NS＋指標。実験

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標準的な指標の値によって、再帰的NSを使用して、次の日足バーの高値安値を予測しようとするものです。
ネットワーク構造：フルリンク、リカレント、3層、ニューロン数：GAにより選択、軌道：50サイクル。

入力（規格化された値）。
            ,iClose(Symbol(),Period(),i+1) - iMA(NULL,0,20,0,MODE_SMA,PRICE_MEDIAN,i+1)
            ,iClose(Symbol(),Period(),i+1) - iMA(NULL,0,10,0,MODE_SMA,PRICE_MEDIAN,i+1)
            ,iClose(Symbol(),Period(),i+1) - iMA(NULL,0,5,0,MODE_SMA,PRICE_MEDIAN,i+1)            
            ,iRSI(NULL,0,14,PRICE_MEDIAN,i+1)
            ,iATR(NULL,0,12,i+1)
            ,iWPR(NULL,0,14,i+1)
            ,iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_MEDIAN,MODE_MAIN,i+1)
            ,iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_MEDIAN,MODE_SIGNAL,i+1)
            ,iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_MEDIAN,MODE_SIGNAL,i+1) - iMACD(NULL,0,12,26,9,PRICE_CLOSE,MODE_MAIN,i+1)
            ,iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,0,MODE_MAIN,i+1)
            ,iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,0,MODE_SIGNAL,i+1)
            ,iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,0,MODE_MAIN,i+1) - iStochastic(NULL,0,5,3,3,MODE_SMA,0,MODE_SIGNAL,i+1)
            ,iADX(NULL,0,14,PRICE_MEDIAN,MODE_MAIN,i+1)
            ,iADX(NULL,0,14,PRICE_MEDIAN,MODE_PLUSDI,i+1)
            ,iADX(NULL,0,14,PRICE_MEDIAN,MODE_MINUSDI,i+1)
            ,iStdDev(NULL,0,10,0,MODE_EMA,PRICE_MEDIAN,i+1)
	    //www.atrlab.com
出力では，以下のような配列が形成されます．
日足の最大値が直前の終値から15ピップス以上であれば、配列の最初の要素は1、残りは0になります。
毎日の最大値が前日の終値から30pips以上であれば、配列の2番目の要素は1、その他は0になります。
など

出力例です。

s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7
0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0

の結果、テストサンプル。



線付近の値は、サポート/レジスタンスレベルを担当するニューロンの活動である。
 
すべての指標は価格デリバティブです。価格だけの餌にするのは簡単ではないか？NSのためのデータ準備のルールの1つは、次元を減らすこと である。そこで、すべてのデータを価格に還元することで減らします。そうでなければ、冗長な相互リンクされたデータを供給することになります。
 
価格変更プロセを投じただけで、結果は私の相場観を変えるものではありませんでした。
 
njel:
価格変更プロセを投じただけで、結果は私の相場観を変えるものではありませんでした。


パーセンテージを計算するには、（パーセンテージを計算する元の）基準値が必要です。そのあたり＋市場の見方について、よろしければ詳しく教えてください。

 
あまり多くは書きませんので、「ニューラルネットワーク：バグを克服 する」という記事をお読みください。
 
を入力すると、次のようになります。 
         double c1 = MathLog (  iHigh(Symbol(),Period(),i) / iClose(Symbol(),Period(),i+1)) * 100.0;
         double c2 = MathLog (  iLow(Symbol(),Period(),i) / iClose(Symbol(),Period(),i+1)) * 100.0;
という軌跡でネットがタイムラグされましたが、予測の質は満足できるものではありませんでした。

2Alex-Bugalter（アレックス・ブガルター

記事を読ませていただきました。例えばニューラルネットワークを 1つ持っているのですが、モジュール化されているので、何か提案はないでしょうか？
 
njel:
入力は
         double c1 = MathLog (  iHigh(Symbol(),Period(),i) / iClose(Symbol(),Period(),i+1)) * 100.0;
         double c2 = MathLog (  iLow(Symbol(),Period(),i) / iClose(Symbol(),Period(),i+1)) * 100.0;
という軌跡でネットワークがタイムラグされましたが、予報の質は満足できるものではありませんでした。

2つの数値の比の自然対数?それは価格変動率ですか？
 
Alex-Bugalter писал (а):
あまり多くは書きませんので、「ニューラルネットワーク：間違いに取り組む」という記事を読んでみてください。
記事を読みました、良いことより悪いことの方が多いですね。確率や利益といった言葉を操作して、教訓的に恐ろしく書かれている。しっかりした印象を与えるために、巧みな言葉をたくさん使っています。
 
Rosh:
Alex-Bugalter さんが書き込みました（a）。
あまり多くは書きませんので、「Neural Networks: A Work in Progress」の記事をお読みください。
記事を読むと、害の方が多い。確率や利益といった言葉を操作して、教訓的にひどい書き方をしている。しっかりした印象を与えるために、巧みな言葉をたくさん使っています。

賛成記事ではなく、あくまで散歩のお供に。
 
Prival:
njel
にゅうりょくをあげました。 
         double c1 = MathLog (  iHigh(Symbol(),Period(),i) / iClose(Symbol(),Period(),i+1)) * 100.0;
         double c2 = MathLog (  iLow(Symbol(),Period(),i) / iClose(Symbol(),Period(),i+1)) * 100.0;
という軌跡でネットがタイムラグされましたが、予測の質は満足できるものではありませんでした。

2つの数値の比の自然対数 ?これは価格変動率ですか？
以前は100％をパーセンテージとして捉えていましたが、最近は値動きに対してそのような計測をすることもありますね。そして今現在、次のNSモデルをどう養うかを考えているところです。
 
ロッシュ＆SK 様、何が良くて何が悪いのか、どこを歩くのが良いのか、そこまでわかっているのなら
もしかして、この記事のどこが害悪で、具体的にどこが正しく述べられていないのか、素人目にも指摘できるのでしょうか？
多くの人が誤解しているのだから、正しい道を指し示してきてください。
それとも、お散歩ですか？
誰でも無差別に中傷することができる。
そして、この記事：「ニューラルネットワークと時系列解析」 にも、ゴミが書かれているのでしょうか？

P.s.：それから、Roshさん、もしご迷惑でなければ、私個人としては、「教訓的にひどいことを書いた」というのは、具体的にどういう意味ですか？
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