avanti che indietro. Ho scelto a caso 2 mesi di forward, il primo - novembre 2021, il secondo - luglio 2022. Prima di ogni mese, ho ripetuto le azioni "errate". I primi set dell'elenco ottimizzato danno un risultato positivo non solo per questi mesi, ma non si prosciugano (rimangono piatti) fino alla fine del 2022. In generale, queste righe, questo approccio impenitente e la presa in giro delle reti neurali e del buon senso causano dolore ai professionistiqui presenti, non arrabbiatevi. E continuiamo. Ci proverò ancora per un paio di mesi.

Possiamo continuare ad andare avanti ancora e ancora. In teoria, esiste un valore ottimale per i prossimi due anni.

[Ivan Butko]

Maxim Kuznetsov #:

è ancora possibile passare attraverso il seme. In teoria, c'è un valore ottimale per i prossimi due anni

Si prega di chiarire cosa si intende. Ho trovato la parola seme nello script del perceptron nell'articolo del brasiliano sul perceptron multistrato, dove si intende una funzione di un numero casuale.

void seed(int seed=-1)

  {

   if(seed!=-1)

      _RandomSeed=seed;

  }  

[Ivan Butko]

Non mi piace prevedere N passi avanti, ma a volte colpisce. Si può girare in quella direzione. Qui sotto a sinistra c'è una previsione, a destra un dato di fatto.

[Forester]

Ivan Butko #:
Non mi piace prevedere N passi avanti, ma a volte colpisce. Si può girare in quella direzione.

Qui sotto a sinistra c'è una previsione, a destra un dato di fatto.

Molto probabilmente quel "a volte" = 50%. Ma guardate un po', potrebbe essere la vostra miniera d'oro.

[Ivan Butko]

Ho provato a inserire la differenza tra Close[1] e l'extrema ogni N*2 candele orarie (24, 48, 96, 192, 384, 768, 1536, 3072). Cioè, l'extrema di oggi, ........ per mezzo anno. Formazione - un anno.





Dal 2021 al 2022. In avanti dal 2022 a oggi. In totale ci sono 16 valori. Il risultato è interessante perché il grafico di equilibrio ha cercato di salire per la prima volta in avanti. Prima di allora, poteva reggere al massimo per un paio di mesi, ma scendeva comunque sulla distanza. Programma Neuro Pro

Allo stesso tempo, non ho alimentato la rete con un valore che corrispondesse alla voce precedente nel campione precedente(Close[1]- Close[2]), vale a dire che non ci sono valori effettivi tra i predittori. Anche se il grafico è terribile, dà almeno motivo di credere che lavorare con gli estremi può dare qualche risultato se fatto correttamente. UPD Alexey, che ha aiutato a eseguire la rete neurale dalla documentazione: nessun risultato finora, qualche immagine caotica. O non è stata progettata per i prezzi, o ha bisogno di essere raffinata e cucinata in modo diverso in qualche modo.

[Renat Akhtyamov]

L'ingresso dei neuroni deve essere alimentato

Mi dispiace

[Ivan Butko]

Un punto interessante: l'algoritmo genetico del tester di strategia è solitamente progettato per trovare un trading redditizio. Di conseguenza, cerca i valori ai quali il trading per il periodo selezionato sarà migliore.

Ho provato a impostare il compito in modo diverso: aprire qualsiasi operazione quando l'output della rete neurale è uguale al prezzo successivo +/- n punti, e chiuderla immediatamente. Solo due prezzi di chiusura precedenti devono essere utilizzati come input. I parametri ottimizzati sono i pesi. Ma non si tratta di una rete neurale nel senso consueto del termine: si moltiplicano semplicemente i pesi per questi due input. Il risultato della somma dei valori più e meno dà una "oscillazione" del numero di uscita nelle vicinanze del prezzo successivo.

Quanto meno si imposta il parametro n, tanto più l'output corrisponderà al prezzo successivo +/- n. Di conseguenza, il numero di operazioni ha iniziato ad aumentare durante il processo.



Cioè, il solito tester con possibilità limitate nel numero di parametri ottimizzati ha iniziato a "seguire il prezzo" sempre più vicino ad esso. Quindi, a cosa serve tutto questo: aspettiamo la fine dell'ottimizzazione, scegliamo il set con il maggior numero di trade e impostiamo un'altra condizione: quando la previsione vola via di "molti" punti - apriamo un trade in quella direzione. È solo un'osservazione, dovremo provare a testarla ulteriormente.

[Ivan Butko]

Un paio di mesi fa ho provato un approccio diverso:

Ho scelto un punto del grafico in cui c'era una tendenza al ribasso a lungo termine. E dall'inizio alla fine.

Ottimizzo solo le operazioni di ACQUISTO

Le operazioni di VENDITA sono disattivate.

Alla fine, seleziono il top set nella categoria "Max Complex Solution" o "Max Recovery Factor".

Inizio l'operazione con questo BUY: un anno e mezzo di crescita stabile. E, in questo modo, salgo leggermente scuotendo l'equilibrio, come se dopo un'entrata non andata a buon fine si rientrasse a un prezzo migliore.

L'idea è la seguente: allenare in un neurone (con un passaggio all'indietro) o ottimizzare (in un tester) SELL su un grafico discendente o BUY su un grafico ascendente significa riqualificarsi.

Tale posizione è confermata dall'addestramento sull'Eurodollaro per il 2020, dopo il quale, esattamente nel nuovo anno, la tendenza si inverte. E tutti i top set dell'ottimizzatore o i modelli addestrati di trush neuronka falliscono.

E se si allena il 2021, la stragrande maggioranza dei set o dei modelli gestisce quasi tutto il 2022 fino a quando non si verifica un'inversione di tendenza a lungo termine a novembre o da qualche parte in autunno.

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Idee di ingresso:

Trush Neuronics ha provato a marcare i grafici come segue: guardiamo avanti e dall'ultimo prezzo di chiusura contiamo l'ampiezza massima dei successivi prezzi di chiusura al rialzo e al ribasso.

Qualunque sia il lato che ha superato i 100 pip, il markup viene effettuato in quella direzione (analogo dello stop loss sul lato opposto, che non ha funzionato).

In altre parole, abbiamo eseguito un ciclo di forward e se il 3°, 5°, 10° prezzo di chiusura è superiore a 100 pips e questo prezzo è più alto del prezzo corrente, allora l'intero set di variabili in ingresso al neuronka viene contrassegnato come 1, se invece è vero il contrario, allora -1.

Come dati di input, ho fornito tutte le possibili ampiezze di movimento dei prezzi, in modo da non ignorare alcun movimento (come nel caso di fornire solo i prezzi di chiusura, che essenzialmente perdono alcune informazioni sul grafico, che diventa castrato) del tipo seguente:

Prima ombra - corpo - seconda ombra.

Di conseguenza, se la candela è al rialzo, la prima ombra è un movimento al ribasso, la sua dimensione sarà con il segno "-".

Poi ho convertito tutti i valori nell'intervallo da -1,0 a 1,0.

Come risultato, con MLP-neuron (NeuroPro) e l'architettura 10-10-10, il forward ha viaggiato per 4-5 mesi con una sottile linea di equilibrio crescente e, soprattutto, con un'alta frequenza di transazioni.

Con NeuroPro ho ottenuto il miglior risultato una tantum. Nel 99,9℅ dei casi, il sistema è sovrallenato il più possibile.

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Parallelamente, sto giocando con i neuroni nell'ottimizzatore.

Ho scritto una rete neurale convoluzionale (CNN) con pooling in linguaggio procedurale. Come si è scoperto, è possibile fare a meno dei cicli con gli array.

Poiché l'ottimizzatore è limitato dal numero di variabili esterne e dal passo di modifica, dobbiamo risparmiare.

Ora la CNN-MLP è costruita, 8 filtri, pooling con dimensione 2, dopo di che ci sono 4 uscite, che vengono passate a uno strato MLP completamente connesso di 4 neuroni con funzione di attivazione sigmoidale (o tangente, non ricordo).

Ora voglio aggiungere LSTM, una tecnologia super-duper per dimenticare o memorizzare lo stato di ogni strato. L'ho cercata su Google - roba complicata, ma con mql5 si possono implementare metodi procedurali.

Otterremo un'architettura CNN-LSTM-MLP con un algoritmo genetico (ottimizzatore).

So che qualsiasi rete neurale con retropropagazione degli errori (apprendimento reale) perde il suo significato quando si passa a una selezione dei pesi basata sull'ottimizzatore.

Ma, qui sono solo curioso di torcere le mani