ニューラルネット - ページ 15 1...8910111213141516171819202122...27 新しいコメント 削除済み 2009.03.23 21:27 #141 Simba サンプル切れとはどういう意味ですか?入力が6つほど多い別のネットワークを作ってみましたが、精度が落ちました。私は良いインプットセットを得たと思います。これは私の取引戦略に基づいて おり、トレンド相場ではうまく機能しますが、レンジ相場ではうまくいきません。これは、予測にも意味があります。チャートの上部と下部にある2つの長いレンジは、予測が失敗し始める場所です。レンジ相場を研究することで、有用な情報が得られると思います。 カザム、これはネットワークを作成するために使用されるコードです。私には、新しいフィードフォワード・バックプロップ・ネットワークを作れ、と言っているように見えます。なぜ良い結果が出るのかよくわからないし、ちょっと出来すぎのような気もします。正解pipsから不正解pipsを引いた値を合計すると、その期間(約30ヶ月)で294873pipsの利益を上げていることになるのですが...。怖いです。 numHiddenNeurons = 13; net = newff(p,t,numHiddenNeurons); Kazam 2009.03.23 21:33 #142 ムルウォブル Out of the sampleは、学習させたデータとは異なるデータでNNがどのように動作するかを確認 することです。In the sampleはその逆。 コードはOKです。入力データとターゲットデータを同じ時間ステップで使っていないでしょうか? ブックマークで見つけたいくつかの論文は、最初のものが本当に面白いはずです。 http://www.softcomputing.net/isnn06-02.pdf http://www.chaos2008.net/zzProceedings/CHAOS2008%20(D)/PAPERS_PDF/Atsalakis_Nezis_Skiadas-Forecasting_Chaotic_time_series_by_a_Neural_Network.pdf また、3-4週間後には、D1やH4の時間枠で為替レートを予測できるENNを作ってみようと思っています。FNT、GEP、PSOの組み合わせで始めて、GEP、EPSO、シミュレーテッド・アニーリングなどの代わりにPIPEを使ってENNを改良しようと思っているんだ。 削除済み 2009.03.23 22:36 #143 そう思っていたのですが、1999年から2006年までの7年間のデータで学習させ、その後、現在までのデータでシミュレーションを行ったのです。だから、サンプルからはずれているのです。 でも、それで説明がつくかもしれません。このような場合は、次の時間ではなく、現在の高値/安値と終値を予測しようとしている可能性があります. 削除済み 2009.03.24 19:30 #144 その結果、現在の時間から入力し、次の時間からターゲットするのではなく、同じ時間から入力とターゲットのデータを与えていたことがわかりました。同じ入力で、しかし次の時間のターゲットでネットワークを訓練したところ、結果は私が疑っていた通りでした。それは、約51%の確率で方向性を正確に示し、30ヶ月間で約10,000pipsを記録しました。私は入力を[-1,1]に正規化し、これによりパフォーマンスがわずかに改善されました。いくつかの異なるネットワークモデルを試してみるつもりです。時間遅延ネットワークを見てきましたが、柔軟なニューラル・ツリー・アプローチはますます魅力的に見えてきました。 Kazam 2009.03.24 22:41 #145 mrwobbles TDNをスキップする。 3つのタイプのネットワークにしか興味がないはずです。 - 柔軟なニューラルネットワーク - GP、GEP、PIPE、ECGPのいずれかを使って設計し、シミュレーテッドアニーリング、PSO、EPSO、アントアルゴリズム、人工免疫システムアルゴリズムなどを使って微調整します。 - ベイジアンネットワーク -時系列 予測やトレーディングシステム構築のため - HONN's トレーディングシステムの構築には、以下のようなものも有効です。 - RIPPERアルゴリズム - 私の記憶が正しければ、Automated Trading Championshipのために作られたEAで使用された人がいます。 - C4.5/C5.0 今のところ、これ以上でもこれ以下でもありません。 削除済み 2009.03.25 13:09 #146 遺伝的アルゴリズムについては、ECGPが最も有望だと考えています。ただ、私のコーディングスキルはそれほど高くはなく、ANNは私にとってかなり新しいものです。関数 セットの選択で悩んでいます。間違っていたら訂正しますが、これはノードを互いにマッピングするためのすべての可能な関数のセットですか?つまり、入力重みのランダムな分布を指定し、端末セットにはすべてのノード転送関数と活性化関数が含まれるということでしょうか?FとTの集合の確率の和を1として、それらに一様な確率を割り当てます。入力重みの最適化は、SAまたはPSOを使用して行われます。この最適化されたベストフィットツリーは、新しいPPTを構築するために戻されるのでしょうか? 別件ですが、大学の図書館には1998年から2004年までのEuropean Conference on Genetic Programmingの全エディションがあります。一読の価値があると思いませんか?また、Dordrecht : Kluwer Academic Publishers, c2000の'Genetic programming and evolvable machines'のコピーもあるので、それを取り出そうと思っています。 Kazam 2009.03.25 15:51 #147 ムラサキ ECGPから始めないでください。遺伝的プログラミングや遺伝的表現プログラミングを使ってNNを設計するような簡単なことから始めてください。それらのメソッドを実装したクラスがすぐに使える。 例えば http://69.10.233.10/KB/recipes/aforge_genetic.aspx http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx [/CODE] I don't know if there is a freely available implementation of ECGP, but there's one of ECGA /ECGP is based on ECGA/: [CODE] http://www.kumarasastry.com/2006/03/26/extended-compact-genetic-algorithm-in-c-version-11/ でも、ECGP/ECGAはとりあえずスキップしてください。 EDIT NNやEvolutionary Algorithmsの 全てを学ぼうとせず、時系列予測や意思決定など、トレーディングに役立ちそうなツールにフォーカスしてください。 時系列予測や意思決定など、トレーディングに役立ちそうなツールに絞ってください。 Neural Networks Comment() not refreshing ? Multi Timeframe Indicators flourishing 2009.04.09 00:27 #148 ニューラルネットワークのためのサンプルの選び方について話そう ニューラルネットワークはサンプルの選び方次第でどうにでもなる。 私はいくつかの簡単なニューラルネットワークを構築しているが、良いサンプルを準備する方法を見つけられていない。 ここでは、私のサンプルの選択方法を説明します。 3本のバーをサンプルとし、その次のバーを結果とする。 数本のバーをベースウィンドウ、数本のバーをフィーチャーウィンドウとし、MA値、終値、 開値など、フィーチャーとして使用可能な指標を設定する。 削除済み 2009.04.30 23:56 #149 Neuro NetはSCAMです!!!! 私はこのEAをテストしましたが、彼が主張しているような結果は得られないことがわかりました。非常に小さな利益、そして大きな損失です。数日間テストし、同社と協力した結果、このEAは一度に1~2週間以上結果を出すことができませんでした。 彼らはMQ4言語でニューラルネットを搭載していると主張していますが、DLLはありません。これはとてもありえないことだと思います。 返金を求めたが、応じてもらえなかった。SCAMMER!!!!!!! 削除済み 2009.05.15 16:33 #150 これが誰かの役に立つかどうかわかりませんが、SGALABというMATLAB用のGAツールキットを見つけました。とにかく、これが そのリンクです。 1...8910111213141516171819202122...27 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
Simba サンプル切れとはどういう意味ですか?入力が6つほど多い別のネットワークを作ってみましたが、精度が落ちました。私は良いインプットセットを得たと思います。これは私の取引戦略に基づいて おり、トレンド相場ではうまく機能しますが、レンジ相場ではうまくいきません。これは、予測にも意味があります。チャートの上部と下部にある2つの長いレンジは、予測が失敗し始める場所です。レンジ相場を研究することで、有用な情報が得られると思います。
カザム、これはネットワークを作成するために使用されるコードです。私には、新しいフィードフォワード・バックプロップ・ネットワークを作れ、と言っているように見えます。なぜ良い結果が出るのかよくわからないし、ちょっと出来すぎのような気もします。正解pipsから不正解pipsを引いた値を合計すると、その期間(約30ヶ月)で294873pipsの利益を上げていることになるのですが...。怖いです。
numHiddenNeurons = 13;
net = newff(p,t,numHiddenNeurons);
ムルウォブル
Out of the sampleは、学習させたデータとは異なるデータでNNがどのように動作するかを確認 することです。In the sampleはその逆。
コードはOKです。入力データとターゲットデータを同じ時間ステップで使っていないでしょうか?
ブックマークで見つけたいくつかの論文は、最初のものが本当に面白いはずです。
http://www.chaos2008.net/zzProceedings/CHAOS2008%20(D)/PAPERS_PDF/Atsalakis_Nezis_Skiadas-Forecasting_Chaotic_time_series_by_a_Neural_Network.pdf
また、3-4週間後には、D1やH4の時間枠で為替レートを予測できるENNを作ってみようと思っています。FNT、GEP、PSOの組み合わせで始めて、GEP、EPSO、シミュレーテッド・アニーリングなどの代わりにPIPEを使ってENNを改良しようと思っているんだ。
そう思っていたのですが、1999年から2006年までの7年間のデータで学習させ、その後、現在までのデータでシミュレーションを行ったのです。だから、サンプルからはずれているのです。
でも、それで説明がつくかもしれません。このような場合は、次の時間ではなく、現在の高値/安値と終値を予測しようとしている可能性があります
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その結果、現在の時間から入力し、次の時間からターゲットするのではなく、同じ時間から入力とターゲットのデータを与えていたことがわかりました。同じ入力で、しかし次の時間のターゲットでネットワークを訓練したところ、結果は私が疑っていた通りでした。それは、約51%の確率で方向性を正確に示し、30ヶ月間で約10,000pipsを記録しました。私は入力を[-1,1]に正規化し、これによりパフォーマンスがわずかに改善されました。いくつかの異なるネットワークモデルを試してみるつもりです。時間遅延ネットワークを見てきましたが、柔軟なニューラル・ツリー・アプローチはますます魅力的に見えてきました。
mrwobbles
TDNをスキップする。
3つのタイプのネットワークにしか興味がないはずです。
- 柔軟なニューラルネットワーク - GP、GEP、PIPE、ECGPのいずれかを使って設計し、シミュレーテッドアニーリング、PSO、EPSO、アントアルゴリズム、人工免疫システムアルゴリズムなどを使って微調整します。
- ベイジアンネットワーク -時系列 予測やトレーディングシステム構築のため
- HONN's
トレーディングシステムの構築には、以下のようなものも有効です。
- RIPPERアルゴリズム - 私の記憶が正しければ、Automated Trading Championshipのために作られたEAで使用された人がいます。
- C4.5/C5.0
今のところ、これ以上でもこれ以下でもありません。![](https://c.mql5.com/forextsd/smiles/smile.png)
遺伝的アルゴリズムについては、ECGPが最も有望だと考えています。ただ、私のコーディングスキルはそれほど高くはなく、ANNは私にとってかなり新しいものです。関数 セットの選択で悩んでいます。間違っていたら訂正しますが、これはノードを互いにマッピングするためのすべての可能な関数のセットですか?つまり、入力重みのランダムな分布を指定し、端末セットにはすべてのノード転送関数と活性化関数が含まれるということでしょうか?FとTの集合の確率の和を1として、それらに一様な確率を割り当てます。入力重みの最適化は、SAまたはPSOを使用して行われます。この最適化されたベストフィットツリーは、新しいPPTを構築するために戻されるのでしょうか?
別件ですが、大学の図書館には1998年から2004年までのEuropean Conference on Genetic Programmingの全エディションがあります。一読の価値があると思いませんか?また、Dordrecht : Kluwer Academic Publishers, c2000の'Genetic programming and evolvable machines'のコピーもあるので、それを取り出そうと思っています。
ムラサキ
ECGPから始めないでください。遺伝的プログラミングや遺伝的表現プログラミングを使ってNNを設計するような簡単なことから始めてください。それらのメソッドを実装したクラスがすぐに使える。
例えば
http://69.10.233.10/KB/recipes/aforge_genetic.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
[/CODE]
I don't know if there is a freely available implementation of ECGP, but there's one of ECGA /ECGP is based on ECGA/:
[CODE]
http://www.kumarasastry.com/2006/03/26/extended-compact-genetic-algorithm-in-c-version-11/
でも、ECGP/ECGAはとりあえずスキップしてください。
EDIT
NNやEvolutionary Algorithmsの 全てを学ぼうとせず、時系列予測や意思決定など、トレーディングに役立ちそうなツールにフォーカスしてください。
時系列予測や意思決定など、トレーディングに役立ちそうなツールに絞ってください。
ニューラルネットワークのためのサンプルの選び方について話そう
ニューラルネットワークはサンプルの選び方次第でどうにでもなる。
私はいくつかの簡単なニューラルネットワークを構築しているが、良いサンプルを準備する方法を見つけられていない。
ここでは、私のサンプルの選択方法を説明します。![](https://c.mql5.com/forextsd/smiles/nerd.png)
3本のバーをサンプルとし、その次のバーを結果とする。
数本のバーをベースウィンドウ、数本のバーをフィーチャーウィンドウとし、MA値、終値、 開値など、フィーチャーとして使用可能な指標を設定する。
Neuro NetはSCAMです!!!!
私はこのEAをテストしましたが、彼が主張しているような結果は得られないことがわかりました。非常に小さな利益、そして大きな損失です。数日間テストし、同社と協力した結果、このEAは一度に1~2週間以上結果を出すことができませんでした。
彼らはMQ4言語でニューラルネットを搭載していると主張していますが、DLLはありません。これはとてもありえないことだと思います。
返金を求めたが、応じてもらえなかった。SCAMMER!!!!!!!
これが誰かの役に立つかどうかわかりませんが、SGALABというMATLAB用のGAツールキットを見つけました。とにかく、これが そのリンクです。