O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 27
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Nenhum supercomputador ajudará, apenas um conhecimento mínimo da natureza dos mercados.
Uma abelha sem um supercomputador voa milhares de flores a vários quilômetros de distância e leva o lucro para sua colmeia sem erros)).
Nenhum supercomputador ajudará, um conhecimento mínimo da natureza dos mercados é suficiente.
Umaabelha sem um supercomputador voa milhares de flores a vários quilômetros de distância e leva o lucro para sua colmeia sem erros)).
A abelha teve uma vantagem de milhões de anos e bilhões de abelhas que não voaram para a flor ou voltaram para a colmeia.
A abelha teve uma vantagem de milhões de anos e bilhões de abelhas que não conseguiram chegar à flor ou voltar para a colmeia.
Concordo que a abelha teve um avanço de milhões de anos e bilhões na história. Os humanos podem ter o mesmo número)).
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Se olharmos apenas o gráfico de preços, não fica claro por que ele está se revertendo.
Mas se você observar atentamente o OHLC, começará a notar certas regularidades no comportamento do preço.
A partir da simetria do OHLC, o comportamento muda e é possível prever o comportamento futuro.
Aqui está um exemplo.
As figuras mostram variantes do comportamento do preço no futuro. A versão final da ideia ainda não está completa, mas acho que a essência está clara. Na figura, apenas os preços OHLC são usadossem levar em conta o NS.
As coisas mudaram.
"Olá 😊 Estou procurando uma maneira de criar um consultor de negociação que possa analisar solicitações via Telegram e determinar automaticamente os parâmetros para negociar. Por exemplo, se eu escrever "quero comprar um iPhone" no Telegram, o GPT detectará automaticamente os parâmetros apropriados para a negociação. Alguém tem experiência na integração do Telegram com MQL4 ou no uso de inteligência artificial para analisar essas consultas? Eu agradeceria qualquer informação ou conselho! É apenas uma ideia, obrigado! 😄✨"
Agora sua consulta parece ainda mais acolhedora e amigável!
Apenas três entradas
in[1] = Close[1] - Close[2];
in[2] = Close[2] - Close[3];
in[3] = Close[3] - Close[4];
Otimização da escala para 2021
Avanço de quase 2 anos: de 2022 para 2023-10-29
Qual é o problema? - É um entre centenas ou milhares de conjuntos. Você nunca o encontrará entre os conjuntos de flush.
Qual é a boa notícia? - O Neuronics pode trabalhar com qualquer dado, desde que ele reflita um pouco do que está acontecendo no gráfico
Mesmas condições:
3 entradas, apenas normalizadas para um intervalo de -1 a 1. Aprendizado em 10 anos
Avanço de quase 2 anos: de 2022 para 2023-11-26
Já há mais negociações, embora pareçam pouco naturais em um período otimizado mais caótico.
Ainda os mesmos pontos sensíveis: você não encontrará um conjunto de trabalho entre centenas e milhares de outros ajustes, mas, mais uma vez, confirma que é possível trabalhar em forex, olhando apenas para os últimos três candlesticks.
Mesmas condições:
3 entradas, apenas normalizadas para um intervalo de -1 a 1. Aprendizado em 10 anos
Avançar quase 2 anos: de 2022 para 2023-11-26
Já há mais negócios, embora pareça pouco natural em um período otimizado mais caótico.
Os mesmos problemas: você não encontrará um conjunto que funcione entre centenas e milhares de outros ajustes, mas isso confirma mais uma vez que é possível trabalhar com forex observando apenas os três últimos candlesticks.
4 entradas
Otimização desde 2000 em 22 anos
Avanço dequase 2 anos: de 2022 a 2023-11-27
Vou tentar soldar o RNN a esse MLP. Talvez conjuntos como esse apareçam com mais frequência na lista.
Encontrei um efeito: ao otimizar os pesos de um MLP regular (2 camadas de 3 neurônios e outras arquiteturas), o neurônio abre apenas um tipo de posição: compra ou venda. Ou seja, as posições que ele considera necessárias para ganhar dinheiro.
Você tem alguma ideia de como "forçá-lo" a estudar os humores de alta e de baixa do gráfico e "guiá-lo" com cuidado?
Tentei forçar a colocação de uma bandeira na abertura alternada (se agora abri um sit, da próxima vez procure uma compra e abra, e assim por diante, em um círculo). Isso não trouxe nenhum resultado, além de ser rude e desajeitado.
Tentei adicionar a função de ativação SoftMax à saída, para a qual deixei três saídas: comprar, sentar e esperar. Em seguida, distorci para que a espera desempenhasse o papel de fechamento de posição, de modo que o neurônio (ou seja, o otimizador) tentasse, de alguma forma, reorganizar os pesos de modo que fosse forçado a abrir posições de compra.
Em conjuntos na parte inferior do otimizador, você pode encontrar essas configurações em que dois tipos de posições são abertas, mas na parte superior - nenhuma. Se você ensinar um ano em que prevaleceu uma tendência de baixa, ele abrirá persistentemente apenas sel. Ou ele pula correções decentes ou se acomoda nelas.
Entendo que a própria neuronka é algo parecido com uma mashka - ela calcula a média dos pesos de modo a obter o máximo. Ou seja, ela segue o caminho mais fácil. Mas, da maneira mais difícil, ela ganhará mais dinheiro. E no período otimizado, você pode pegar o que quiser.
Mas não, assim que você a força a abrir dois tipos de posições, ela não quer nem mesmo ser retreinada.
Brincando com o terceiro estado no SoftMax, o otimizador selecionou os pesos de tal forma que o estado SELL apenas flertou com o estado HOLD, e o neurônio BUY foi colocado no neurônio BUY em geral.
Aqui, estou curioso, como posso persuadir o neurônio a abrir em ambas as direções durante a otimização? Não quero usar uma tabela q, nem introduzir penalidades à força, nem diminuir os pesos que levam ao neurônio SELL por um coeficiente.
Ou há algo mais elegante, simples e claro.
Nos conjuntos na parte inferior do otimizador, você pode encontrar essas configurações em que dois tipos de posições são abertas, mas na parte superior - nenhuma. Se você ensinar um ano em que prevaleceu uma tendência de baixa, ele abrirá persistentemente apenas sel. Ou ele pula correções decentes ou se acomoda nelas.
Entendo que a própria neuronka é algo parecido com uma mashka - ela calcula a média dos pesos de modo a obter o máximo. Ou seja, ela segue o caminho mais fácil. Mas, da maneira mais difícil, ela ganhará mais dinheiro. E está no período otimizado, pegue o que quiser.
Mas não, assim que você a força a abrir dois tipos de posições, ela não quer nem ser treinada novamente.
Ao brincar com o terceiro estado no SoftMax, o otimizador selecionou pesos de tal forma que o estado VENDER apenas flertou com o estado MANTER, e o neurônio COMPRAR nem sequer foi considerado.
Estou curioso para saber como persuadir o neurônio a abrir em ambas as direções durante a otimização. Não quero usar uma tabela q ou introduzir à força penalidades para reduzir os pesos que levam ao neurônio SELL por um coeficiente
Ou há algo mais elegante, simples e claro.
treinar duas malhas - uma somente na compra e a outra na venda.
ligar ambas :-)
em seguida, adicionar uma rede de resolução de colisões (ou apenas um algoritmo) para que elas não negociem em direções diferentes ao mesmo tempo.