Usando inteligência artificial na MTS - página 3

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Itso:
Realmente, Reshetov é bom, parece que até agora ninguém fez redes neurais na MQL4, eles apenas falam e se gabam sobre isso.


Caesar postou uma rede neural em CodeBase - The Self-Learning Expert
 
Desculpe - dormi demais - minhas desculpas.
Mas ainda assim, não nego meu raciocínio.
E ainda assim Rosh - como tudo isso terminou?
 
De forma alguma. Você ainda precisa crescer para a necessidade de utilizar a rede neural (esta conclusão que fiz por mim mesmo). Ou seja, primeiro você precisa definir o problema (formalização da estratégia, etc.), e só depois dominar uma ferramenta (utilizando a rede neural).

Mais uma coisa. Há uma forte suspeita de que minha rede neural (minha cabeça) no momento é mais fria do que qualquer rede artificial, que eu posso criar no momento. Decidimos voltar a este tópico mais tarde, quando a necessidade surgir. Até agora, a necessidade ainda não foi sentida.
 

Caro Reshetov, eu não queria menosprezar sua realização. Em vez disso, eu queria entender a essência de seu Conselheiro Especialista. Estou firmemente convencido da otimização: ela deve ser realizada dentro do Expert Advisor para torná-la uma rede neural completa. Minha pergunta sobre perceptrona foi mal formulada. Vou tentar reformular: por que você usa a combinação linear de CA (plano) em vez de condições se (a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4) que descrevem um poliedro. Deixe-me tentar fazer uma analogia. Suponha que eu ponha um chapéu quando ele estiver abaixo de zero lá fora. Quero prever se vou colocar um chapéu amanhã ou não. Ou seja, eu deveria prever a temperatura amanhã: se ela estiver abaixo de zero, eu a usarei. Com seu sistema, pego a temperatura de hoje e multiplico-a por 35. Acrescento ao resultado a temperatura de uma semana atrás, multiplicada por 27. Depois tomo a temperatura há quinze dias multiplicada por 84 e tomo a temperatura há três semanas multiplicada por 7. Enquanto a temperatura faz perfeito sentido (assim como a CA), o resultado de sua combinação linear descrita acima perde seu significado. É claro que posso ajustar os coeficientes do modelo para que ele possa prever a temperatura para amanhã com alguma probabilidade. Mas acho que é melhor usar condições que façam algum tipo de sentido físico. Por exemplo, se a temperatura de hoje está abaixo de zero, e a de ontem estava acima de zero, então temos uma tendência de diminuição da temperatura, e é possível que a temperatura de amanhã também esteja abaixo de zero. Você também pode acrescentar outros fatores (indicadores) que influenciam a temperatura de amanhã. Por exemplo, se a temperatura de hoje está abaixo de zero e sem nuvens, a temperatura de amanhã provavelmente também estará abaixo de zero. Se abandonarmos esta analogia e passarmos ao forex, por que não selecionar vários indicadores diferentes que medem o movimento dos preços e lhes impor condições como if(IND1>x1 && IND2>x2 ...). A grande maioria dos Expert Advisors é construída desta forma. Mas há muito poucos Conselheiros Especialistas que são capazes de auto-aprender (adaptar-se), ou seja, otimizar x1, x2 ... na vida real.

A propósito, também tenho um pouco de experiência na criação de um Expert Advisor em uma rede neural. Foi construído pelo método do vizinho mais próximo. Foi um monte de cálculos, mas de pouca utilidade. Acabei por abandoná-la.

 
Sim, aí estão eles, os verdadeiros motivos da perplexidade original do gpwr quanto à escolha do indicador fornecido à entrada do perceptron. Cito meu palpite:

Mathemat escreveu (a):
Yuri, vamos lá, 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 raciocinar com sua escolha - por que AC e não alguma IACD...


Gpwr, você já recebeu a resposta uma página antes: não procure um significado oculto em redes neurais; procure racionalidade no número de parâmetros otimizáveis e, naturalmente, nos resultados finais do sistema e sua validade estatística mais ou menos aceitável. Afinal de contas, muitos sistemas de acompanhamento de tendências são baseados em muwings. O homem gosta de ver o mundo ao seu redor como liso e não fractal, pois um mundo liso parece mais previsível para ele.

2 Rosh: Gosto de sua idéia de três redes neurais paralelas, cada uma treinada em uma parte diferente do gráfico, mas eu, também frustrado com os resultados do treinamento de minha NS primitiva, preferiria GA em vez de NS. McCormick parece considerar os GAs mais promissores do que os NSs em sua enciclopédia de sistemas comerciais.

E em geral, um sistema normal que finge funcionar em qualquer parte do gráfico deve ser adaptável para responder por seus próprios desastres. Grosso modo, os pesos perceptron na EA do autor do ramo devem de alguma forma se adaptar ao estado do mercado.
 
Vou me afastar um pouco do tema, embora também esteja em sintonia. Enquanto dirigia do trabalho hoje, ocorreu ao meu cérebro burro que todos nós deveríamos reconsiderar nossa atitude em relação aos indicadores. Está na perspectiva de seu uso em redes neurais, mas não apenas nelas. Em resumo, quero partir da idéia de que um indicador não é uma pequena ferramenta para a decoração de telas, mas uma ferramenta que ajuda no comércio. Na minha opinião, a melhor maneira de ajudar este processo é estimar a probabilidade de movimento de preços para cima ou para baixo por uma certa quantidade de pontos sem qualquer sabedoria. Portanto, vamos considerar que o indicador é um número (ou melhor, a função das séries de preços) que muda de +1 para -1. O sinal deste número mostra a suposta direção do movimento de preços - '+' para cima, '-' para baixo, enquanto o módulo - a probabilidade de alcançar uma quantidade significativa de pontos nesta direção, por exemplo 30 (será melhor torná-lo um parâmetro indicador obrigatório). Isto é, todos os indicadores têm uma interface unificada e uniforme. O que eles têm dentro deles depende inteiramente da consciência dos autores. Eu o criei especialmente com o objetivo de conectar indicadores a redes neurais. Neste caso, eles são extremamente fáceis de conectar. Mas eu acho que a idéia tem seu próprio valor. Não terei que lidar com um novo indicador escrito usando este padrão, sua curva é imediatamente compreensível. Caso contrário, pode acontecer frequentemente que você veja um indicador na Internet. Não há descrição do mesmo. E mesmo que haja um código fonte, é difícil dizer o que o autor tinha em mente e o que fazer com ele... Infelizmente, coisas tão populares como vários moobs e Bollinger perdem seu direito de existir com tal abordagem. Mas ninguém prometeu que seria fácil... As vantagens de tal padrão, me parece, muitas vezes superam suas desvantagens.
 
eugenk1 писал (а):

Eu criei isto precisamente com o objetivo de conectar indicadores a redes neurais.

Vocês sabem sobre o sistema Nostradamus? Ou devo desenterrar novamente o link dos arquivos? Para 100 indicadores, preços de diferentes períodos de tempo, todos em rede neural....
 
gpwr писал (а):

Exceto que há muito poucos especialistas capazes de auto-aprendizagem (adaptação), ou seja, otimização x1, x2 ... na vida real.


Quem não é muito preguiçoso;-) Otimizar o período de otimização em meu Conselheiro Especialista do Campeonato. Meu próprio consultor especializado ocasionalmente mostra lucro na M15, H1. Ainda não tenho tempo para experimentá-lo.
 
Integer wrote:
Quem não é preguiçoso;-) Otimizar o período de otimização em meu Conselheiro Especialista do Campeonato. Meu próprio consultor especializado ocasionalmente mostra lucro na M15, H1. Ainda não tenho tempo para fazer experiências com ele.

Se não for um segredo - quanto tempo passou entre o anúncio oficial do Campeonato e o final da inscrição?
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