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外部のNNシステムを利用するのはいかがなものか

NeuroShellやTS、オープンソースのJooneのようなもの？Metatradeから外部DLLを呼び出すことができます。MQL4でNNシステムを書くより、インプット（指標や優れたストラテジー）の選択とトレーニングに時間と労力を使うべきでしょう。私ならこうします。

 

それは良いアイデアですね、今すぐ調べてみます。 ありがとうございます。

-トミー

 
GP2X:
NeuroShellやTS、オープンソースのJooneのようなものでしょうか？メタトレードから外部DLLを呼び出すことができます。MQL4でNNシステムを書くより、インプット（インジケーターや優れたストラテジー）の選択とトレーニングに時間と労力を使うべきでしょう。私ならこうします。

JOONEは本当に良さそうですが、インジケータを組み込んでそのシグナルを予測するように教えるインプットファイルの書き方を知っていますか？ 私はそれの頭や物語を作ることはできませんし、私はフォーラムでそれについて何も見つけることができません。

 

一つは Java のインジケータライブラリを使い、Joone に数値の配列を与える方法です。この人はhttp://www.jooneworld.com/wiki/tiki-index.php?page=FinancialForecastTutorial#comments を使っていました。

もう一つは私のアイデアで、Strategy Testerで実行するときに入力ファイル（おそらく検証ファイル）を作成するEAを作成し、これらのファイルを使ってJooneを訓練します。

最後に、トレーニングの後、実際に使うときには、Jooneと会話するEAを使わなければなりません。いずれも、私には難しいことではありません（時間がかかるだけです）。難しいのは、入力に何を使うか（生データは絶対にダメで、インジケータの組み合わせにすべき）。また、hidder neuralの構造や個数も不明だが、学習を繰り返せばわかるだろう。

Cyclesurfer:
Jooneはとても良さそうですが、インジケータを組み込んでそのシグナルを予測するように教えるインプットファイルの書き方はご存知ですか？ また、フォーラムでそれについて何も見つけることができません。
 

例えば、MAを入力として使いたい場合、各バーごとにMAの値をCSVファイルに保存するEAを書き、テスターでEAを実行すれば、2年分のヒストリーデータがあれば、CSVファイルには2年分のMAの値が含まれることになります。そして、それを入力ファイルとして使用することができます。

GP2X:
一つはJavaのインジケータライブラリを使って、この人がやっているようにJooneに数値の配列を入力する方法です。http://www.jooneworld.com/wiki/tiki-index.php?page=FinancialForecastTutorial#comments

もう一つは私のアイデアですが、Strategy Testerで実行するときに入力ファイル（おそらく検証ファイルも）を作成するEAを作成し、そのファイルを使ってJooneをトレーニングすることです。

最後に、トレーニングの後、実際に使うときは、EAを使ってJooneと会話する必要があります。これらのことは私にとって難しいことではありません（ただ、時間がかかります）。難しいのは、入力に何を使うか（生データは絶対にダメで、指標の組み合わせが必要）。また、hidder neuralの構造や数も不明だが、学習を繰り返すことで分かってくる。
 

人工知能EA

こんにちは。

このEAを見つけたのですが、このEAがどのような戦略に基づいているのかよくわかりません...。

誰かが見て、ここでお願いを説明することができますか？

EAとバックテスト 結果を添付します。

 

ウィリアムズ・アクセラレーター/ディセレイターに基づいており、その計算式は以下の通りです。

AO = SMA(中央値, 5)-SMA(median price, 34)

AC = AO-SMA(AO, 5)

以下は、EAでのコードです。

extern int x1 = 135;

extern int x2 = 127;

extern int x3 = 16;

extern int x4 = 93;

double w1 = x1 - 100;

double w2 = x2 - 100; double w2 = x2 - 100

double w3 = x3 - 100; double w3 = x3 - 100

double w4 = x4 - 100;

double a1 = iAC(Symbol(), 0, 0);

double a2 = iAC(Symbol(), 0, 7);

double a3 = iAC(Symbol(), 0, 14);

double a4 = iAC(Symbol(), 0, 21);

return(x1* a1 + x2 * a2 + x3 * a3 + x4 * a4);

ということで、結局は

return(35 * ac(このバー) + 27 * ac(7バー前) + -84 * ac(14バー前) )+ -7 * ac(21 bars ago) ) となります。

は、0より大きければ買い、小さければ売りとなります。 しかし、それは一度に1つの注文を開くだけです。

Williamsのalligatorのバリエーションに見えますが、ACを3つではなく4つ使っています。

x1,x2,x3,x4の数字をどのように選んでいるのか、私にはわかりません。

なぜ、それぞれから-100したのか？ わからない、もっと小さい数字を入力すればよかった。

 

私はこれまで数え切れないほどの時間を費やして、このような獣をコーディングし、テストしてきましたが、本当に何も示すものがありませんでした。

このような方法を評価する場合、実際に何が起こっているかを理解し、いわばBSを切り捨てることが重要です。ニューラルネットワークは魔法ではなく、単なる非線形回帰 です。そのため、テストデータに適合する素晴らしい仕事をすることができますが、将来については何も教えてくれません。NNとFXに適用されるもう一つの間違った仮定は、NNが推論するデータの中にある種の「隠れたパターン」があるというものです。私の経験では、システムの自由度が高ければ高いほど、データをオーバーフィットさせる傾向があり、その結果、テストデータ以外のデータ範囲では何の価値も得られないのです。

 

ありがとうございます！（笑

すごい。

こんなに早く返信が届きました。

本当にありがとうございます。良い休日をお過ごしください。

witchazel:
ウィリアムズの加速器／減速器に基づいていて、その公式は次の通りです。

AO = SMA(median price, 5)-SMA(median price, 34)

AC = AO-SMA(AO, 5)

以下はEAでのコードです。

extern int x1 = 135;

extern int x2 = 127;

extern int x3 = 16;

extern int x4 = 93;

double w1 = x1 - 100;

double w2 = x2 - 100; double w2 = x2 - 100

double w3 = x3 - 100; double w3 = x3 - 100

double w4 = x4 - 100;

double a1 = iAC(Symbol(), 0, 0);

double a2 = iAC(Symbol(), 0, 7);

double a3 = iAC(Symbol(), 0, 14);

double a4 = iAC(Symbol(), 0, 21);

return(x1* a1 + x2 * a2 + x3 * a3 + x4 * a4);

ということで、結局は

return(35 * ac(このバー) + 27 * ac(7バー前) + -84 * ac(14バー前) )+ -7 * ac(21 bars ago) ) となります。

は、0より大きければ買い、小さければ売りとなります。 しかし、それは一度に1つの注文を開くだけです。

Williamsのalligatorのバリエーションに見えますが、ACを3つではなく4つ使っています。

どうやってx1,x2,x3,x4の数字を選んでいるのか、私にはわかりません。

なぜ、それぞれから-100したのか、わからない、もっと小さい数字で入力すればよかった
 

Nn

NNはパターン認識に基づいて将来を予測する...性能は、あなたが持っているデータフィードの数と優れたネットワークの最適化に依存します....

NNは、未知のものを認識するときの脳のように、データフィードを学習することができます....

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