Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 47

 
Maxim Dmitrievsky #:

finestra della cronologia... normalizzare l'intera cronologia dell'allenamento o rinormalizzare a intervalli

No. Normalizzare ogni finestra di input NS o MO.

 
Yuriy Asaulenko #:

No. Normalizzare ogni finestra degli ingressi NS o MO.

Capito. Bene, questo è cibo per esperimenti per l'autore dell'argomento.

 
mytarmailS #:
Beh, torna a strisciare nel tuo buco...

e non avresti dovuto insegnarmi e correggermi quando ho dato un buon consiglio ad Alexei, se anche tu sei un completo ignorante.

Ti do anche un link, forse perché la tua vista è pessima, forse non l'hai notato:

https://www.mql5.com/ru/forum/87536

Чемпионат Алгоритмов Оптимизации. - Написать статью, если есть в этом необходимость
Чемпионат Алгоритмов Оптимизации. - Написать статью, если есть в этом необходимость
  • 2016.06.09
  • Andrey Dik
  • www.mql5.com
Чемпионат алгоритмов оптимизации задуман как соревнование для людей ищущих. К чемпионату допускаются алгоритмы оптимизации основанные на любых принципах и теориях поиска. Организатор Чемпионата Алгоритмов Оптимизации Joo
 
Maxim Dmitrievsky #:

Capito. Beh, questo è uno spunto di riflessione per l'autore dell'argomento.

))

 
Andrey Dik #:

Vi darò anche un link, magari

Mi dia un link alla definizione di ciò che le è stato chiesto.
Oppure chieda scusa e si sfoghi.
 
Stanislav Korotky #:

IMHO, la condizione di unicità e stazionarietà del massimo del FF è impossibile da soddisfare perché il mercato stesso è per definizione un processo non stazionario, soggetto a molte influenze esterne imprevedibili (nessun detrending o assunzione di derivati ci salverà). L'unica cosa che possiamo utilizzare per un'ottimizzazione di successo (e per le successive previsioni) è l'inerzia relativa del mercato, ma naturalmente a condizione che si considerino gli strumenti più liquidi con grandi volumi di scambi e partecipanti. In questo caso possiamo trovare un'onda FF sufficientemente ampia che, pur muovendosi nel tempo, fornisca comunque un valore FF vicino all'estremo al passaggio tra le ottimizzazioni.

Esiste una probabilità (elevata) di non trovare un'onda ampia nel FF. Non definirei una FF di questo tipo inadeguata al processo e la butterei via immediatamente, ma cercherei di aggiungere un altro livello di meta-ottimizzazione/previsione - sulla sequenza di superfici d'onda FF sulla storia (cioè generalizzare/formalizzare la trasformazione delle onde passo dopo passo ed essere in grado di sintetizzare la forma d'onda per il passo successivo). Idealmente, questo sarebbe logicamente integrato nella Walk-Forward Optimisation, ma non ci sono ancora riuscito.

Naturalmente, tenendo sempre presente che abbiamo a che fare con dati non stazionari, non vale nemmeno la pena di parlarne. Ma c'è anche il fatto che la serie dei prezzi è discreta.

Pertanto, quando ho parlato di un'isola stazionaria di FF, intendevo qualcosa di simile a un'isola scintillante, i cui valori di FF cambieranno leggermente nella finestra. Altre serie di parametri nella finestra appariranno come onde tentacolari. Ne consegue che i parametri robusti dovrebbero essere ricercati tra quelli che sono meno "scossi" dai valori di FF. Questo può agire, come hai scritto tu, come un Meta-FF che minimizza le fluttuazioni sub-FF.

E per quanto riguarda il mismatch del processo, se non ci sono insiemi stabili più o meno visibili che formano "aree di terra", allora non c'è motivo di credere che il sistema abbia insiemi stabili. Quindi o la FF non corrisponde al processo, o il processo non ha affatto insiemi stabili, che è quello che intendevo. È possibile, ovviamente, continuare ad aggiungere/togliere metriche alla FF, ma si tratterebbe solo di una FF diversa.

 
Yuriy Asaulenko #:

Primo colpo di formazione NS direttamente sulle citazioni. Valutazione dell'addestramento su un campione indipendente per epoche. Chi ha avuto a che fare con TensorFlow capirà.


Questo è già abbastanza per un certo profitto. Potrebbe non essere sufficiente, ma è la prima copia che ho trovato.

Guardate in fretta, la cancello)))





Non capisci i risultati di Python La linea del predicato si attacca alla linea del fatto e la linea del predicato si blocca dietro di essa come una coda, come una media mobile ritardata con un periodo di 5. Basta controllare non a livello macro (l'immagine è bella a livello macro), ma a livello micro - NS non indovina il prezzo successivo.



Può essere una MLP con 100500 strati e 100500 neuroni, oppure CNN+LSTM+MLP+dropout+regolarizzazioni+scrittura sacra+indovinare sui fondi di caffè. Lo stesso vale per RL.






Purtroppo non funziona nulla in Python. UPD Avete bisogno di un approccio al trading creativo o di un sistema complesso. L'unico Graal che funziona è il trading senza spread. È facile crearne uno. Ma non esistono broker di questo tipo.

 
Yuriy Asaulenko #:

Ancora una volta, lentamente - stima per epoca su un campione indipendente di non partecipanti allo studio).

Abbiamo fatto tutto.


E sul campione indipendente, e sul campione vicino, e sul campione di qualcun altro, e sul quinto campione. Facciamo chiarezza: mostriamo una statistica funzionante. Un EA funzionante. Se ne avete uno, avete ragione. E se non ce l'hai, sei nella stessa fase di sviluppo di tutti i partecipanti al forum - nel contesto della ricerca di un sistema costantemente redditizio. Molte persone hanno conoscenze accademiche qui. Non sono citate nel contesto dell'arte del trading.

 
Yuriy Asaulenko #:

Torno subito. Vado a prendere un ordine di dimissione.



Beh, ha senso. Filtrare gli emergenti.

 
Yuriy Asaulenko #:

In realtà, l'argomento riguarda le idee, non le misure...))))

"Cosa dare in ingresso alla rete neurale? Le vostre idee..."

Hai di nuovo sbagliato qualcosa)).

Si può fare un backtest.
E devi farlo.

Che senso ha guardare il MAE