Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Правда, Решетов - молодец, кажется пока никто не делал нейросети на MQL4 - только говорили да хвастались.
Но все таки я своим рассуждениям не отказываюсь.
А все таки Rosh - как все это закончилось?
И еще. Есть сильное подозрение, что моя нейросеть(моя голова) на данный момент круче любой искуственной, которую я смогу создать на данный момент. Решил вренуться к этой теме позже, когда настанет необходимость. ПОка необходиомсть не прочувствована.
Уважаемый Reshetov, я не хотел принизить ваше достижение. Скорее всего я хотел понять суть вашего эксперта. Насчёт оптимизации я убеждён твёрдо: она должна проводится внутри эксперта, чтобы он был полноценной нейронной сетью. Мой вопрос насчёт perceptrona был неправильно сформулирован. Попытаюсь сформулировать его по новому: почему вы используете линейную комбинацию АС (плоскость) вместо условий if(a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4), которые описывают многогранник. Попробую провести аналогию. Допустим я одеваю шапку когда на улице ниже 0. Хочу предсказать нужно ли мне одеть шапку завтра или нет. То есть нужно предсказать завтрашнюю температуру: если она ниже нуля то одену. По вашей системе я беру сегодняшнюю температуру умножаю её на 35. К результату добавляю температуру неделю назад, помноженную на 27. Затем отнимаю температуру две недели назад, помноженную на 84, и отнимаю температуру три недели назад, помноженную на 7. В то время как температура имеет вполне ясный смысл (также как и АС), результат её линейной комбинации описанной выше теряет смысл. Конечно я могу подогнать коэффициенты этой модели так что она будет с какой то вероятностью предсказывать температуру на завтра. Но по-моему лучше исползьовать условия, которые имеют какой то физический смысл. Например, если температура сегодня ниже нуля, а вчера выше нуля, то имеем трэнд пониженя температуры и вполне возможно что завтра температура тоже будет ниже нуля. Можно также добавить другие факторы (индикаторы), которые влияют на завтрашнюю температуру. Например, если температура сегодня ниже нуля и безоблачно, то завтра наверно температура тоже будет ниже нуля. Если бросить всю эту аналогию и перейти к форексу, то почему бы не выбрать несколько разных индикаторов, измеряющих движение цены, и не наложить на них условия типа if(IND1>x1 && IND2>x2 .. .). Подавляющее большинство экспертов так и построено. Только вот очень мало тех экспертов, которые способны самоубучаться (адаптироваться), то есть оптимизировать x1, x2 ... в реале.
Кстати, я тоже имею небольшой опыт по созданию эксперта на нейронной сети. Он был построен по методу Nearest Neighbor (ближащий сосед). Вычислений было много, а толку мало. Я его в конце концов забросил.
Mathemat писал (а):
Юрий, ну зачем же так эмоционально. Вопрос почти наверняка был задан по поводу скрытого смысла этой фильтрации, а не интерпретации результата... Грубо говоря: почему именно такая фильтрация? В применении к торговой системе это, может быть, не самый адекватный вопрос, но ведь и ты можешь попытаться аргументировать свой выбор - почему именно АС, а не какая-нибудь МАКД...
Gpwr, ответ ты уже получил страничкой раньше: не ищи скрытого смысла в нейросетях; ищи рациональность в количестве оптимизируемых параметров и, конечно, в итоговых результатах системы и ее более-менее приемлемой статистической обоснованности. В конце концов, многие трендследящие системы основаны на мувингах. Человеку нравится видеть окружающий мир гладким, а не фрактальным, так как гладкий мир кажется ему более предсказуемым.
2 Rosh: Ваша идея насчет трех параллельных нейросетей, каждая из которых обучается на своем участке графика, мне понравилась. Но я, также разочарованный результатами обучения своих примитивных НС, предпочел бы ГА вместо НС. Кажется, в своей энциклопедии торговых систем Маккормик считает ГА более перспективными, чем НС...
А вообще нормальная система, претендующая на работоспособность на любом участке графика, обязана быть адаптивной, чтобы учитывать собственные катастрофы. Грубо говоря, веса перцептрона в эксперте автора ветки должны как-то адаптироваться к состоянию рынка.
Пришло мне это в голову именно из соображений подключения индикаторов к нейросетям.
Только вот очень мало тех экспертов, которые способны самоубучаться (адаптироваться), то есть оптимизировать x1, x2 ... в реале.
Кому не лень;-) Оптимзируйте период оптимизации в моем эксперте с чемпионата. Сам по себе эксперт периодически показывает прибыль на М15, H1. Никак руки не дойдут поэкспериментировать с ним.
Кому не лень;-) Оптимзируйте период оптимизации в моем эксперте с чемпионата. Сам по себе эксперт периодически показывает прибыль на М15, H1. Никак руки не дойдут поэкспериментировать с ним.
Если не секрет - сколько времени было между официальным объявлением о Чемпионате до окончания регистрации?