- 통화 환율과 같은 시계열을 예측하기 위해 일반적인 피드포워드 신경망을 사용하는 것은 매우 좋지 않은 생각입니다.
- H1 시간 프레임에서 값을 예측하려고 합니다. - Forex에서는 좋은 결과를 얻을 수 없습니다. D1 또는 H4 사용(변동성이 낮은 통화의 경우)
- 입력으로 너무 많은 데이터를 사용합니다. - 신경망은 훈련 데이터에 "익숙해지며" 라이브 거래에서 매우 열악한 성능을 보입니다.
- 훈련 데이터를 보면 흥분이 됩니다.
- 오랫동안 효과적으로 작동할 신경망을 훈련시키는 것은 불가능합니다. 시계열을 예측하도록 훈련된 일반적인 신경망은 약 20-100개의 좋은 예측을 제공한 다음 최근 변경 사항에 맞게 다시 훈련해야 합니다.
시계열 예측을 위한 유용한 신경망을 만들고 싶다면 진화적 신경망(유연한 신경 트리로 코딩된 피드 포워드 신경망, 아키텍처는 PIPE 또는 GEP를 사용하여 최적화됨, 유연한 활성화 기능 매개변수는 PSO, EPSO 또는 시뮬레이션된 어닐링을 사용하여 최적화됨)에 대해 읽어보십시오. 등.)
그래 그게 사실이라고 하기에는 조금 너무 좋은 것 같다고 생각했어 그 네트워크를 구축하는 데 1시간도 채 걸리지 않았습니다. 이러한 진화적 신경망 이 UTHONN과 관련이 있습니까? 이 유형의 ANN이 기존의 FF 등받이 모델보다 훨씬 더 잘 작동한다는 기사가 있습니다. 저는 MATLAB으로 작업하고 있습니다. 말씀하신 대로 할 수 있습니까? 또한 소프트웨어에 대해 무엇을 제안하시겠습니까? 또는 MATLAB은 괜찮습니까?
ipixtlan: 간단한 피드포워드 최적화 알고리즘을 구현하고 일종의 비대칭 MM으로 성공적인 거래를 촉진합니다. 표준화된 통계 측정을 통해 실제 거래 결과에 액세스하여 실적이 저조할 때 전체 모델 또는 모델의 일부가 손상되었는지 알 수 있습니다. 최적화/그림판으로 돌아갑니다.
이 모든 것은 네트워크가 주기적으로 악용 가능한 행동을 포착한 경우에만 가능합니다. 패턴이 프랙탈 특성인 경우 성공의 길에 있다는 힌트입니다.
이전 게시물을 보면 오버트레이닝/피팅 증후군을 앓고 있을 것입니다.
나는 더 간단한 절차로 그들을 제거할 수 있도록 많은 수의 낮은 품질의 거래를 할 것입니다...
나는 과적합에 대해 읽었고 이것이 여기서 일어난 일이라고 가정합니다. 10년 샘플을 10개의 1년 샘플로 나누고 1년에 교육하고 다음 해에 테스트하는 것이 더 나을까요? GBPJPY는 5-10년 주기를 거칩니다. 저는 10년 샘플을 선택했습니다. 그 주기를 식별할 수 있도록 네트워크를 훈련시키고 싶었기 때문입니다. 해당 주기에 대해 훈련된 네트워크가 주기의 어느 부분에 있는지 식별하고 적절하게 응답할 수 있기를 바랍니다.
내 이전 전략은 큰 움직임을 기다린 다음 현금화하는 것을 포함했지만 스캘핑 전략의 일부로 신경망을 사용하기를 희망합니다. 나는 예측된 종가가 현재보다 높거나 낮았는지 여부에 따라 거의 모든 틱 을 거래하려고 합니다.
Kazam: 진화 신경망은 유전 계산 알고리즘과 최적화 방법을 사용하여 구축하고 최적화한 피드포워드 신경망입니다. UHHONN이 아닌 다른 것입니다. (btw UHHONN은 매우 유망해 보이며 다음 테스트 목록에 있습니다. ).
나는 그 두 논문이 좋은 시작이 되어야 한다고 생각한다
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdf
ENN을 생성하기 위해 Matlab을 사용할 수 있지만 GEP, PIPE 등을 위한 m-script를 찾거나 작성해야 합니다.
좋아요, 그 서류들을 보고 거기에서 가겠습니다. 나는 유전자 최적화에 대해 읽었고 그것이 가장 논리적인 접근 방식인 것 같습니다. 나는 Alyuda NeuroIntelligence의 뉴런과 가중치의 유전적 최적화를 가지고 있었지만 $600 정도였고 Matlab에서 할 수 있다면 더 좋을 것입니다.
제남대학교에서 신경망 예측에 관한 논문이 많이 나오는 것 보신 적 있으신가요? 나는 다양한 HONNS에 대한 문서를 가지고 있습니다. 원하시면 이메일로 보내드리겠습니다. 주소를 알려주십시오. 압축을 풀고 붙이려고 했지만 분명히 토큰이 누락되었습니다.
HONN에 대한 좋은 정보 소스를 원하시면 "경제 및 비즈니스를 위한 인공 고차 신경망" 책을 읽으십시오. 새책이라 좋은 정보가 많이 있습니다. 가격은 킬러(180$)이지만 pdf에서 찾을 수 있습니다. .
내가 추천하는 다른 책들:
- "유전 프로그래밍에 대한 현장 가이드" - 다음에서 무료로 다운로드할 수 있습니다.
http://www.gp-field-guide.org.uk/[/CODE]
- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
간단한 피드포워드 최적화 알고리즘을 구현하고 일종의 비대칭 MM으로 성공적인 거래를 촉진합니다. 표준화된 통계 측정을 통해 실제 거래 결과에 액세스하여 실적이 저조할 때 전체 모델 또는 모델의 일부가 손상되었는지 알 수 있습니다. 최적화/그림판으로 돌아갑니다.
이 모든 것은 네트워크가 주기적으로 악용 가능한 행동을 포착한 경우에만 가능합니다. 패턴이 프랙탈 특성인 경우 성공의 길에 있다는 힌트입니다.
이전 게시물을 보면 오버트레이닝/피팅 증후군을 앓고 있을 것입니다.
나는 더 간단한 절차로 그들을 제거할 수 있도록 많은 수의 낮은 품질의 거래를 할 것입니다...
몇 가지 기본적인 실수를 저질렀습니다.
- 통화 환율과 같은 시계열을 예측하기 위해 일반적인 피드포워드 신경망을 사용하는 것은 매우 좋지 않은 생각입니다.
- H1 시간 프레임에서 값을 예측하려고 합니다. - Forex에서는 좋은 결과를 얻을 수 없습니다. D1 또는 H4 사용(변동성이 낮은 통화의 경우)
- 입력으로 너무 많은 데이터를 사용합니다. - 신경망은 훈련 데이터에 "익숙해지며" 라이브 거래에서 매우 열악한 성능을 보입니다.
- 훈련 데이터를 보면 흥분이 됩니다.
- 오랫동안 효과적으로 작동할 신경망을 훈련시키는 것은 불가능합니다. 시계열을 예측하도록 훈련된 일반적인 신경망은 약 20-100개의 좋은 예측을 제공한 다음 최근 변경 사항에 맞게 다시 훈련해야 합니다.
시계열 예측을 위한 유용한 신경망을 만들고 싶다면 진화적 신경망(유연한 신경 트리로 코딩된 피드 포워드 신경망, 아키텍처는 PIPE 또는 GEP를 사용하여 최적화됨, 유연한 활성화 기능 매개변수는 PSO, EPSO 또는 시뮬레이션된 어닐링을 사용하여 최적화됨)에 대해 읽어보십시오. 등.)그래 그게 사실이라고 하기에는 조금 너무 좋은 것 같다고 생각했어
그 네트워크를 구축하는 데 1시간도 채 걸리지 않았습니다. 이러한 진화적 신경망 이 UTHONN과 관련이 있습니까? 이 유형의 ANN이 기존의 FF 등받이 모델보다 훨씬 더 잘 작동한다는 기사가 있습니다. 저는 MATLAB으로 작업하고 있습니다. 말씀하신 대로 할 수 있습니까? 또한 소프트웨어에 대해 무엇을 제안하시겠습니까? 또는 MATLAB은 괜찮습니까?
@카잠
테이블에 돈을 좀 남겨주세요
간단한 피드포워드 최적화 알고리즘을 구현하고 일종의 비대칭 MM으로 성공적인 거래를 촉진합니다. 표준화된 통계 측정을 통해 실제 거래 결과에 액세스하여 실적이 저조할 때 전체 모델 또는 모델의 일부가 손상되었는지 알 수 있습니다. 최적화/그림판으로 돌아갑니다.
이 모든 것은 네트워크가 주기적으로 악용 가능한 행동을 포착한 경우에만 가능합니다. 패턴이 프랙탈 특성인 경우 성공의 길에 있다는 힌트입니다.
이전 게시물을 보면 오버트레이닝/피팅 증후군을 앓고 있을 것입니다.
나는 더 간단한 절차로 그들을 제거할 수 있도록 많은 수의 낮은 품질의 거래를 할 것입니다...나는 과적합에 대해 읽었고 이것이 여기서 일어난 일이라고 가정합니다. 10년 샘플을 10개의 1년 샘플로 나누고 1년에 교육하고 다음 해에 테스트하는 것이 더 나을까요? GBPJPY는 5-10년 주기를 거칩니다. 저는 10년 샘플을 선택했습니다. 그 주기를 식별할 수 있도록 네트워크를 훈련시키고 싶었기 때문입니다. 해당 주기에 대해 훈련된 네트워크가 주기의 어느 부분에 있는지 식별하고 적절하게 응답할 수 있기를 바랍니다.
내 이전 전략은 큰 움직임을 기다린 다음 현금화하는 것을 포함했지만 스캘핑 전략의 일부로 신경망을 사용하기를 희망합니다. 나는 예측된 종가가 현재보다 높거나 낮았는지 여부에 따라 거의 모든 틱 을 거래하려고 합니다.
진화 신경망 은 유전 계산 알고리즘과 최적화 방법을 사용하여 구축하고 최적화한 피드포워드 신경망입니다. UHHONN이 아닌 다른 것입니다. (btw UHHONN은 매우 유망해 보이며 다음 테스트 목록에 있습니다.
).
나는 그 두 논문이 좋은 시작이 되어야 한다고 생각한다
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfENN을 생성하기 위해 Matlab을 사용할 수 있지만 GEP, PIPE 등을 위한 m-script를 찾거나 작성해야 합니다.
진화 신경망은 유전 계산 알고리즘과 최적화 방법을 사용하여 구축하고 최적화한 피드포워드 신경망입니다. UHHONN이 아닌 다른 것입니다. (btw UHHONN은 매우 유망해 보이며 다음 테스트 목록에 있습니다.
나는 그 두 논문이 좋은 시작이 되어야 한다고 생각한다
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdf좋아요, 그 서류들을 보고 거기에서 가겠습니다. 나는 유전자 최적화에 대해 읽었고 그것이 가장 논리적인 접근 방식인 것 같습니다. 나는 Alyuda NeuroIntelligence의 뉴런과 가중치의 유전적 최적화를 가지고 있었지만 $600 정도였고 Matlab에서 할 수 있다면 더 좋을 것입니다.
제남대학교에서 신경망 예측에 관한 논문이 많이 나오는 것 보신 적 있으신가요? 나는 다양한 HONNS에 대한 문서를 가지고 있습니다. 원하시면 이메일로 보내드리겠습니다. 주소를 알려주십시오. 압축을 풀고 붙이려고 했지만 분명히 토큰이 누락되었습니다.
진화 신경망은 유전 계산 알고리즘과 최적화 방법을 사용하여 구축하고 최적화한 피드포워드 신경망입니다. UHHONN이 아닌 다른 것입니다. (btw UHHONN은 매우 유망해 보이며 다음 테스트 목록에 있습니다.
나는 그 두 논문이 좋은 시작이 되어야 한다고 생각한다
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdf안녕,
그 논문의 아이디어를 어떻게 구현합니까? Matlab 또는 C++ 코드가 있다는 뜻입니까?
비딕
Nvidia의 CUDA 기술을 기반으로 하는 서버를 사용하고 있기 때문에 사용하는 모든 알고리즘의 자체 버전을 작성합니다(최신 Intel Quad 프로세서보다 1000배 빠른 속도로 계산합니다.
).
하지만 대부분 C 언어를 사용합니다.
HONN에 대한 좋은 정보 소스를 원하시면 "경제 및 비즈니스를 위한 인공 고차 신경망" 책을 읽으십시오. 새책이라 좋은 정보가 많이 있습니다. 가격은 킬러(180$)이지만 pdf에서 찾을 수 있습니다.
.
내가 추천하는 다른 책들:
- "유전 프로그래밍에 대한 현장 가이드" - 다음에서 무료로 다운로드할 수 있습니다.
- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
About PIPE you can read here:
[CODE]http://edocs.tu-berlin.de/diss/2003/salustowicz_rafal.pdf올해 말까지 "금융 시계열 예측 을 위한 진화적 신경망"에 대한 박사 학위 논문을 마칠 예정이며 아마도 영어로 번역하여 일부를 업로드할 것입니다.
카잠,
당신은 이 물건으로 거래에서 좋은 결과를 얻었습니까?