Encontrar um conjunto de indicadores para alimentar as entradas da rede neural. Discussão. Uma ferramenta para avaliar os resultados. - página 10
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... A adaptação implica o ajuste ao conjunto de teste, e aqui o sistema acabado é apenas testado contra ele...
Funciona muito bem com atratores :) Ainda não experimentei em fotos. Acho que a questão é a estrutura da fila. Eu não o pré-processei.
Se eu a encontrar, eu a enviarei para você. É um delphi, no entanto...
Dabbled, mas em uma área de aplicação completamente diferente. A propósito, não consegui fazer funcionar o PCA não linear. E a linear é muito fraca, eu acho.
No espaço prolongado do teorema de Mercer, tente aplicar seus dados e resolver o mesmo problema, que é o mesmo que o tópico de associação em redes neurais discutido aqui.
Ajustando-se a um conjunto de teste, ou comparando com um conjunto de teste - não vejo a diferença. IMHO
Há uma diferença, e uma grande diferença (algoritmo e em resultados). Mas vamos todos nos ater às nossas opiniões. Se alguém estiver interessado, por favor entre em contato comigo pessoalmente.
Se eu a encontrar, eu a enviarei para você. É Delphi, no entanto...
Eu agradeceria. Acho que a pergunta era sobre o pré-processamento. Eu não o fiz, pois estava apenas verificando o funcionamento da rede.
Saudações a todos os participantes e visitantes do fórum.
Quero oferecer a todos os interessados para discutir e buscar um conjunto de indicadores mais adequados para alimentar as entradas da rede neural.
Se você quiser estimar a rentabilidade do neurônio em meu programa, você pode usá-lo como uma ferramenta, também posso colocar um Expert Advisor MQL4 com um neurônio treinado. Dentro de limites razoáveis, é claro.Eu tenho perseptron autoescrito (em java) com número arbitrário de camadas e neurônios em cada camada eu o treino com algoritmo genético da biblioteca JGAP (http://jgap.sourceforge.net/).
O número de neurônios na primeira camada é igual ao número de insumos e na segunda camada - arbitrariamente, na terceira camada 1 neurônio. O neurônio produz sinais comerciais (saída do neurônio >0,5 - compra, saída do neurônio<-0,5 - venda). Os sinais são processados por um testador comercial auto-escrito que, baseado no sinal do neurônio, inverte a posição (ou entra no mercado, se nenhuma posição for aberta). A função alvo do algoritmo genético é o lucro resultante. Tal abordagem, em minha opinião, nos permite minimizar todos os erros possíveis e trazer o treinamento o mais próximo possível da negociação real. Exporto a rede treinada para a MQL4 Expert Advisor e a testei no testador de estratégia da MT4. Eu formo as entradas para a rede neural no indicador MT4 e as descarrego em um arquivo. O indicador e o Expert Advisor são formados pelo programa e são escritos nos arquivos (menos confusão e menos erros).Para mim, as redes de 4 camadas não dão mais lucro (geralmente menos) do que as de 3 camadas, mas levam mais tempo para treinar.
Treinei uma rede 8-10-1 por 4 dias em um Core2 Quadro 2.3. 10 fios paralelos com diferentes populações iniciais competindo para ver "quem tem mais lucro". 4 dias passaram cerca de 4000 gerações com 200 cromossomos em uma população. O lucro máximo foi obtido nas primeiras 2000 gerações, além disso, o lucro não aumentou. O maior aumento de lucro foi nas primeiras 100 gerações.
Eu verifiquei os resultados desta rede no testador de estratégia MT4. Descobri que a rede quase nunca alcança o limiar +-0,5 e o sinal comercial não é acionado. O motivo não é claro, ou seja, eu verifiquei a exatidão da exportação para MQL4 (com os mesmos valores de entradas em Java e MQL4 a rede dá os mesmos valores, talvez todo o fluxo de entrada devesse ter sido submetido, e não alguns valores aleatórios). Baixei o limiar para 0,4 e parece funcionar... Depois descobri que o Expert Advisor não pode reverter uma posição de uma só vez. Meu consultor especializado fechará a barra e o preço tem tempo para se mover antes da próxima barra. No período de aprendizagem (estou aprendendo em 1-08-09 a 1-10-09) o lucro na MT4 foi menor do que no meu testador, no período de testes na MT4 (1-10-09 a 1-11-09), a rede foi rentável. Olhei para os pontos de entradas não rentáveis e fiquei com a impressão de que os dados que entram na rede neural trazem informações insuficientes...
Eu insero rede neural: (k=100)
Entendo como funcionam os indicadores, mas não os entendo o suficiente e o mercado para escolher um número mínimo de indicadores por mim mesmo...Procurei no fórum e encontrei (o autor do post do qual tirei a idéia, infelizmente, não me lembro):
estudado em 10 fios, 200 gerações, tamanho populacional 200 para o período 1-08-09 a 1-10-09 (meu testador de java dá os resultados)rede 9-10-1 : lucro 10521
9-20-1 líquido : lucro 10.434
9-30-1 rede : lucro 10361
9-50-1 rede : lucro 10059
o resultado é bom, mas com a versão anterior parecia ser melhor... terei que colocar com as entradas anteriores (não salvei os resultados do último treinamento)
São necessários multiplicadores adicionais para ajustar os valores na faixa de -1 a +1
Depois de ler o que escrevi, comecei a pensar em um possível erro na exportação da rede neural treinada para o Expert Advisor - ela deve ser testada novamente.
P.S. Agora estou escrevendo uma rede neural recorrente de estrutura arbitrária (como entendo, a rede neural recorrente leva em conta não apenas o valor, mas também o ângulo de inclinação).
Entre esses brilhantes teóricos de redes neurais, eu provavelmente pareceria ser a ovelha negra. Mas alguém tem que fazer hambúrgueres e alguém tem que comê-los. Portanto, arriscarei a oferecer alguns conselhos interessantes. Você poderia usar dois indicadores Force Index.mq4( período 3.53), DeMarker.mq4( período 3.53) para treinar a rede neural e conectar as mudanças nestes indicadores com o fluxo de tempo normal - o tempo será o terceiro indicador. Os indicadores são simples e prevêem mudanças no mercado com 100% de confiabilidade. Em Force Index digite o nível 0,0, e em DeMarker digite os níveis 0,1 e 0,9. É claro que no código destes indicadores devemos mudar a dimensão dos períodos de int para o dobro.
Entre esses brilhantes teóricos de redes neurais, eu provavelmente pareceria ser a ovelha negra. Mas alguém tem que fazer hambúrgueres e alguém tem que comê-los. Portanto, arriscarei a oferecer alguns conselhos interessantes. Você poderia usar dois indicadores Force Index.mq4( período 3,53), DeMarker.mq4( período 3,53) para treinar a rede neural e conectar as mudanças nestes indicadores com o fluxo de tempo normal - o tempo será o terceiro indicador. Os indicadores são simples e prevêem mudanças no mercado com 100% de confiabilidade. Em Force Index entre no nível 0,0, e em DeMarker entre nos níveis 0,1 e 0,9. É claro que no código destes indicadores devemos mudar a dimensão dos períodos de int para o dobro.
tanto tempo já passou... Eu escrevi meu algoritmo genético, fiz uma rede de propagação recorrente para frente com feedback de quaisquer camadas subseqüentes a quaisquer outras anteriores... mas ainda não fiz a exportação de novas neurísticas para o mql4. não chegaram a esse ponto... Se eu fizer isso, terei em mente seus indicadores. :)