По следам Bettera

Новый комментарий
 
Почитал немножко информации по вероятностным сетям(PNN) и предположил как происходило написание советника на чемпионат.
PNN состоит из входного слоя, к примеру, подается на вход MA разных периодов, скажем штук 12.
Скрытых же нейронов имеется по числу поданных образцов для обучения,  например, 4000 в одном слое.
За счет такой архитектуры сетка, сразу раскидывает образец по вероятной принадлежности к классу.
Вот такое количество весов нейронов и присутсвует в советнике. Выходной нейрон один(-+), или два - бай, селл.
Очевидно что найти веса в Метатрейдере невозможно для такого количества переменных.
Отсюда следует, что подбор коэффициентов проводился во внешней программе.  Возникает вопрос, можно ли средствами Метатрейдера,
написать такой скрипт, который бы создал внешний файл с коэффициентами, который затем и скормить своему советнику.
Вот у Betterа хватило коэффициентов на три месяца, затем выборка уже перестали действовать.
 
iseman:
Почитал немножко информации по вероятностным сетям(PNN) и предположил как происходило написание советника на чемпионат.
PNN состоит из входного слоя, к примеру, подается на вход MA разных периодов, скажем штук 12.
Скрытых же нейронов имеется по числу поданных образцов для обучения, например, 4000 в одном слое.
За счет такой архитектуры сетка, сразу раскидывает образец по вероятной принадлежности к классу.
Вот такое количество весов нейронов и присутсвует в советнике. Выходной нейрон один(-+), или два - бай, селл.
Очевидно что найти веса в Метатрейдере невозможно для такого количества переменных.
Отсюда следует, что подбор коэффициентов проводился во внешней программе. Возникает вопрос, можно ли средствами Метатрейдера,
написать такой скрипт, который бы создал внешний файл с коэффициентами, который затем и скормить своему советнику.
Вот у Betterа хватило коэффициентов на три месяца, затем выборка уже перестали действовать.

А как же быть с комментариями автора:

1. На вход подаётся комбинация кастомных (пользовательских) индикаторов. Т.е. не МА в чистом виде.

2. советник самообучается в процессе торговли.

Если полагать, что Better лукавил, то какой вообще тогда смысл вирить что его советник основан на NN вообще и PNN в частности?

 
iseman:
Вот у Betterа хватило коэффициентов на три месяца, затем выборка уже перестали действовать.

Мне кажется тут Вы ошибаетесь, даже несморя на смену тренда, и поменявшийся "характер" движения система не сливала, слегка потоптавшись, потихоньку двигалась вперед. Подзабыл, но кажется Better говорил что писал систему сразу на MQL. Неуверен что там (в Kub'е) вообще есть весовые коэфициенты... А результатом обучения является подбор таких парамеров TP, SL, ну еще ряда в внутренних вспомогательных параметров, но не коэффициентов, или их там ничтожное кол-во ...


Выходной нейрон один(-+), или два - бай, селл.

Я бы сказал на выходе три сигнала, Бай - Селл - Курить бамбук

 
Figar0:

Я бы сказал на выходе три сигнала, Бай - Селл - Курить бамбук


То есть на выходе один нейрон, который выдает действительное число. Если >A, то buy, если <-A, то sell, в промежутке - бамбук.

 
goldtrader:
iseman:

Почитал немножко информации по вероятностным сетям(PNN) и предположил
как происходило написание советника на чемпионат.
А как же быть с комментариями автора:
1. На вход подаётся комбинация кастомных (пользовательских) индикаторов.
Т.е. не МА в чистом виде.
2. советник самообучается в процессе торговли.
Если полагать, что Better лукавил, то какой вообще тогда смысл вирить
что его советник основан на NN вообще и PNN в частности?
А я автору верю, вопрос не в том, что там в советнике, а в том,  как самому реализовать нечто похожее, не обязательно точно также как у Bettera.
 
Yurixx:
Figar0:

Я бы сказал на выходе три сигнала, Бай - Селл - Курить бамбук


То есть на выходе один нейрон, который выдает действительное число. Если >A, то buy, если <-A, то sell, в промежутке - бамбук.


Лучше 3 нейрона.
 
goldtrader:

Если полагать, что Better лукавил, то какой вообще тогда смысл вирить что его советник основан на NN вообще и PNN в частности?

Золотые слова. ИМХО нейронки там как фильтр, а основная тема в другом. Но да увидим не будущем чампе.
 
Prival:

Боюсь, что мой вопрос потонет. Но если вдруг Вы его увидите, и Вас не затруднит ответе, пожалуйста.

Как я понял из приведенного выше ответа, на выходе НС два класса разделенные одним порогом (А). Для пояснения сути вопросов возьму пример. Пусть прогноз направления курса (f) это будет уравнение прямой y(x)=a*x+b, точнее коэффициент а сравнивается с неким порогом А. (двоичная логика Да-Нет), и распознаются 2 класса (вверх и в низ)

Вопросы.

  1. Есть ли у Вас исследования двух пороговой логики, т.е. введение зоны не знаю (Да-Нет-Незнаю). Если Да. Приводит ли эта логика к улучшению распознавания?
  2. Есть ли третий класс (допустим колебательное звено) некий аналог флэта ?
  3. Используете ли Вы в каком либо виде фильтр Калмана ?

Заранее спасибо за ответ

1-2. На самом деле, на выходе имеем три варианта:

  • f < -A: SHORT
  • -A < f < A: "не знаю"
  • f>A: LONG

3. Нет

Это ответ Better'a 
 

Единственно, на счет чего касательно этого экспера у меня нет идей, так это каким фильтром и в каком виде там EURJPY. Есть мысли?

 
Prival:
1-2. На самом деле, на выходе имеем три варианта:

  • f < -A: SHORT
  • -A < f < A: "не знаю"
  • f>A: LONG

3. Нет

Это ответ Better'a 

А по каким сигналам (классам NN) кроются в таком случае позиции с рынка? ИМХО как минимум должно существовать ещё два сигнала:

- close long,

- close short.

 
Figar0:

Единственно, на счет чего касательно этого экспера у меня нет
идей, так это каким фильтром и в каком виде там EURJPY. Есть мысли?

EURJPY - один из входов нейросети, вполне объяснимо, возможно, нейросеть ловит начальное движение по иене, затем оно продолжается на евре.
А вообще смысл этого советника в том, что сеть классифицирует огромное количество паттернов, по числу нейронов скрытого слоя, я не пару-тройку, как типичная МТС.
123
Новый комментарий