Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 37

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Andrey Dik #:
Immagino che questo sia il risultato senza filtri, ad esempio in base al tempo?





Hmm... Io, ovviamente, non ho testato con i filtri Ma il punto è che gli scambi sono a medio termine o intraday.

L'influenza del filtro temporale non sembra essere forte. Ma, in ogni caso, è possibile, naturalmente.

 
Ivan Butko #:





Hmm... Non ho testato con i filtri, ma il punto è che gli scambi sono a medio termine o intraday.

L'influenza del filtro temporale non sembra essere forte. Ma, in ogni caso, è possibile, naturalmente.

No, il tempo - come esempio, ci sono molte varianti di quali filtri utilizzare (dopo la formazione, intendo).
 

Un fenomeno interessante:


Se si utilizza la stessa architettura (qualsiasi architettura), su EURUSD, quando si utilizza Softmax, l'ottimizzazione fornisce sempre top set in cui BUY non viene utilizzato affatto. Tutto si limita a SELL e HOLD.


Guardo il grafico per 12 anni - è in discesa. In altre parole, l'ottimizzatore MT5 regola i pesi a livello macro per adattarli al lungo termine.



Di conseguenza, le aree di tendenza al rialzo BUY-eval rimangono "non negoziate" correttamente, ma se si utilizza una tangente regolare come uscita, non ci sono problemi.







I top set vengono scambiati sia in acquisto che in vendita. Perciò ho abbandonato questo softmax, ora mi sto dedicando alle architetture e agli ingressi solo con la tangente. UPD Un'altra cosa: gli scambi sono sia al rialzo che al ribasso.




E i top set tengono per molto tempo


 
Ivan Butko #:

Fenomeno interessante:


...


E i top set durano a lungo

Architettura MLP? Immagino che i pesi siano ottimizzati dall'ottimizzatore interno? Qual è il criterio di ottimizzazione, se non un segreto? E se la stessa maglia, ma con qualche algo backprope, a parità di altre condizioni?

 
Andrey Dik #:

Architettura MLP? Se ho capito bene, i pesi sono ottimizzati dall'ottimizzatore interno? Qual è il criterio di ottimizzazione, se non è segreto? E se si utilizza la stessa griglia ma con un algoritmo di backprope a parità di altre condizioni?

Troppe parole intelligenti

Tutto ciò che capisco è MLP))))))

Sì, l'EA proviene da un vecchio articolo su una rete neurale rudimentale.

I pesi sono ottimizzati dall'ottimizzatore, l'input è a zig-zag, si è rivelato uno dei più stabili.

UPD

Ah, criterio - sì, il solito massimo del criterio complesso.

 
Ivan Butko #:

E i set superiori durano a lungo

E se oltre a questo si allena di nuovo il secondo modello?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Cosa succede se si sovrallena il secondo modello?





Come sarebbe? Prendere due set dall'elenco di ottimizzazione (non correlati), combinarli ed eseguirli? Oppure c'è qualcos'altro in mente

 
Ivan Butko #:
Troppe parole intelligenti

Ho capito solo che era MLP)))))

Sì, l'EA proviene da un vecchio articolo su una rete neurale rudimentale.

I pesi sono regolati dall'ottimizzatore, l'input è uno zigzag, che si è rivelato uno dei più stabili.

UPD

Ah, il criterio - sì il solito criterio del massimo del complesso.


Gli esperti del ramo MO sostengono che: 1. Non si può cercare un estremo globale su una funzione di fitness.

2. Gli algoritmi di ottimizzazione a ricerca globale (il GA standard è uno di questi) non sono adatti alle reti neurali, per le quali è necessario utilizzare ogni sorta di gradient backprops.

In breve, a quanto pare, state sbagliando tutto (secondo le idee degli esperti del ramo MO).

 
Andrey Dik #:


Gli esperti del ramo MO sostengono che: 1. Non si può cercare un estremo globale della funzione di fitness.

2. Gli algoritmi di ottimizzazione a ricerca globale (tra cui il GA standard) non sono adatti alle reti neurali, per le quali si dovrebbero usare tutti i tipi di gradient backprops.

In breve, a quanto pare, state sbagliando tutto (secondo le idee degli esperti del ramo MO).

Quindi vincerò questa battaglia

 
Ivan Butko #:

Allora vincerò questa battaglia


Penso di sì.
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