나도 이 기적에 손을 대려고 했다. 나는 일주일 동안 찜했고 기본 버전에서 알고리즘을 완성하고 몇 가지 기능을 basicTradingSystem에 삽입했습니다. 저자의 언어로 "기본 BTS"를 재 작업했습니다. 기록에 대한 실행의 결과는 환상적 입니다. 8에서 12까지 의 수익성, 약 1000의 예상 가치, 그러나 이것은 제 칠면조에서 사실입니다. 약 6개월의 구간인 유로화로 1N에 대해 테스트되었습니다. 흔적에. 한 달 후 - 결과
"다음 달 - 결과" ???
Valio, 그렇다면 앞으로 어떤 결과를 얻을 수 있습니까? 매우 흥미로운!
이 Expert Advisor도 재설계했고, 처음에는 H1에서 1년(반년이 아니라 1년 동안) 최적화할 때 EUR의 수익성이 18(및 그 이상) 동안 규모에서 벗어났습니다. 그러나 포워드는 가볍게 말해서 그다지 ...
이제 다음 수정 이후에는 최적화 시 수익성이 낮아졌지만(약 10), 지금은 포워드가 가치가 있습니다(3개월 이상). 3 개월 이상 현장에서 앞으로의 수익성은 2.5 이상입니다. 나는 계속 연구하고 있으며, 매우 흥미로운 전문가가 될 수 있다고 생각합니다.
어느 정도 동의합니다. 그러나 네트워크 아키텍처가 큰 역할을 합니다. 예를 들어 RBF 네트워크는 일부 보간 문제를 해결하는 데 훨씬 뛰어납니다.
거래에 적용할 때 보간 및 근사 작업은 절대적으로 쓸모가 없습니다. 시장은 항상 변하고 호가는 매끄러운 기능이 아닙니다. 여기에서 거래 전략이 테스트를 성공적으로 통과하도록 외삽 작업을 해결해야 하며 이력에 맞추는 데 국한되지 않습니다. 어떤 보간 없이 이미 알려져 있기 때문에 우리는 그러한 날짜와 그러한 날짜 사이에 가격이 어떤 값을 가졌는지 알 필요가 없습니다.
보간 및 아키텍처에 시간을 낭비하지 마십시오. 또한, 보간 및 근사는 다양한 다른 방법으로 수행할 수 있으며 훨씬 쉽고 정확하게 수행할 수 있습니다.
기본 아키텍처에서도 패턴 분류를 수행할 수 있도록 적절한 입력을 선택합니다. 그 후에는 적절한 아키텍처를 선택하는 데 비용이 들지 않습니다. 반대로 하려고 하는 것은 시간 낭비일 뿐입니다.
집을 지을 때 가장 중요한 것은 마감이 아니라 기초입니다. 마감이 파운데이션보다 더 매력적으로 보이지만.
NS 아키텍처도 마찬가지입니다. 확실히 기능을 추가하지만 입력이 적절한 경우에만 가능합니다. 그것들이 부적절하다면 기초가 무너지면 석고가 집을 파괴로부터 보호하지 못할 것입니다.
거래에 적용할 때 보간 및 근사 작업은 절대적으로 쓸모가 없습니다. 시장은 항상 변하고 호가는 매끄러운 기능이 아닙니다. 여기에서 거래 전략이 테스트를 성공적으로 통과하도록 외삽 작업을 해결해야 하며 이력에 맞추는 데 국한되지 않습니다. 어떤 보간 없이 이미 알려져 있기 때문에 우리는 그러한 날짜와 그러한 날짜 사이에 가격이 어떤 값을 가졌는지 알 필요가 없습니다.
보간 및 아키텍처에 시간을 낭비하지 마십시오. 또한, 보간 및 근사는 다양한 다른 방법으로 수행할 수 있으며 훨씬 쉽고 정확하게 수행할 수 있습니다.
기본 아키텍처에서도 패턴 분류를 수행할 수 있도록 적절한 입력을 선택합니다. 그 후에는 적절한 아키텍처를 선택하는 데 비용이 들지 않습니다. 반대로 하려고 하는 것은 시간 낭비일 뿐입니다.
집을 지을 때 가장 중요한 것은 마감이 아니라 기초입니다. 마감이 파운데이션보다 더 매력적으로 보이지만.
NS 아키텍처도 마찬가지입니다. 확실히 기능을 추가하지만 입력이 적절한 경우에만 가능합니다. 그것들이 부적절하다면 기초가 무너지면 석고가 집을 파괴로부터 보호하지 못할 것입니다.
나는 게시물을 읽었습니다. 물건이 아직 남아 있어 안타깝습니다. :) 내가 하는 모든 것은 그들이 입력하는 것이 얼마나 중요하다고 쓰는 것뿐입니다!!!. 아키텍처는 아무것도 아닙니다 - 입력 - 모든 것, 입력을 찾으십시오. 등.
제로 세부 사항. 같은 전문가가 모두 공유할까요? 하지만?
보다 구체적으로, 적절한 입력을 찾는 방법을 제안할 수 있습니다.
우리는 가장 간단한 퍼셉트론( 수익성 있는 거래 전략 찾는 방법 참조) 을 취하고 일부 칠면조와 그 조합을 입력에 첨부합니다. 바로 이 퍼셉트론에 가장 큰 이익을 줄 수 있는 것은 무엇입니까? 일정한 로트(MM 없이)로 테스트할 때 가장 적합하며, 더 정교한 아키텍처에서 테스트를 통과할 가능성이 충분합니다. 설명하기 쉬운 이유. 결국 퍼셉트론은 선형 분류입니다. 이것은 입력에서 패턴에 의한 선형 분리성을 얻을 수 있음을 의미합니다. 아키텍처별 비선형 매개변수별 분류를 추가하여 개선된 결과를 얻을 수 있습니다.
반대로 하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 정교한 아키텍처는 측정되지 않은 리소스를 소비하고 선형을 무시하고 비선형 분리성을 통해 즉시 패턴의 징후를 찾습니다. 그리고 선형성을 고려하지 않은 비선형성은 골렘 적합입니다. 우리는 시간을 낭비합니다.
음, 간식으로. 메쉬가 학습 중이라면 어떤 경우에도 끝까지 학습할 수 없습니다. 그녀는 항상 탈락자여야 합니다. 예를 들어, 전체 훈련의 경우 1000 epoch가 필요하고 3으로 나누어 약 300 epoch를 얻습니다. 이 정도면 충분합니다. 왜요? 네트워크를 완전히 재교육하면 고정된 환경에만 적합합니다. 그리고 금융 상품은 고정되지 않은 전환 환경입니다. 저것들. 특정 시간에 한 정지 상태에서 다른 정지 상태로 부분적으로만 이동할 수 있지만 대부분은 동일한 상태로 유지됩니다. 그리고 이전 상태로 돌아갈 수도 있습니다. 따라서 그리드의 완전한 재훈련은 일종의 임시 전환 가능한 환경에 적합한 골렘입니다.
그리고 마지막으로 NN의 보간 기능이 거래에 필요하다고 믿는 괴짜들을 위해 구체적인 반론을 제시할 수 있습니다. 다시 그리기 표시기 또는 오실레이터를 사용하면 신경망과 멋진 아키텍처 없이 기록에 대한 멋진 보간을 얻을 수 있습니다. 그루터기는 트레이더들이 칠면조를 다시 그리는 것을 꺼린다는 것이 분명합니다. 보간 또는 근사에 적합한 것이 비정상 조건의 외삽에 완전히 적합하지 않기 때문입니다.
Reshetov писал (а)>> 글쎄, 간식으로 썼습니다. 메쉬가 학습 중이라면 어떤 경우에도 끝까지 학습할 수 없습니다. 그녀는 항상 중퇴자여야 합니다. 예를 들어, 전체 훈련의 경우 1000 epoch가 필요하고 3으로 나누어 약 300 epoch를 얻습니다. 이 정도면 충분합니다. 왜요? 네트워크를 완전히 재교육하면 고정된 환경에만 적합합니다. 그리고 금융 상품은 고정되지 않은 전환 환경입니다. 저것들. 특정 시간에 한 정지 상태에서 다른 정지 상태로 부분적으로만 이동할 수 있지만 대부분은 동일한 상태로 유지됩니다. 그리고 이전 상태로 돌아갈 수도 있습니다.
나는 이 조언을 더욱 강화할 것입니다. 우리는 10으로 나눕니다. 어떤 이유에서인지 확률적 공명(stochastic resonance)에 대한 분기가 떠오릅니다. 메시를 끝까지 훈련하면 목적 함수를 깊은 최소값으로 구동할 수 있습니다. 안정된 상태로. 안정 상태는 일반적으로 금융 시장의 특징이 아닙니다. 거기 - 준 안정, 즉. 사소한 "소음"의 영향으로 언제든지 재앙(추세)으로 발전할 준비가 되어 있는 사람들. 그러나 이것은 철학적 반성입니다 ...
저는 NN을 개발하지 않고 있습니다. 이제 훈련 샘플을 구축하기 위한 최적의 입력 및 출력을 찾고 있습니다. 올바른 샘플이 NN보다 더 중요하다고 생각합니다. 네트워크에는 다양한 언어로 된 많은 NN 옵션이 있습니다...
바르게. 일반 입력이 있는 아키텍처는 더 이상 선택하는 문제가 아닙니다. 당신은 말할 수 있습니다 : 입구는 전부이고 건축은 아무것도 아닙니다.
여기에서 신사들은 일반 입력을 선택하고 MTC "Combo"로 해당 결과를 얻었습니다.
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나도 이 기적에 손을 대려고 했다. 나는 일주일 동안 찜했고 기본 버전에서 알고리즘을 완성하고 몇 가지 기능을 basicTradingSystem에 삽입했습니다. 저자의 언어로 "기본 BTS"를 재 작업했습니다. 기록에 대한 실행의 결과는 환상적 입니다. 8에서 12까지 의 수익성, 약 1000의 예상 가치, 그러나 이것은 제 칠면조에서 사실입니다. 약 6개월의 구간인 유로화로 1N에 대해 테스트되었습니다. 흔적에. 한 달 후 - 결과
"다음 달 - 결과" ???
Valio, 그렇다면 앞으로 어떤 결과를 얻을 수 있습니까? 매우 흥미로운!
이 Expert Advisor도 재설계했고, 처음에는 H1에서 1년(반년이 아니라 1년 동안) 최적화할 때 EUR의 수익성이 18(및 그 이상) 동안 규모에서 벗어났습니다. 그러나 포워드는 가볍게 말해서 그다지 ...
이제 다음 수정 이후에는 최적화 시 수익성이 낮아졌지만(약 10), 지금은 포워드가 가치가 있습니다(3개월 이상). 3 개월 이상 현장에서 앞으로의 수익성은 2.5 이상입니다. 나는 계속 연구하고 있으며, 매우 흥미로운 전문가가 될 수 있다고 생각합니다.
바르게. 일반 입력이 있는 아키텍처는 더 이상 선택하는 문제가 아닙니다. 우리는 말할 수 있습니다. 입구는 전부이고 건축은 아무것도 아닙니다.
여기에서 신사들은 일반 입력을 선택하고 MTC "Combo"로 해당 결과를 얻었습니다.
어떻게 보면 동의합니다. 그러나 네트워크 아키텍처가 큰 역할을 합니다. 예를 들어 RBF 네트워크는 일부 보간 문제를 해결하는 데 훨씬 뛰어납니다.
어느 정도 동의합니다. 그러나 네트워크 아키텍처가 큰 역할을 합니다. 예를 들어 RBF 네트워크는 일부 보간 문제를 해결하는 데 훨씬 뛰어납니다.
거래에 적용할 때 보간 및 근사 작업은 절대적으로 쓸모가 없습니다. 시장은 항상 변하고 호가는 매끄러운 기능이 아닙니다. 여기에서 거래 전략이 테스트를 성공적으로 통과하도록 외삽 작업을 해결해야 하며 이력에 맞추는 데 국한되지 않습니다. 어떤 보간 없이 이미 알려져 있기 때문에 우리는 그러한 날짜와 그러한 날짜 사이에 가격이 어떤 값을 가졌는지 알 필요가 없습니다.
보간 및 아키텍처에 시간을 낭비하지 마십시오. 또한, 보간 및 근사는 다양한 다른 방법으로 수행할 수 있으며 훨씬 쉽고 정확하게 수행할 수 있습니다.
기본 아키텍처에서도 패턴 분류를 수행할 수 있도록 적절한 입력을 선택합니다. 그 후에는 적절한 아키텍처를 선택하는 데 비용이 들지 않습니다. 반대로 하려고 하는 것은 시간 낭비일 뿐입니다.
집을 지을 때 가장 중요한 것은 마감이 아니라 기초입니다. 마감이 파운데이션보다 더 매력적으로 보이지만.
NS 아키텍처도 마찬가지입니다. 확실히 기능을 추가하지만 입력이 적절한 경우에만 가능합니다. 그것들이 부적절하다면 기초가 무너지면 석고가 집을 파괴로부터 보호하지 못할 것입니다.
집을 지을 때 가장 중요한 것은 마감이 아니라 기초입니다. 마감이 파운데이션보다 더 매력적으로 보이지만.
NS 아키텍처도 마찬가지입니다. 확실히 기능을 추가하지만 입력이 적절한 경우에만 가능합니다. 그것들이 부적절하다면 기초가 무너지면 석고가 집을 파괴로부터 보호하지 못할 것입니다.좋아요, 동의합니다. 진입 및 퇴장 신호가 중요합니다. 이것은 NN 아키텍처를 정의하는 문제 설명입니다. 패턴 분류가 그 중 하나입니다.
왜 다음 막대의 부호 + 같은 막대의 극한값의 결정이 진입 신호가 될 수 없다고 합시다. 뭐가 나빠?
분류의 경우에도 어떤 NA를 선택하고 데이터를 준비하는가가 중요한 질문이 될 것입니다. 네트워크, 정확한 도구가 아니라
100분의 1까지 결과를 제공하지만 다른 도구가 계산을 제공하는 기준을 제공할 수 있습니다.
거래에 적용할 때 보간 및 근사 작업은 절대적으로 쓸모가 없습니다. 시장은 항상 변하고 호가는 매끄러운 기능이 아닙니다. 여기에서 거래 전략이 테스트를 성공적으로 통과하도록 외삽 작업을 해결해야 하며 이력에 맞추는 데 국한되지 않습니다. 어떤 보간 없이 이미 알려져 있기 때문에 우리는 그러한 날짜와 그러한 날짜 사이에 가격이 어떤 값을 가졌는지 알 필요가 없습니다.
보간 및 아키텍처에 시간을 낭비하지 마십시오. 또한, 보간 및 근사는 다양한 다른 방법으로 수행할 수 있으며 훨씬 쉽고 정확하게 수행할 수 있습니다.
기본 아키텍처에서도 패턴 분류를 수행할 수 있도록 적절한 입력을 선택합니다. 그 후에는 적절한 아키텍처를 선택하는 데 비용이 들지 않습니다. 반대로 하려고 하는 것은 시간 낭비일 뿐입니다.
집을 지을 때 가장 중요한 것은 마감이 아니라 기초입니다. 마감이 파운데이션보다 더 매력적으로 보이지만.
NS 아키텍처도 마찬가지입니다. 확실히 기능을 추가하지만 입력이 적절한 경우에만 가능합니다. 그것들이 부적절하다면 기초가 무너지면 석고가 집을 파괴로부터 보호하지 못할 것입니다.
절대적으로 동의합니다. 존경하는 한 동지 (Steve Ward)가 나에게 말했듯이- "입구를 찾으십시오"))))))
서다!!! 이미 VC++ 라이브러리가 있습니다.
여기에는 2가지 문제만 있습니다.
1. Boost에 바인딩, 여전히 제거하고 싶습니다. 핸들로 직렬화를 수행하는 것이 좋습니다. 양 고추 냉이 한 개는 버그가 있습니다.
2. 적응형 피치가 있는 것.
왜 자전거를 만들까요? 특히 거기
1. 트리 구조를 생성하는 기능이 있는 MLP.
2. std::valarray + 계산 속도를 높이기 위한 적극적인 작업 최적화
3. 적응 단계가 있습니다
4. 자동 정규화가 있는 패턴.
5. 확장 범위가 넓습니다.
에스?
네, 아주 좋습니다. 제안 감사합니다. 그러나 그들이 말했듯이 한 번 더 낫지 만 스스로 :)
이번 주말에 정말 많이 배웠습니다.
특히 사이클 수를 10e7에서 약 10e4로 줄이는 것이 가능할 때.
저는 두 가지 방법으로 했습니다.
1. 오류가 가장 큰 뉴런은 2배의 속도로 수정됩니다. (최소한의 오류가 있는 뉴런으로 대체하려고 시도 - 더 나쁨)
2. 뉴런의 조정이 최소값(예: 10e-6)보다 작으면 조정이 10배 증가합니다.
나는 그것을 아주 좋아했다. :)
글쎄, 당신이 다른 사람의 것을 사용한다면, 당신 자신이 무언가의 필요성을 이해할 때까지는 아직 그것이 필요하지 않습니다.
또한 여기서 속도가 중요하며 속도를 희생하면서 기능을 높이는 것은 허용되지 않습니다. 제 생각에는 특정 작업에 대한 그리드를 작성하는 것이 좋습니다. 물론 정상적인 물건과 잘 짜여진 구조 없이는 아니지만...
포인트 2와 3에 관해서는 이미 흥미롭습니다. 사용된 방법을 알 수 있는 방법이 있습니까?
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나는 게시물을 읽었습니다. 물건이 아직 남아 있어 안타깝습니다. :) 내가 하는 모든 것은 그들이 입력하는 것이 얼마나 중요하다고 쓰는 것뿐입니다!!!. 아키텍처는 아무것도 아닙니다 - 입력 - 모든 것, 입력을 찾으십시오. 등.
제로 세부 사항. 같은 전문가가 모두 공유할까요? 하지만?
어떤 종류의 리바?
그 자신의 것이 RSDN에 나와 있는 경우였습니다. SourceForge에 오지 않았습니다. 글쎄요, 아직 조금 완료해야 합니다...
저는 두 가지 방법으로 했습니다.
1. 오류가 가장 큰 뉴런은 2배의 속도로 수정됩니다. (최소한의 오류가 있는 뉴런으로 대체하려고 시도 - 더 나쁨)
2. 뉴런의 조정이 최소값(예: 10e-6)보다 작으면 조정이 10배 증가합니다.
나는 그것을 아주 좋아했다. :)
네, 멋져요. 자기 사업에서 뭔가를 꿰매는 거죠?
글쎄, 당신이 다른 사람의 것을 사용한다면, 당신 자신이 무언가의 필요성을 이해할 때까지는 아직 그것이 필요하지 않습니다.
또한 여기서 속도가 중요하며 속도를 희생하면서 기능을 높이는 것은 허용되지 않습니다. 제 생각에는 특정 작업에 대한 그리드를 작성하는 것이 좋습니다. 물론 정상적인 물건과 잘 짜여진 구조 없이는 아니지만...
속도에 관해서는 - 최선을 다했습니다. 제 생각에는 제 라이브러리에 있는 코드 자체의 속도를 최대 3-5%까지 높일 수 있다고 생각합니다. 그리고 그것은 쉽지 않을 것입니다 :).
포인트 2와 3에 관해서는 이미 흥미롭습니다. 사용된 방법을 알 수 있는 방법이 있습니까?
2. "Language C++", Bjarne Stroustrup, 공격적인 최적화를 찾고, 요점은 복사 작업을 줄이는 것입니다.
3. V.A.의 강의노트 Golovko, "적응 학습 단계"라는 주제로 자신의 작업이나 Google을 검색해보십시오. 이제 특정 링크를 제공할 수 없습니다.
5. 확장은 속도를 희생하지 않습니다, 템플릿 규칙 :).
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나는 게시물을 읽었습니다. 물건이 아직 남아 있어 안타깝습니다. :) 내가 하는 모든 것은 그들이 입력하는 것이 얼마나 중요하다고 쓰는 것뿐입니다!!!. 아키텍처는 아무것도 아닙니다 - 입력 - 모든 것, 입력을 찾으십시오. 등.
제로 세부 사항. 같은 전문가가 모두 공유할까요? 하지만?
보다 구체적으로, 적절한 입력을 찾는 방법을 제안할 수 있습니다.
우리는 가장 간단한 퍼셉트론( 수익성 있는 거래 전략 찾는 방법 참조) 을 취하고 일부 칠면조와 그 조합을 입력에 첨부합니다. 바로 이 퍼셉트론에 가장 큰 이익을 줄 수 있는 것은 무엇입니까? 일정한 로트(MM 없이)로 테스트할 때 가장 적합하며, 더 정교한 아키텍처에서 테스트를 통과할 가능성이 충분합니다. 설명하기 쉬운 이유. 결국 퍼셉트론은 선형 분류입니다. 이것은 입력에서 패턴에 의한 선형 분리성을 얻을 수 있음을 의미합니다. 아키텍처별 비선형 매개변수별 분류를 추가하여 개선된 결과를 얻을 수 있습니다.
반대로 하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 정교한 아키텍처는 측정되지 않은 리소스를 소비하고 선형을 무시하고 비선형 분리성을 통해 즉시 패턴의 징후를 찾습니다. 그리고 선형성을 고려하지 않은 비선형성은 골렘 적합입니다. 우리는 시간을 낭비합니다.
음, 간식으로. 메쉬가 학습 중이라면 어떤 경우에도 끝까지 학습할 수 없습니다. 그녀는 항상 탈락자여야 합니다. 예를 들어, 전체 훈련의 경우 1000 epoch가 필요하고 3으로 나누어 약 300 epoch를 얻습니다. 이 정도면 충분합니다. 왜요? 네트워크를 완전히 재교육하면 고정된 환경에만 적합합니다. 그리고 금융 상품은 고정되지 않은 전환 환경입니다. 저것들. 특정 시간에 한 정지 상태에서 다른 정지 상태로 부분적으로만 이동할 수 있지만 대부분은 동일한 상태로 유지됩니다. 그리고 이전 상태로 돌아갈 수도 있습니다. 따라서 그리드의 완전한 재훈련은 일종의 임시 전환 가능한 환경에 적합한 골렘입니다.
그리고 마지막으로 NN의 보간 기능이 거래에 필요하다고 믿는 괴짜들을 위해 구체적인 반론을 제시할 수 있습니다. 다시 그리기 표시기 또는 오실레이터를 사용하면 신경망과 멋진 아키텍처 없이 기록에 대한 멋진 보간을 얻을 수 있습니다. 그루터기는 트레이더들이 칠면조를 다시 그리는 것을 꺼린다는 것이 분명합니다. 보간 또는 근사에 적합한 것이 비정상 조건의 외삽에 완전히 적합하지 않기 때문입니다.