Usando inteligência artificial na MTS - página 8
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2 SergNF.
Estou tão longe do tema quanto o Pólo Sul. Só fiquei viciado no posto de eugenk, mas ninguém o apoiou. E quando eu decidi observar o especialista, tão longo e tenso para descobrir onde está a IA e como ensiná-la. :-))
Mas então, quando até mesmo perguntas elementares estavam ficando fora de controle, eu não pude resistir e me atrapalhei. :-)
A tecnologia aqui, infelizmente, tem sido discutida muito pouco. Principalmente apenas o especialista. Mas a tecnologia é certamente interessante. Eu tenho que pensar. Portanto, o tema foi muito útil para mim.
Estas contas são uma coisa fina, não podem ser aplicadas ao forex. :-)))
Você pega seu indicador preferido (se externo, através do iCustom) e envia seu valor para um arquivo por alguma quantia (quanto você quer prever no futuro) VOLTAR e, há opções, Fechar/Alto/Baixo "na primeira barra" ou Máximo/Baixo para este intervalo. Você pode analisar e pensar em como aplicá-lo lendo artigos paralelos de http://www.tora-centre.ru/library/ns/spekulant04.htm, http://www.tora-centre.ru/library/ns/spekulant03.htm
Não pensei então em nenhuma classificação de redes neurais e mapas Kohonen - e fiz uma conclusão prematura, que os NS eram de pouca utilidade, e então comecei a experimentar com GA. Penso que meu caminho é típico da maioria dos comerciantes que buscam o Graal em NS - sem estudá-los seriamente. Parece que agora, em termos de Elliott, podemos dizer que passei com sucesso as fases da 1ª onda (tentativa de ataque unilateral sem treinamento sério) e da 2ª onda (resfriamento profundo) ao lidar com a NS. É hora da Terceira Onda, hehe...
P.S. Eu concordo com a opinião de Yurixx. A rudeza não deve ser tolerada, embora o especialista deva ser reconhecido como muito curioso.
Você não me convenceu. Eu entendo muito bem que o teste é por preços de abertura de barras, MAS ! Ela abre uma barra e temos que encontrar (para esta EA) o valor CA em quatro pontos, incluindo o valor CA da barra que acaba de abrir. Onde conseguimos ar condicionado se ele é formado somente no fechamento do bar?
Você mesmo escreve que o bar abriu, portanto, há um preço de abertura do bar. Ele (o preço aberto da barra) não mudará durante a formação da barra (pode mudar alto, baixo e fechado, mas aberto - não, porque a barra já está aberta).
Espero que seja claro:)
Só precisamos escrever na testa de todas as laminas insatisfeitas com tinta indelével (ou melhor ainda, queimá-la com ferro endurecido): "Slose[0] é o Lance do último tique que chegou ao terminal, não a capacidade telepática do testador de estratégia".
Rapazes, achei muito interessante o que a Reshetov fez. É claro que não estamos falando de nenhum tipo de inteligência artificial. AI é necessariamente adaptação e treinamento, pelo menos de uma rede neural, pelo menos de um filtro linear. Mas acho que deveríamos falar mais sobre o comportamento do grupo de indicadores. A cada um deles é atribuído um peso que reflete sua importância e utilidade. E há uma "votação" ponderada - soma. A única coisa que eu tomaria para 4 indicadores 14 parâmetros ao invés de 4, para levar em conta todas as combinações possíveis de parâmetros. Acho que é possível construir um verdadeiro sistema adaptativo desta forma. Tomamos índices normalizados (sobre os quais escrevi acima) e estimamos a qualidade de cada um deles por comércio virtual. Um comerciante mentiroso é punido com a diminuição do peso (até negativo, o que significa "interpretar meu sinal exatamente na direção oposta"), enquanto um comerciante que funciona bem é recompensado com o aumento do peso. A propósito, este sistema realmente merece o título de inteligente... Se você pegar 10 símbolos ao invés de 4, o número de todas as combinações possíveis será 1023. Que mente humana é capaz de analisar uma montanha assim! E o sistema pode...
- neuronka mente, então é "teimoso": w[i] i= a[i] para todas as entradas denotadas por i;
- o neurônio deu uma resposta correta, então ele recebe uma "cenoura": w[i] += a[i] para todas as entradas denotadas por i;
Em seguida, é verificado se está sujo e, se deitar novamente, é "chicoteado" novamente no rabo nu até parar de mentir.Existe até mesmo um teorema, não me lembro de cujo nome, que prova que este algoritmo tem convergência, ou seja, mais cedo ou mais tarde ele encontrará uma equação aceitável do plano de separação, mas somente nesse caso se os objetos identificados forem separáveis linearmente no espaço de características destes objetos.
Mas a identificação por compra e venda não é linearmente separável, portanto a rede neural ainda comete erros, mesmo que você a execute através do pulso com algoritmos clássicos de treinamento.
E o processo de otimização do Expert Advisor é o treinamento deste sistema.
E ainda - se o próprio programa decidir quando abrir/fechar, então, por definição, ele tem inteligência artificial.
E o processo de otimização do Expert Advisor é o treinamento deste sistema.
Eu mesmo me dediquei à NS há mais de um ano (em TradingSolutions e de forma bastante direta): tentei prever o alto-baixo um dia à frente com diferentes MAs na entrada, usando a rede Jordan-Elman.
Por exemplo, podemos tentar descobrir a pose mais lucrativa (comprar ou vender) pelos valores dos índices e osciladores. E pode funcionar, porque a tarefa tem identificação. Mas se você tentar usar a neurônica para calcular onde o lucro deve ser daquelas mesmas poses, você pode ter sucesso nos testes, mas fora da amostra é improvável, porque o valor do lucro é extrapolação - o preço deve pelo menos tocá-lo (para determinar os alvos é provavelmente melhor usar fuzzles).
Dito de forma simples, você estava tentando espetar pregos nas paredes de concreto com uma TV.
Conclusões mais detalhadas e cálculos matemáticos que foram feitos com base nos resultados obtidos após a conclusão do projeto Perceptron podem ser lidos no livro:
Minsky, M and Papert, S (1969) The PERCEPTRON; an Introduction to Computational Geometry, MIT Press, Massachusets
tradução disponível:
Minsky M., Papert S. The Perseptron: Traduzido do inglês: Mir, 1971. - с. 261
Meu conselho, crianças, antes de brincar, e antes de tornar públicas conclusões muito importantes baseadas nos resultados das brincadeiras, tentem primeiro estudar os materiais sobre o assunto. Em primeiro lugar, não fará nenhum mal e, em segundo lugar, permitirá que você não pise no ancinho, o que todos sabem há muito tempo.
Minsky, M and Papert, S (1969) The PERCEPTRON; an Introduction to Computational Geometry, MIT Press, Massachusets
tradução disponível:
Minsky M., Papert S. The Perseptron: Traduzido do inglês: Mir, 1971. - с. 261
Meu conselho, crianças, antes de brincar, e antes de tornar públicas conclusões muito importantes baseadas nos resultados das brincadeiras, tentem primeiro estudar os materiais sobre o assunto. Em primeiro lugar, não fará nenhum mal e, em segundo lugar, permitirá que você não pise no ancinho, o que todos sabem há muito tempo.
Minsky, M and Papert, S (1969) The PERCEPTRON; an Introduction to Computational Geometry, MIT Press, Massachusets
tradução disponível:
Minsky M., Papert S. Perseptrons: Per. - с.
Meu conselho para vocês, pequenos companheiros, antes de brincar, e depois tirar conclusões públicas significativas de tais brincadeiras, é que primeiro se familiarizem com a literatura disponível sobre o assunto. Em primeiro lugar, não vai doer e, em segundo lugar, permitirá não pisar em um ancinho, sobre o qual todos já sabem há muito tempo.