존경하는 마음으로 최소한의 지표를 찾고 결과를 평가하는 데에도 매우 관심이 있습니다. 제 목적을 위해서만 그렇습니다. 죄송합니다. 하지만 여기에서 아무데도 가지 않고 제 생각을 표현하겠습니다. 그것들이 신경망과 직접적으로 관련되어 있지 않다는 것을 인정합니다.
추가 코드 및 TS 결과 평가에 대한 간단한 설명.종가 대신에만 무역 거래의 결과를 사용해야 합니다.기하학과 친구가 되는 사람은 코드를 수정합니다.
에헴... 최대 학습 효율성을 위해서는 네트워크의 입력이 통계적으로 독립적이어야 하고 각 입력에 제공된 데이터 간에 상관 관계가 없어야 한다는 것을 잊고 있습니다. 모든 차량은 자체적으로 수정되며 확인할 수 있습니다. 다소 편리하고 간단한 소프트웨어 인 AtteStat이 있습니다. Excel의 부록이지만 매우 편리합니다.
그런 다음 JGap에 전달하는 벡터를 어떻게 형성합니까? W 값의 벡터인지 아니면 W 값으로 인코딩됩니까?
대상 기능은 무엇입니까? 예를 들어 보겠습니다. E[i](t) = D[i](t) - Y[i](t) 함수를 대상 함수로 사용하면 E는 오류이고 D는 예상 값입니다. 출력에서 Y - 훈련 샘플을 적용할 때 얻은 값 X, i - 뉴런의 노름, t - 에포크 수. 그런 다음 NN은 E[i](t) = Sign(D[i](t) - Y[i](t))*(D[i](t) - Y[i]를 취하면 하나씩 학습합니다. (t ))^2 여러 문제에서 결과가 훨씬 좋습니다. 만약 우리가 고전적인 역학 시스템(Lorentz, Henon, Rössler, ..)의 반사 어트랙터 시리즈를 형성한다면 우리는 깊이가 아니라 여전히 그러한 데이터를 근사화하도록 네트워크를 훈련할 수도 있습니다.
나는 이 경우가 무익하다고 생각하기 때문에 통화 시세에서 형성된 시리즈로 그것을 시도하지 않았습니다 :)
아니요. 목적 함수의 값만 유전 알고리즘에 전달하고 각 유전자에 대한 유전 알고리즘은 값 벡터를 생성하고 이를 신경망 가중치 행렬로 변환합니다.
ivandurak>> : 그리고 운이 좋은 원숭이의 원리로 하면. CCI를 예로 들어 사용 가능한 전체 기록에 대해 실행해 보겠습니다. 테스트 결과에 따라 항상 병합되는 것이 아니라 이익이 있는 섹션이 선택됩니다. 다음으로 모멘텀, 볼린저, 이동 평균을 취하고 동일한 방식으로 수익성 있는 섹션을 선택합니다. 거래는 가상으로 이루어지며 초기 선택에서 얻은 결과보다 나쁘지 않은 결과를 제공하는 시스템을 실제 거래로 허용합니다. 역사가 반복된다면 제대로 작동해야 합니다. 또한 이 접근 방식의 장점은 유리한 상황의 예상 기간에 있습니다. 귀하의 기준에 따라 수익성있는 섹션을 선택해야합니다. 글쎄, 거래 수, 평균 거래, 최대 손실, 성공적인 섹션 기간이 있습니다. 작은 아이디어가 있습니다. 조금 후에 목소리를 낼 것입니다.
그게 당신이 의미하는 무엇입니까? 아니면 약간의 수정이 필요합니까?
a [0]=iCCI(Symbol(),0,12,PRICE_TYPICAL,0)
a [1]=iMomentum(NULL,0,12,PRICE_CLOSE,0)
a [2]=iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_LOW,MODE_LOWER,0)
a [3]=iMA(NULL,0,13,8,MODE_SMMA,PRICE_MEDIAN, i )
존경하는 마음으로 최소한의 지표를 찾고 결과를 평가하는 데에도 매우 관심이 있습니다. 제 목적을 위해서만 그렇습니다. 죄송합니다. 하지만 여기에서 아무데도 가지 않고 제 생각을 표현하겠습니다. 그것들이 신경망과 직접적으로 관련되어 있지 않다는 것을 인정합니다.
추가 코드 및 TS 결과 평가에 대한 간단한 설명.종가 대신에만 무역 거래의 결과를 사용해야 합니다.기하학과 친구가 되는 사람은 코드를 수정합니다.
그게 바로 내 얘기야...
그런 다음 JGap에 전달하는 벡터를 어떻게 형성합니까? W 값의 벡터인지 아니면 W 값으로 인코딩됩니까?
대상 기능은 무엇입니까? 예를 들어 보겠습니다. E[i](t) = D[i](t) - Y[i](t) 함수를 대상 함수로 사용하면 E는 오류이고 D는 예상 값입니다. 출력에서 Y - 훈련 샘플을 적용할 때 얻은 값 X, i - 뉴런의 노름, t - 에포크 수. 그런 다음 NN은 E[i](t) = Sign(D[i](t) - Y[i](t))*(D[i](t) - Y[i]를 취하면 하나씩 학습합니다. (t ))^2 여러 문제에서 결과가 훨씬 좋습니다. 만약 우리가 고전적인 역학 시스템(Lorentz, Henon, Rössler, ..)의 반사 어트랙터 시리즈를 형성한다면 우리는 깊이가 아니라 여전히 그러한 데이터를 근사화하도록 네트워크를 훈련할 수도 있습니다.
나는 이 경우가 무익하다고 생각하기 때문에 통화 시세에서 형성된 시리즈로 그것을 시도하지 않았습니다 :)
아니요. 목적 함수의 값만 유전 알고리즘에 전달하고 각 유전자에 대한 유전 알고리즘은 값 벡터를 생성하고 이를 신경망 가중치 행렬로 변환합니다.
이 디자인을 사용하면 드로다운 없이 거의 수직적 형평성을 얻을 수 있습니다. 뉴런의 재훈련 문제를 해결하시겠습니까?
재훈련에 대한 질문은 여전히 배경에 있습니다 ... 나는 2 개월의 M5 (12 * 24 * 22 * 2 \u003d 12,000 개 이상의 값)를 취하고 150-300 가중치가있는 신경망을 가르칩니다. ... 제 생각에는 여기까지 재교육을 받기 전에
그리고 과적합이 없을 수도... 작성자가 테스트 샘플에 대한 오류 그래프를 제공하면 과적합이 발생하는 상황을 즉시 말할 수 있습니다.
무슨 오류 말하는거야? 더 큰 목적 함수는 더 적합한 유전자를 의미합니다 ...
동의한다. 그것은 블랙 박스와 함께 작동합니다. 재교육 가능성이 매우 높다. iliarr님, 교육 일정을 게시할 수 있습니다.스트림 번호, 세대 번호(정확도 10), 목적 함수 값을 로그에 업로드합니다... 그런 정보가 재교육에 대해 아무 것도 말해 줄 수 없다고 생각합니다... 재교육, 제 생각에는 그렇지 않습니다 , 왜냐하면 훈련 샘플이 신경망의 가중치 수를 크게 초과합니다.
당신은 아무 것도 없이 기계를 사용합니다. 또는 헛되이 이동 평균 만 사용하십시오. 다양한 유형의 지표로 실험해 보십시오. 각 지표의 알고리즘이 다른 지표와 근본적으로 다른 것이 바람직합니다. 그런 다음 웹에 대한 추가 정보를 얻으십시오.
잠시만 더.
NN 신호를 기반으로 하는 반전 거래 시스템을 사용하고 있습니다. 이것은 표준 이동 평균 전문가와 절대적으로 동일합니다. 더 좋지도 나쁘지도 않습니다.
NN의 도움으로 SL과 TP의 크기를 결정하는 방법과 열린 위치를 유지하는 방법을 찾으십시오. 무작위로 열 수도 있습니다.
GA는 최적화 도구(자동차용 드라이버)일 뿐입니다. 최소한의 차이로 이를 사용하거나 다른 최적화 알고리즘(스크루드라이버)을 사용할 수 있습니다.
이것은 내가 주제를 만든 주요 질문이었습니다... 사용할 지표 세트는 무엇입니까? 나는 완전한 이해를 가지고 선택을 할 만큼 지표에 정통하지 않으며 어리석은 열거를 위한 충분한 자원이 없습니다... 지표의 완전한 세트가 있다면 감사하겠습니다.
SL 및 TP에 대해 - 감사합니다. 자신을 위해 미래 계획에서 언급했습니다.
스트림 번호, 세대 번호(정확도 10), 목적 함수 값을 로그에 업로드합니다... 그런 정보가 재교육에 대해 아무 것도 말해 줄 수 없다고 생각합니다... 재교육, 제 생각에는 그렇지 않습니다 , 왜냐하면 훈련 샘플이 신경망의 가중치 수를 크게 초과합니다.
대중은 학습 오류 대 시간(에포크 수)의 그래픽 표현을 보고 싶어합니다.그리고 운이 좋은 원숭이의 원리로 하면. CCI를 예로 들어 사용 가능한 전체 기록에 대해 실행해 보겠습니다. 테스트 결과에 따라 항상 병합되는 것이 아니라 이익이 있는 섹션이 선택됩니다. 다음으로 모멘텀, 볼린저, 이동 평균을 취하고 동일한 방식으로 수익성 있는 섹션을 선택합니다. 거래는 가상으로 이루어지며 초기 선택에서 얻은 결과보다 나쁘지 않은 결과를 제공하는 시스템을 실제 거래로 허용합니다. 역사가 반복된다면 제대로 작동해야 합니다. 또한 이 접근 방식의 장점은 유리한 상황의 예상 기간에 있습니다. 귀하의 기준에 따라 수익성있는 섹션을 선택해야합니다. 글쎄, 거래 수, 평균 거래, 최대 손실, 성공적인 섹션 기간이 있습니다. 작은 아이디어가 있습니다. 조금 후에 목소리를 낼 것입니다.
그게 당신이 의미하는 무엇입니까? 아니면 약간의 수정이 필요합니까?
이것은 내가 주제를 만든 주요 질문이었습니다... 사용할 지표 세트는 무엇입니까? 나는 완전한 이해를 가지고 선택을 할 만큼 지표에 정통하지 않으며 어리석은 열거를 위한 충분한 자원이 없습니다... 지표의 완전한 세트가 있다면 감사하겠습니다.
SL 및 TP에 대해 - 감사합니다. 자신을 위해 미래 계획에서 언급했습니다.
여기 로 이동하여 각 지표에 대한 자세한 설명과 계산 공식을 확인하고
2일 안에 당신은 당신의 의견을 갖게 될 것입니다.