심바 샘플이 없다는게 무슨 말씀이세요? 약 6개의 추가 입력으로 다른 네트워크를 구축하려고 시도했는데 정확도가 감소했습니다. 나는 좋은 입력 세트를 가지고 있다고 생각합니다. 그것은 추세 시장에서 잘 작동하고 다양한 시장에서 제대로 작동하지 않는 나의 거래 전략 을 기반으로 합니다. 이것은 예측에서도 의미가 있습니다. 차트의 상단과 하단에 있는 두 개의 긴 범위는 예측이 흔들리기 시작하는 곳입니다. 범위 전략에 대한 일부 작업이 유용한 정보를 제공할 수 있다고 생각합니다.
카잠, 네트워크 생성에 사용되는 코드입니다. 나에게 그것은 새로운 피드포워드 백 프롭 네트워크를 생성하라고 말합니다. 왜 그것이 좋은 결과를 만들어 내고 있는지 잘 모르겠습니다. 사실이라고 하기에는 너무 좋은 것 같습니다. 나는 정확한 핍에서 잘못된 핍을 뺀 값을 합산했고 그 기간(약 30개월) 동안 294873핍의 이익을 얻었을 것입니다... 무서워요
예, 현재 시간과 다음 시간의 입력이 아닌 같은 시간의 입력 및 대상 데이터를 입력했습니다. 나는 동일한 입력에 대해 네트워크를 훈련했지만 다음 시간의 목표를 사용하여 결과는 내가 의심했던 것보다 더 많습니다. 시간의 약 51%에서 방향이 정확했으며 30개월 동안 약 10,000핍을 기록했습니다. 입력을 [-1,1]로 정규화했는데 성능이 약간 향상되었습니다. 몇 가지 다른 네트워크 모델을 시도합니다. 시간 지연 네트워크를 살펴보았지만 유연한 신경 트리 접근 방식이 점점 더 매력적으로 보입니다.
Kazam의 조언에 감사드립니다. 제 생각에는 어떤 형태의 유전 알고리즘을 살펴보고 있는 중이라고 생각합니다. ECGP가 가장 유망해 보입니다. 내 코딩 기술이 그다지 뛰어나지 않고 ANN이 나에게 상당히 새롭습니다. 기능 세트를 선택하는 데 문제가 있습니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 그러나 이것은 노드를 서로 매핑하기 위한 모든 가능한 기능의 집합입니까? 그래서 입력 가중치의 무작위 분포를 지정하고 터미널 세트에 모든 노드 전송 및 활성화 기능이 포함됩니까? 집합 F와 T의 확률의 합이 1인 균일한 확률을 할당합니다. 입력 가중치의 최적화는 SA 또는 PSO than을 사용하여 발생합니까? 결과적으로 최적화된 최적의 트리가 새 PPT를 빌드하기 위해 다시 전달될 것입니까?
별도로 Uni 라이브러리에는 1998년부터 2004년까지 유럽 유전 프로그래밍 회의(European Conference on Genetic Programming)의 모든 판본이 있습니다. 읽을 가치가 있다고 생각하십니까? 그들은 또한 Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, c2000의 '유전 프로그래밍 및 진화 가능한 기계' 사본을 가지고 있는데, 저는 꺼내려고 생각하고 있습니다.
심바 샘플이 없다는게 무슨 말씀이세요? 약 6개의 추가 입력으로 다른 네트워크를 구축하려고 시도했는데 정확도가 감소했습니다. 나는 좋은 입력 세트를 가지고 있다고 생각합니다. 그것은 추세 시장에서 잘 작동하고 다양한 시장에서 제대로 작동하지 않는 나의 거래 전략 을 기반으로 합니다. 이것은 예측에서도 의미가 있습니다. 차트의 상단과 하단에 있는 두 개의 긴 범위는 예측이 흔들리기 시작하는 곳입니다. 범위 전략에 대한 일부 작업이 유용한 정보를 제공할 수 있다고 생각합니다.
카잠, 네트워크 생성에 사용되는 코드입니다. 나에게 그것은 새로운 피드포워드 백 프롭 네트워크를 생성하라고 말합니다. 왜 그것이 좋은 결과를 만들어 내고 있는지 잘 모르겠습니다. 사실이라고 하기에는 너무 좋은 것 같습니다. 나는 정확한 핍에서 잘못된 핍을 뺀 값을 합산했고 그 기간(약 30개월) 동안 294873핍의 이익을 얻었을 것입니다... 무서워요
numHiddenNeurons = 13;
net = newff(p,t,numHidden뉴런);
mrwobbles
Out of the sample은 NN이 훈련된 데이터와 다른 데이터로 어떻게 작동하는지 확인 하는 것을 의미합니다. 샘플에서 반대를 의미합니다.
코드는 괜찮습니다. 동일한 시간 단계에서 입력 및 대상 데이터로 사용하지 않습니까? /input[x1(t0), x2(t0), ..., xn(t0)], output[y(t0)]/?
내 책갈피에서 찾은 몇 가지 더 많은 논문 /첫 번째 것은 당신에게 정말 흥미로울 것입니다/:
http://www.chaos2008.net/zzProceedings/CHAOS2008%20(D)/PAPERS_PDF/Atsalakis_Nezis_Skiadas-Forecasting_Chaotic_time_series_by_a_Neural_Network.pdf
나는 또한 3-4주 안에 D1 및 H4 시간대의 환율을 예측할 수 있는 ENN을 구축하기로 결정했습니다. FNT, GEP, PSO의 조합으로 타르트를 만들고 GEP, EPSO, Simulated Annealing 등 대신 PIPE를 사용하여 ENN을 개선하려고 합니다.
그것이 내가 생각한 것이었지만 1999년부터 2006년까지 7년 동안 훈련된 다음 그때부터 지금까지 데이터에 대해 시뮬레이션되었습니다. 그래서 샘플에서 제외되었습니다.
그러나 그것이 그것을 설명할 수 있습니다. 다음 시간보다는 현재 고가/저가 및 종가를 예측하려고 할 수 있습니다.
. 날짜 스탬프를 보고 확인하겠습니다. 링크 주셔서 감사합니다 볼 것입니다.
예, 현재 시간과 다음 시간의 입력이 아닌 같은 시간의 입력 및 대상 데이터를 입력했습니다. 나는 동일한 입력에 대해 네트워크를 훈련했지만 다음 시간의 목표를 사용하여 결과는 내가 의심했던 것보다 더 많습니다. 시간의 약 51%에서 방향이 정확했으며 30개월 동안 약 10,000핍을 기록했습니다. 입력을 [-1,1]로 정규화했는데 성능이 약간 향상되었습니다. 몇 가지 다른 네트워크 모델을 시도합니다. 시간 지연 네트워크를 살펴보았지만 유연한 신경 트리 접근 방식이 점점 더 매력적으로 보입니다.
mrwobbles
TDN을 건너뜁니다.
3가지 유형의 네트워크에만 관심이 있어야 합니다.
- Flexible Neural Trees - GP, GEP, PIPE 또는 ECGP를 사용하여 설계되고 Simulated Annealing, PSO, EPSO, Ant 알고리즘, 인공 면역 시스템 알고리즘 등을 사용하여 미세 조정됩니다.
- 베이지안 네트워크 - 시계열 예측 또는 거래 시스템 구축용
- 혼의
거래 시스템을 구축할 때 다음과 같은 유용한 정보도 찾을 수 있습니다.
- RIPPER 알고리즘 - 내 기억이 맞다면 누군가가 Automated Trading Championship을 위해 만든 EA를 사용했습니다.
- C4.5/C5.0
더도 덜도 필요하지 않습니다 /지금은/
Kazam의 조언에 감사드립니다. 제 생각에는 어떤 형태의 유전 알고리즘을 살펴보고 있는 중이라고 생각합니다. ECGP가 가장 유망해 보입니다. 내 코딩 기술이 그다지 뛰어나지 않고 ANN이 나에게 상당히 새롭습니다. 기능 세트를 선택하는 데 문제가 있습니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 그러나 이것은 노드를 서로 매핑하기 위한 모든 가능한 기능의 집합입니까? 그래서 입력 가중치의 무작위 분포를 지정하고 터미널 세트에 모든 노드 전송 및 활성화 기능이 포함됩니까? 집합 F와 T의 확률의 합이 1인 균일한 확률을 할당합니다. 입력 가중치의 최적화는 SA 또는 PSO than을 사용하여 발생합니까? 결과적으로 최적화된 최적의 트리가 새 PPT를 빌드하기 위해 다시 전달될 것입니까?
별도로 Uni 라이브러리에는 1998년부터 2004년까지 유럽 유전 프로그래밍 회의(European Conference on Genetic Programming)의 모든 판본이 있습니다. 읽을 가치가 있다고 생각하십니까? 그들은 또한 Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, c2000의 '유전 프로그래밍 및 진화 가능한 기계' 사본을 가지고 있는데, 저는 꺼내려고 생각하고 있습니다.
mrwobbles
ECGP에서 시작하지 마십시오. Genetic Programming 또는 Gen Expression Programming을 사용하여 NN을 설계하는 것과 같은 간단한 것부터 시작하십시오. 이러한 메소드를 구현하는 클래스를 사용할 준비가 되어 있습니다.
예를 들어:
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/
그러나 내가 말했듯이 지금은 ECGP/ECGA를 건너뛰십시오.
편집하다
책에 관해서는 - 회의 자료를 나중에 남겨두십시오 / NN과 Evolutionary Algorithms 에 대한 모든 것을 배우려고 하지 말고 거래에 유용할 수 있는 도구에 초점을 맞추십시오 - 시계열 예측 및 의사 결정/.
무료로 다운로드할 수 있는 "유전 프로그래밍에 대한 현장 가이드"에서 시작하십시오. /나는 몇 페이지 전에 링크를 게시했습니다/.
신경망에 대한 샘플을 선택하는 방법에 대해 이야기합시다.
모든 신경망은 샘플을 선택하는 방법에 따라 다릅니다. 나는 이 질문이 당신을 귀찮게 한다고 생각합니다.
나는 신경망을 사용하여 일부 eas를 구축합니다. 하지만 좋은 샘플 준비 방법을 찾지 못했습니다.
여기, 나는 당신에게 내 샘플이 방법을 선택한다고 말합니다. 나는 당신을 기다리고 있습니다.
세 개의 막대를 샘플로 사용하고 다음 막대를 결과로 사용합니다.
몇 개의 막대를 기본 창으로 사용하고 몇 개의 막대를 기능 창으로 사용하고 ma value close price openprcie 등과 같은 일부 기능 값을 설정합니다. 기능으로 사용할 수 있는 모든 지표.
뉴로넷은 사기입니다!!!
나는 이 EA를 테스트했고 그가 주장하는 결과를 생성하지 않는다는 것을 발견했습니다. 아주 작은 이익과 큰 손실. 며칠 동안 테스트하고 회사와 협력한 후 이 EA는 한 번에 1~2주 이상 결과를 생성할 수 없었습니다.
그들은 MQ4 언어로 된 신경망이 있고 dll이 없다고 주장합니다. 나는 이것이 매우 불가능하다고 생각합니다.
환불해 달라고 했더니 안 주셨어요. 사기꾼!!!!!
이것이 누구에게나 유용할지 확실하지 않지만 SGALAB라는 MATLAB용 GA 툴킷을 찾았습니다. 어쨌든 여기 링크가 있습니다.