Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1427

 
Yuriy Asaulenko:
O NS é o mesmo ajuste do otimizador, ainda mais.
O número de camadas e neurônios nelas é determinado pela tarefa específica em mãos.
Sem qualquer treinamento teórico, é melhor não se envolver em NS.

A posição do leigo é baseada em uma verdade simples: você não precisa ser um cientista para usar eletricidade e wi-fi. Então é o mesmo aqui: vocês - cientistas, usando a análise, que por sua natureza implica divisão em partes seguidas de síntese, pegando os pedaços de algo sobrenatural, enquanto nós, nubs, estamos esperando na lateral quando você anexar uma interface para o seu brainchild e mostrar "onde picar")) Eu "criei" um neurônio pelas instruções, treinei-o e "escrevi" um Expert Advisor em MQL5 (nunca vou aprender nenhum deles na minha vida). Mas como é considerada uma tonelada mauvais na seção 'Artigos' da MQL5, eles geralmente escrevem "O objetivo deste artigo não é criar um sistema de negociação lucrativo..." no final dele, então o espaço de manobra é deixado. Estou à espera do próximo cientista que me dirá o que devo "pressionar")))).

 
Aleksey Vyazmikin:

Na minha opinião, esse é o problema - não há lógica e, portanto, liberdade total para melhor se aproximar do histórico de preços. Para um processo estacionário esta seria a abordagem certa, mas no nosso caso não está completo e, portanto, não está parado. Usar preditores com ideias - na minha opinião, isto é mais correcto.

A propósito, quantos neurónios e camadas de entrada com neurónios em cada camada da rede?

Obrigado pelo esclarecimento.

Esta imagem mostra uma rede com 3 camadas de 20 neurónios cada. Eu posso criar no máximo 10 camadas de 100 neurônios no programa (leva muito tempo para aprender, eu tentei uma vez)

 
Petros Shatakhtsyan:

Nenhum MO ou redes neurais são úteis em forex.

Eles são úteis. Eles são muito bons na resolução de algumas classes de tarefas. Quais deles, está escrito em qualquer livro sobre NS.
 
Yuriy Asaulenko:
O NS é o mesmo encaixe do optimista, ainda mais.
O número de camadas e neurônios nelas é determinado pela tarefa específica em mãos.
Sem qualquer treinamento teórico, é melhor não fazer NS.

Em geral, mais ou menos falando, este é o caso. Optimizer, grid ou "genético", é bom para procurar um óptimo para um pequeno número (uma dúzia de pares) de parâmetros relativamente independentes, distribuídos metricamente de forma relativamente homogénea, quando os parâmetros são altamente dependentes e a sua distribuição está longe de ser homogénea, isto aplica-se quando existem muitos (maldição da dimensionalidade), a procura estocástica, e especialmente o grid, não é eficaz. Por exemplo, por que um perseptron de várias camadas não pode ser treinado com algoritmo genético. A propagação inversa pode ser feita "encaixando" centenas ou mesmo milhares (todos os pesos de todos os neurónios da rede) de parâmetros, que naturalmente podem "fotografar" qualquer ruído multidimensional, levando a arte de retunir a um novo nível em comparação com a de se fazer medições com indicadores.

 
Yuriy Asaulenko:
Adequado. Eles resolvem algumas classes de tarefas muito bem. Quais deles, está escrito em qualquer livro sobre NS.

São, evidentemente, indispensáveis para certas tarefas. Por exemplo, no xadrez ou no reconhecimento de impressões digitais e padrões diferentes, em movimentos padrão, etc.

 
Ivan Butko:

Aqui está a pedra de tropeço, à espera que o próximo especialista me diga o que devo "pressionar" a seguir))))

Pressionar os botões não é mais um problema. Não precisa de saber nada - basta carregar nas teclas.

A questão é definir uma tarefa específica para o MdE. E é provável que ninguém o faça por si ou por si.

 
Petros Shatakhtsyan:

São, evidentemente, indispensáveis para certas tarefas. Por exemplo, no xadrez ou no reconhecimento de impressões digitais e vários padrões, em movimentos padrão, etc.

Yuriy Asaulenko:

Pressionar os botões não é mais um problema. Você não precisa mais saber de nada - basta pressionar as teclas.

É tudo uma questão de definir uma tarefa específica para o MdE. E é pouco provável que isto seja feito por si ou por mais alguém.

Entendo que o problema inicial para NA no forex - é o reconhecimento dos números no gráfico. E tudo o resto é uma tentativa de perverter a NS).

 
NeuroPro já tentou. Acho que vou tentar novamente com 10 palavras com 100 neurónios em cada (só por curiosidade).

E depois passo ao próximo artigo e uso o NeuroSolution (ou algo do género).
 
Petros Shatakhtsyan:

São, evidentemente, indispensáveis para certas tarefas. Por exemplo, no xadrez ou no reconhecimento de impressões digitais e vários padrões, em movimentos padronizados, etc.

Bem, e no mercado também. Um exemplo disso é a lógica treinável. Em vez de escrever você mesmo condições infinitas, coloque um NS lá - 15 minutos, e está feito. A questão era como colocar NS lá).

 
Ivan Butko:

Eu entendo que a tarefa inicial para NS no forex é reconhecer as formas no gráfico. E tudo o resto é uma tentativa de perverter NS)))

O mercado não se lembra deles e não consegue "vê-los". Quantas versões de "correlacionadores de petternas" houve que já rebentaram a heptótese de petternas?