ニューラルネットワークのアドバイザー、経験を共有する。 - ページ 2

[Maxim Dmitrievsky]

George Merts:

だから、買いから売りへの切り替えを提案されたのですね。

ニューラルネットワークで安定的に稼いでいる人はまだ聞いたことがない、非常に不安定なものです。ミューウィングの最もシンプルなTSは、より安定しています。

ミューウイングスで 安定的に稼いでいる人の話は聞いたことがない)

[Alexey Burnakov]

Maxim Dmitrievsky:

フォーラムには、既成のソリューションや、市場での取引にニューラルネットワークが有効であるという情報はほとんどない。ここで議論し、経験を共有することをお勧めします。すでに議論されているスレッドがある場合は、そちらにリンクを張ってください。

私はここにある クラス、シンプルなマルチレイヤーPerspectronを使用しています。クラスが正しくカウントされることを願っています。私は著者の経験を頼りにしています。実験開始、面白いです :)

現在、11個のインデックスを入力し、出力は1小節分未来にずらしたジグザグになっています。

これが、8ヶ月間のグリッドの結果です。1000本のバー、10000回のエポック、隠れ層の70ニューロンで学習しています。信号は、追加のフィルターを使用せず、ニューラルネットワークによって反転され、純粋なものとなります。15分tf.

8年後に試してみてください。

ネットワークはある領域についてよく訓練されているので、空想通りに全部やってしまうと、訓練を止めるサンプル、いわゆるテストサンプルがあるはずなので、訓練もそれに合わせて微妙に調整されます。グラフは少なくともバリデーションセクションに表示されているのか、それともトレーニングセクションに表示されているのか？

[Maxim Dmitrievsky]

Алексей:

8年後に試してみてください。

ネットワークは特定のプロットに対してうまく学習していくのですが、うまくいっていれば、学習を止めるサンプル、いわゆるテストサンプルがあるはずなので、それに対しても学習は若干調整されます。グラフが表示されるのは、少なくともバリデーション部でしょうか、それともトレーニング部でしょうか？

はい、これは検証プロットで、学習ベクトルは1000本だけです。

[Serqey Nikitin]

Maxim Dmitrievsky:

市場取引におけるニューラルネットワークの既成のソリューションや有効性については、フォーラムではあまり情報がありません。

ニューラルネット自体がアイデアを生み出すわけではありません。うまくいっているのは、特定のセクションでストーリーに合わせることだけです。

さて、質問ですが、10個の指標からの信号とニューラルネットワークからの信号の違いは何ですか？ そして続けて、ニューラルネットワークの出力から何を得ようと考えていますか？ 完璧な信号」などというスローガンはありません・・・・・。

[Maxim Dmitrievsky]

Serqey Nikitin:

ニューラルネット自体がアイデアを生み出すわけではありません。うまくいっているのは、特定のセクションでストーリーに合わせることだけです。

さて、質問ですが、10個の指標からの信号とニューラルネットワークからの信号の違いは何ですか？ そして続けて、ニューラルネットワークの出力から何を得ようと考えていますか？ 完璧な信号」などというスローガンはありません・・・・・・。

ストーリーに合わせるのではなく、いくつかのパターンを覚えることが大切なのです。見つかったパターンが安定していれば、将来もしばらくは使えるでしょう。

何が違うのか、どういう信号の意味なのかがわからない。変な話ですが、アウトプットをする予定です :)それは具体的な解決策で、私の場合は1バー先の予測です。

[Alexey Burnakov]

Maxim Dmitrievsky:
そう、これはたった1000本のバーの検証、学習ベクトルなのです。

OKです。

私はこれまで、小さなセグメントのためのトレーニングは、将来のバーでの予測不可能なネットワークの挙動をはらんでいるという結論に達しました。トレーニングで相場が下がり、その後、上下にふらふらと動き出したとします。そして、ネットが注がれるようになる。しかし、例えば10年間トレーニングして、他の5年間は利益を示すようなネットを構築すれば、それは達成感です。

[Maxim Dmitrievsky]

Алексей:

OKです。

私はこれまで、小さなセグメントのためのトレーニングは、将来のバーでの予測不可能なネットワークの挙動をはらんでいるという結論に達しました。トレーニングで相場が下がり、その後、上下にふらふらと動き出したとします。そして、ネットが注がれるようになる。しかし、例えば10年間の学習とそれ以外の5年間で利益が出るような、そんなネットを構築するのであれば、それは成果だと言えるでしょう。

そのためには、このクラスにOpenClを追加して、このような巨大なサンプルを計算できるようにする必要があります。1コアで1000本のバーを計算すると5分以上かかってしまうので :)しかし、今のところ、ビデオカードに計算を移す方法がわかっていません。

何を投入し、どのようなネットワーク構成にしたのでしょうか。

[Serqey Nikitin]

Maxim Dmitrievsky:

歴史に合わせるのではなく、いくつかのパターンを学ぶことが重要なのです。見つかったパターンが安定したものであれば、今後しばらくは使えるでしょう。

何が違うのか、どんな信号が意味するのか、質問の意味がわからない。変な話ですが、アウトプットをする予定です :)それは具体的な解決策で、私の場合は1バーのフォワード予測です。

すべてのパターンは線形指標に対して遅れて おり、この場合、ニューラルネットワークは役に立たないということをご存知ですか？

2つ目の質問について ...溺れるとは言わないまでも、基本的な問題で「浮いている」のであれば、ニューラルネットワークをやろうという発想は誰が出したのか......。

[Maxim Dmitrievsky]

Serqey Nikitin:

すべてのパターンは線形指標に比べて遅れて おり、その場合、ニューラルネットワークは役に立たないことはご存じでしょう。

2つ目の質問へ ...基本的な質問におぼつかないのに、ニューラルネットワークをやるなんて、誰が言い出したんだ......。

理解不能にさせている)すべてのパターンがリニアな指標に対してラグがあるというのは、どういうことですか？つまり、入力の指標の組み合わせがパターンを形成し、グリッドは正しい出力を得るために重みを調整することで学習するのです。ここでいうラグとは、どのようなものなのでしょうか？

誰も教えてくれなかった、ただ面白いと思っただけなんだ)。

[Alexey Burnakov]

Serqey Nikitin:

すべてのパターンは線形指標に比べて遅れて おり、その場合、ニューラルネットワークは役に立たないことはご存じでしょう。

2つ目の質問について...。溺れるとは言わないまでも、基本的な問題で「泳ぐ」のであれば、ニューラルネットワークをやろうという発想は誰が出したのでしょうか......。

ニューラルネットについて、私のトピックを探してみます...。4で、ずいぶん前の話ですが。

http://forum.mql4.com/ru/38550

入力は、多少のラグ（数時間のオーダー）を伴う価格差でした。数時間先のバイナリプラスマイナスの予報を出力します。

すべてのネットは、アーキテクチャのブルートフォースによって得られたものです。

一番の問題は、複数のフォワードテストを接着することでした。これはいい意味で自動化されているはずです。