Conselheiros em redes neurais, compartilhando experiências. - página 2
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Ainda não ouvi falar de ninguém ganhando dinheiro estável em redes neurais, é muito instável. O TS mais simples em muwings é mais estável.
Há poucas informações no fórum sobre soluções prontas, e a eficácia das redes neurais para o comércio no mercado. Sugiro discutir e compartilhar experiências aqui. Se já existe um tópico com discussão, por favor, faça um link para ele.
Estou usando classes daqui, simples e multicamadas Perspectron. Espero que as aulas contem corretamente, estou contando com a experiência do autor. Começou a experimentar, interessante :)
No momento eu tenho 11 índices de entrada, a saída é um ziguezague, deslocado por 1 barra para o futuro.
Estes são os resultados da minha grade de 8 meses. Estou treinando em 1000 barras, 10.000 épocas, 70 neurônios em uma camada oculta. Os sinais são invertidos e puramente por rede neural, sem filtros adicionais. 15 min tf.
Experimente-o em 8 anos.
A rede é bem treinada para uma determinada área, e se você fizer tudo de acordo com a fantasia, então você deve ter uma amostra para interromper o treinamento, a chamada amostra de teste, então o treinamento também é ligeiramente ajustado a ela. O gráfico é apresentado pelo menos na seção de validação ou é uma seção de treinamento?
Experimente-o em 8 anos.
A rede aprende bem para um determinado enredo, e se você estiver fazendo bem, você deve ter uma amostra para parar de aprender, uma chamada amostra de teste, de modo que o aprendizado se ajusta ligeiramente para isso também. O gráfico é apresentado pelo menos na seção de validação ou é uma seção de treinamento?
Não há muitas informações no fórum sobre soluções prontas e eficácia da rede neural para o comércio de mercado.
A rede neural em si não gera idéias. Tudo o que ela faz bem é se ajustar à história em uma determinada seção da história.
Agora uma pergunta: Qual é a diferença entre o sinal de seus 10 indicadores e o sinal da rede neural? E em continuação: O que você planeja obter da saída da rede neural? Nenhum slogans como "sinal perfeito" .....
A rede neural em si não gera idéias. Tudo o que ela faz bem é se ajustar à história em uma determinada seção da história.
Agora uma pergunta: Qual é a diferença entre o sinal de seus 10 indicadores e o sinal da rede neural? E em continuação: O que você planeja obter da saída da rede neural? Nenhum slogans como "sinal perfeito" .....
Não se trata de encaixar em uma história, trata-se de aprender alguns padrões. Se o padrão encontrado for estável, ele também funcionará por algum tempo no futuro.
Não entendo a pergunta qual é a diferença e quais são os sinais. Eu planejo obter um resultado, por mais estranho que possa parecer :) Essa é uma solução específica, no meu caso é uma previsão para 1 barra à frente.
Sim, isto é uma validação, um vetor de aprendizado de apenas 1000 barras.
OK.
Cheguei à conclusão, em meu tempo, que o treinamento para um pequeno segmento está repleto de comportamento imprevisível de rede em barras futuras. O mercado pode cair no treinamento, e então digamos que ele começa a vacilar para cima e para baixo. E então a rede começará a derramar. Mas se você construir uma rede tal que, digamos, em 10 anos de treinamento e em outros 5 anos mostre um lucro, isso é uma conquista.
OK.
Cheguei à conclusão, em meu tempo, que o treinamento para um pequeno segmento está repleto de comportamento imprevisível de rede em barras futuras. O mercado pode cair no treinamento, e então digamos que ele começa a vacilar para cima e para baixo. E então a rede começará a derramar. Mas se construir uma rede que demonstre lucro com, digamos, 10 anos de aprendizagem e outros 5 anos, então é uma conquista.
Para isso devemos adicionar OpenCl a esta classe, que tais amostras enormes poderiam ser calculadas, porque um núcleo e 1000 barras levarão mais de 5 minutos :) Mas até agora ainda não descobri como transferir os cálculos para a placa de vídeo.
O que o senhor alimentou e qual foi a estrutura da rede?
Não se trata de adaptação à história, mas sim de aprender alguns padrões. Se o padrão encontrado for estável, ele funcionará no futuro por algum tempo.
Não entendo a pergunta, qual é a diferença e que sinais significam. Eu planejo obter um resultado, por mais estranho que possa parecer :) Essa é uma solução específica, no meu caso é uma previsão de 1 barra de avanço.
Você está ciente de que todos os padrões de atraso em relação aos indicadores lineares e, neste caso, a rede neural é inútil.
Sobre a segunda pergunta .... Quem lhe deu a idéia de fazer redes neurais se você estiver "flutuando" em perguntas básicas, se não estiver se afogando....
Você está ciente de que todos os padrões de atraso em relação aos indicadores lineares, caso em que uma rede neural é inútil.
Para a segunda pergunta .... Quem lhe deu a idéia de fazer redes neurais se você não estiver se afogando em perguntas básicas....
Você está me fazendo descompreender). O que você quer dizer com que todos os padrões estão atrasados em relação aos indicadores lineares? Eu quis dizer que a combinação de indicadores sobre as entradas forma um padrão que a grade aprende ajustando os pesos para obter a saída correta. De que tipo de atraso estamos falando aqui?
Ninguém me disse, eu só achei interessante).
Você está ciente de que todos os padrões de atraso em relação aos indicadores lineares, caso em que uma rede neural é inútil.
Sobre a segunda pergunta.... Quem lhe deu a idéia de fazer redes neurais se você estiver "nadando" nas perguntas básicas, se não estiver se afogando....
Vou procurar meu tópico sobre rede neural.... Foi no dia 4 e há muito tempo.
http://forum.mql4.com/ru/38550
O insumo foi a diferença de preço com algum atraso (ordem de algumas horas). A saída é uma previsão para várias horas mais ou menos de binários.
Todas as redes foram obtidas pela força bruta da arquitetura.
O principal problema era a colagem de múltiplos testes de avanço. Isto deve ser automatizado de uma boa maneira.