Как Вы работаете с нейросетями? - страница 6
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
Если честно, не совсем понял вашу мысль.
Мысль простая:
Пусть у нас есть две ТС:
1. На отбой от канала, т.е. контренд. Зарабатывает в канале, сливает на пробоях.
2. На пробой канала - тренд. Зарабатывает на продолжительных трендах, сливает в боковиках
Если чарт перевернуть вокруг горизонтальной оси, то обе ТС будут вести себя также, т.е. трендовая будет зарабатывать в даунтренде, даже если на нормальном графике, под который ее подогнали, преобладал аптренд.
Собственно и сетка должна вести себя симметрично, т.е. если ее обучили на аптренде, то она должна "зарабатывать" и в даунтренде. Если она этого не умеет, а например, "зарабатывает" только в аптренде, то она хуже вышеприведенных примитивных ТС, т.к. начнет сливать и в даунтренде и в боковике.
Т.е. при обучении сети ей нужно скармиливать не только выборку примеров с анализируемого ВР, но и все примеры в перевернутом виде.
Например:
Пусть в обучающей выборке есть некие два обучающих примера. (входы и выходы от -1 до +1):
0,35 -0,21 0,8 -0,51 -0,71
0,71 0,1 -0,21 -0,96 0,12
Где: От первого по предпоследнее значения - входы, например, нормированные значения (RSI - 50.0) / 50.0 или какого еще осциллятора. Последнее значение - то, что хотим на выходе. Соответственно, чтобы получить симметричное обучение, каждый такой пример необходимо дополнить перевернутым, т.е. увеличить обучающую выборку вдвое:
0,71 0,1 -0,21 -0,96 0,12
-0,35 0,21 -0,8 0,51 0,71
-0,71 -0,1 0,21 0,96 -0,12
0,35 -0,21 0,8 -0,51 -0,71
Не извиним. См. GRNN-GA
И что? Там нейросеть заменена генетическим алгоритмом?
Что именно рассказывает эта ссылка? К чему она?
Можно цитату -- для особо непонятливых?
Решение этого вопроса простое - нужно обучать сеть на таком промежутке времени, на котором присутствуют все виды движения. И боковик, и аптренд, и даунтренд. Конечно, нужно понимать, что если сеть обучена только на аптренде, то на даунтренде она сольёт ))))
Все правильно сказал... только как быть со сменой динамики? У меня так нече особо путного и не вышло ..то гуд то не гуд...
пс.а так если есть нормальные входа для учителя (тоесть - есть что ему найти во входах) - то не важно - сетка(любой структуры),карты кох,га, к - метод и.тд.... все будет работать...
пс.а так если есть нормальные входа для учителя (тоесть - есть что ему найти во входах) - то не важно - сетка(любой структуры),карты кох,га, к - метод и.тд.... все будет работать...
И что? Там нейросеть заменена генетическим алгоритмом?
Что именно рассказывает эта ссылка? К чему она?
Можно цитату -- для особо непонятливых?
Речь идет о том, что под нейросетями подразумевают различные алгоритмы, в т.ч. и регрессионные, генетические и пр. Ссылка на GRNN-GA приведена для примера, т.к. на самом деле, это даже нейросетью назвать можно только потому что используются весовые коэффициенты - поисковик релевантных примеров по запросу в базе данных.
Напомню изначальное утверждение: НС и ГА -- совершенно разные вещи, между собой никак не связанные.
Одно на другое не меняется никак.
Будете спорить?
спорить о методах,алгоритмах(сетки, га и т.д...) поиска сигналов по условию (учителю) можно безконечно...так же как и о приготовлении вр... смысл то в другом...пока общая динамика сохраняется - все гуд...изменилась - слив....
Дело не в динамике. Динамика может быть любая - главное чтоб закономерности, которые сеть нашла на периоде тренировки, работали в будущем. Вот в этом вся загвоздка.....)))
Мысль простая:
Пусть у нас есть две ТС:
1. На отбой от канала, т.е. контренд. Зарабатывает в канале, сливает на пробоях.
2. На пробой канала - тренд. Зарабатывает на продолжительных трендах, сливает в боковиках
Здесь трудность будет в одном - как определить, какая фаза рынка будет дальше и как долго она продлиться......