Usando inteligência artificial na MTS - página 2

 
Reshetov писал (а):
A Integer escreveu (a):
Reshetov escreveu (a):
A Integer escreveu:
tomamos o valor de 4 pontos, multiplicamos cada valor por um coeficiente, resumindo - o que não é suavização por um filtro?
Se pegarmos os valores de algum número de pontos e multiplicarmos cada um deles por sua constante correspondente e obtivermos o resultado, esta ação em matemática é chamada de equação linear:

a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn = d

E o alisamento requer recorrência, ou seja, algum valor conhecido é usado para calcular o valor alisado:

a1 = a1 * a1 * w1 + a2 * w2 + ... + um * wn





Você já ouviu falar de médias móveis com ponderação linear?
Faça uma pausa. É uma pena que o fórum não ignore os interlocutores muito incômodos.


Por que não? - Alt+F4

Você já inventou o MACDZeroCrooss que é apenas MACross. Agora você inventou um filtro digital;-)

Se você acrescentar mais pontos a esta expressão, você pode lucrar com qualquer símbolo no testador após a otimização.
 
Integer писал (а):
Você já inventou o MACDZeroCrooss, que é apenas um MACross, e agora você inventou um filtro digital.

Se você acrescentar mais pontos a esta expressão, você pode lucrar com qualquer símbolo no testador após a otimização.
Do ponto de vista científico, o Expert Advisor pode não ser o melhor, não é uma ferramenta pronta, e você pode ter lucro no testador em mãos habilidosas... Mas, por exemplo, fiquei surpreso com a simplicidade deste mecanismo. Aqui está o resultado de testes futuros usando dados reais de tick de 1 de setembro de 2011 até 20 de outubro de 2011 após a otimização de 300 passes no período de 1 de janeiro de 2011 até 30 de agosto de 2011. É claro que este não é um especialista original, mas ainda assim 10% do que me inspirou.
 
Eu não sou especialista em redes neurais, mas é uma questão natural. O que exatamente esta EA tem em comum com a inteligência artificial? A otimização do x1-x4 é feita de uma forma muito natural e manual. Portanto, qualquer EA pode ser chamada de inteligência artificial porque cada EA precisa de otimização de seus parâmetros de entrada. E o fato de que o preceptron é calculado como uma combinação linear de valores presentes e passados de CA, isso também não é um determinante. Se a otimização fosse realizada automaticamente dentro da EA, eu concordaria com o nome.

A propósito, a Integer apontou corretamente que proceptron se parece com um filtro digital. Sou um especialista neste campo e sei o que estou dizendo. Ou seja, um preceptron é um AC filtrado. O significado desta filtragem (ou combinação linear de alto-falantes) não é claro.
 
gpwr:
Eu não sou especialista em redes neurais, mas é uma questão natural. O que exatamente esta EA tem em comum com a inteligência artificial? A otimização do x1-x4 é feita de uma forma muito natural e manual. Portanto, qualquer Expert Advisor pode ser chamado de inteligência artificial, porque qualquer EA precisa de otimização dos parâmetros de entrada, e o fato de que preceptron é calculado como uma combinação linear de valores presentes e passados de CA, também não é um fator determinante. Se a otimização for realizada automaticamente dentro do Expert Advisor, eu concordaria com o nome.
Qualquer problema para o qual não sabemos o algoritmo de solução é, a priori, inteligência artificial (c) Jean - Louis Lauriere

Traduzido para o russo, qualquer problema cuja solução possa ser obtida por uma busca completa ou simplificada de variantes é classificado pela burguesia como inteligência artificial. Na URSS, tais problemas foram classificados como um ramo da matemática aplicada e uma subseção de algoritmos para encontrar soluções ótimas.
 
gpwr:
Ou seja, o preceptron é um alto-falante filtrado. O significado desta filtração (ou combinação linear AC) não é claro.
Que tipo de especialista você é se não entende o significado de filtração linear (separação)?

É claro que tudo que passou pelo filtro é identificado como um sinal para abrir uma posição longa. Tudo o que foi filtrado é considerado uma posição curta. Da mesma forma, as posiçõesabertas são filtradas para uma inversão de tendência.
 
Yuri, por que ficar tão emocionado? A questão era quase certamente sobre o significado oculto dessa filtragem, não a interpretação do resultado... Grosseiramente falando: por que esta filtragem em particular? Como aplicado ao sistema comercial, pode não ser a pergunta mais adequada, mas você pode tentar argumentar sua escolha - por que AC e não algum MAKD...
 
Mathemat:
Yuri, por que ficar tão emocionado? A questão era quase certamente sobre o significado oculto dessa filtragem, não a interpretação do resultado... Grosseiramente falando: por que esta filtragem em particular? Quando aplicado a um sistema comercial, pode não ser a pergunta mais adequada, mas você pode tentar raciocinar porque AC e não algum MACD...
Quem proíbe o uso de MACD? No entanto, neste caso não haverá 5 variáveis externas ajustáveis, mas mais 3. O oscilador MACD também deve ser ajustado e, portanto, otimizado, como no MACDSample EA.

AC foi implementado devido a estas considerações apenas porque não tem outros ajustes externos além de símbolos e prazos.

Portanto, não procure um significado oculto: não estava lá de forma alguma, já que tudo era feito seguindo o princípio, quanto mais simples, mais rápida seria a otimização. Este é apenas um exemplo de uma rede neural primitiva usando o otimizador genético MT4 incorporado de estratégias sobre dados históricos, em vez do algoritmo de treinamento padrão. Nada mais, nada menos.

A propósito, falta o takeprofit da estratégia devido à mesma razão - é um parâmetro de ajuste adicional. Embora, se for implementado, é bem possível que o comércio se torne mais lucrativo ou mais estável...
 

Agora faz mais sentido. Como quer que você o chame - perceptron, gene, filtro ou diabo com cinco chifres - a essência do consultor não muda. Suas palavras inteligentes enganaram as pessoas e até que você explique o que é perceptron, você não esperará por nenhuma compreensão e discussão construtiva... Em geral, a idéia é realmente muito interessante: todos os parâmetros otimizáveis são embalados em uma função simples.

 
O Perceptron é o mais simples . É verdade, Reshetov é bom, parece que ainda ninguém fez uma rede neural na MQL4 - eles apenas falam e se gabam sobre isso. Mas o próprio especialista fez muito poucos negócios para chegar a uma conclusão definitiva.

Mas o melhor neurônio é aquele na cabeça - especialmente quando se precisa apenas reconhecer algumas situações, por exemplo, comprar/vender. Mas o cérebro humano mal reconhece os sinais de entrada/saída do mercado e, portanto, quase não ajuda. Sem mencionar o erro XOR inerente ao perceptron.

E a questão é que não há padrões no Forex. Há um padrão bem definido - movimento nos canais de apoio e resistência e quebras destas equações. Tudo o resto é um movimento aleatório.

O treinamento de redes neurais é uma adaptação clássica. E se houver realmente algumas regularidades, o ideal é que o neurônio as pegue. Mas até agora não há resultados. Porque não há nenhuma regularidade, exceto pelo modelo descrito acima. Rosenblat inventou o perceptron na década de 60 e tentou usá-lo no mercado na época.

É claro que minhas palavras não significam que Reshetov deva parar de repente. Você só precisa trabalhar de uma maneira mais relaxada, sem bombástico e ressentimento.
 
Mathemat:

Agora faz mais sentido. Como quer que você o chame - perceptron, gene, filtro ou diabo com cinco chifres - a essência do consultor não muda. Suas palavras inteligentes enganaram as pessoas e até que você explique o que é perceptron, não há esperança de compreensão e discussão construtiva... Em geral, a idéia é realmente muito interessante: todos os parâmetros otimizáveis são embalados em uma função simples.

Não fui eu quem deu o nome, foi o nome de um projeto sobre a criação de alguma aparência de olho humano - "Perceptron", ou seja, o reconhecimento de um. É onde eles utilizaram um filtro ou separador linear, ou melhor, uma equação linear do plano, através das desigualdades em relação aos quais se pode descobrir quais pontos de um lado e quais do outro lado do separador (o problema da identificação ou classificação dos objetos). Posteriormente, tais separadores ficaram conhecidos como uma rede neural de camada única.