НС + индикаторы. Эксперимент. - страница 8
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
В NSDT нету Кохонена, зато есть другие классиффицирующие сети, в аддоне Adaptive Net Indicators. Хотя можно из NeuroShell2 сеть подключить напрямую к МТ4 или к NSDT.
Интересно, как Вы планируете использовать сеть Кохонена для трейдинга? Там ведь не три класса получается, гораздо больше. Нужно придумать какой-то алгоритм разбора получившихся классов. ..
Я когда только начал исследования на тему классификации баров с пом. карт Кохонена, для простоты эксперимента закодировал бары: бычий +1, медвежий -1, додж 0. От балды в NS2 сделал 15 классов. После тренинга у меня получилось, что 4 класса оказались пустыми. Переделал количество классов на 11 и в таком виде загнал эту сетку в МТ4. Потом скриптом записал по три класса около всех экстремумов, сделал простенькую обратку. Причем, данные на вход подавались "как есть", т.е. просто номера классов. Нормализации никакой нигде не было. Потом простенького советника, состоящего, собссно, только из этих сеток, по сигналам от обратки "натравил" на 2005 год. Как ни странно, он даже заработал. Разумеется, никаких выводов о результатах я даже и не пытался делать, поскольку это даже не эксперимент, а лабораторная работа. Но вот о перспективах направления мне поразмыслить захотелось...
Т.е. я хочу сказать, что никакого алгоритма отбора классов не понадобилось. Все было наглядно нарисовано на графике в самом NS2. И, в общем-то, можно добиться желаемого результата в самом NS2. Правда для этого приходится немного прыгать туда-сюда, играться параметрами, смотреть графики, смотреть выходные данные. Т.е. несколько утомительно, но зато вполне возможно.
Интересно, как Вы планируете использовать сеть Кохонена для трейдинга? Там ведь не три класса получается, гораздо больше. Нужно придумать какой-то алгоритм разбора получившихся классов. ..
Разумеется не 3 и даже не 10. На первом этапе анализирую ручками, чтобы придумать подходящие критерии. Потом это автоматизирую. Из того что задумано:
- на каждый вход вешается оценка "степени идеальности" - насколько он близко например к локальным экстремумам (33)
- потом каждый класс можно оценить с точки зрения чистоты - сколько туда попало идеальных или близких к тому входов, а сколько пустых
Первое исследование первой версии набора входов(часовки) показало, что на сотню классов( нейронов) находится 2-3 класса вполне приемлимых с точки зрения входа в рынок. Ну и по мощности этих классов получается около 2-4 сделок в день.
Все пока сыро и в стадии разработки :-) Потом планирую сделать ( уже начал) программу которая самостоятельно будет создавать сеть, тренировать, оценивать, прогонять во встроенном тестере, сохранять результаты, создавать новую, прогонять, выбирать "чемпиона" и т.д.
ЗЫ. Ладно пока помучаю NS2 только убогая она, как я сказал, в плане интерфейса и оценки результатов тренировки сети.
Почему же нет-то? Есть.
Работая с сетью Кохонена, мы заранее не сможем сказать сколько получиться классов. В процессе обучения, входной вектор признаков будет делиться на классы пока выполняется заданный критерий разделимости (например Евклидово расстояние). Допустим получили мы "сгустки", находим центры, а дальше...
Визуально, по карте, конечно можно оценить, но хотелось бы автоматом. На втором этапе должен быть учитель, который бы указывал какие классы, каким действиям соответствуют.
У меня тоже пока сыро всё. Есть идеи, наработки. Я тоже с NS2 работаю.
Работая с сетью Кохонена, мы заранее не сможем сказать сколько получиться классов. В процессе обучения, входной вектор признаков будет делиться на классы пока выполняется заданный критерий разделимости (например Евклидово расстояние). Допустим получили мы "сгустки", находим центры, а дальше...
Визуально, по карте, конечно можно оценить, но хотелось бы автоматом. На втором этапе должен быть учитель, который бы указывал какие классы, каким действиям соответствуют.
У меня тоже пока сыро всё. Есть идеи, наработки. Я тоже с NS2 работаю.
Ну почему же мы не можем сказать сколько классов получиться? Всё мы можем сказать. Не знаю как в НШ2(утверждать не буду - не смотрел), а в Трейдере сколько классов укажешь столько и будет - класс покупки, класс продажи, класс выхода из покупки, класс выхода из продажи. Сколько нужно столько и будет. И проблем с этим нет.....
Во первых мне НС2 не нравится тем что там нельзя сделать раскраску карт Кохонена, во вторых нельзя на лету поменять кластеризацию, что легко позволяет дедуктор. Сеть-то для этого не надо переучивать! Только поменять параметры объединения в классы. В том же дедукторе можно задать кол-во классов, можно задать уровни значимости для кластеризации, тогда действительно непонятно сколько их будет, а можно вообще без классов, а смотреть на то в какую ячейку попадает вход.
www.basegroup.ru легко ищется и гуглом
www.basegroup.ru легко ищется и гуглом
www.basegroup.ru легко ищется и гуглом