Робот на нейронный сетях - страница 2

 
Vitaly Palkin:

Интересует опыт разработки роботов на нейронных сетях. Какие данные передаете в сеть, на какой истории и таймфрейме проводите обучение ?

На данный момент реализовал по простому: берем n-количество баров и передаем в сетку на выходе получаем коэффициенты предсказания от 0 до 1 на покупку и также на продажу

Обучение провел с 2012-2018 на разных таймфреймах риск на сделку 2% стоп 25/4. 

вот что получилось:


можно в тестере стать виртуальным миллионером без нейросетей, в MT4 вообще миллиардером)

эта тема поднимиется на этом форуме постоянно, последние лет 10ть, чего то удивительного (по результатм) пока никто не показал публично, может у вас получится...

 
Vitaly Palkin:

Интересует опыт разработки роботов на нейронных сетях. Какие данные передаете в сеть, на какой истории и таймфрейме проводите обучение ?

На данный момент реализовал по простому: берем n-количество баров и передаем в сетку на выходе получаем коэффициенты предсказания от 0 до 1 на покупку и также на продажу

Обучение провел с 2012-2018 на разных таймфреймах риск на сделку 2% стоп 25/4. 

вот что получилось:


Такого рода метод не рабочий. Очень много "шума", сеть с таким подходом не сможет выделить из него устойчивые паттерны.

 
Aliaksandr Hryshyn:

Такого рода метод не рабочий. Очень много "шума", сеть с таким подходом не сможет выделить из него устойчивые паттерны.

Предлагаете в ручную отыскивать паттерны ? Так после обучения она как раз таки их и нашла. Возможно на истории она просто запомнила когда ей входить)? 

 
Vitaly Palkin:

Предлагаете в ручную отыскивать паттерны ? Так после обучения она как раз таки их и нашла. Возможно на истории она просто запомнила когда ей входить)? 

То что правильно собранная НС найдёт и запомнит паттерны которые человек не видит это факт. То что паттерны отрабатываются как и все заметные 50/50 это тоже факт. Всё что вы сделали это просто нашли больше сигналов для сделок. Если хотите реально продолжать то вам нужно малость в другом русле искать... подаёте на вход нейросети например даты рождения артистов и находите закономерность в развитии ценообразования пары евробакс. Вот тогда ваша сетка будет чегото стоить. По поводу деревьев решений был пост, так вот этот алгоритм делает просто в разы всё быстрее и с гораздо большим количеством данных. Тоесть на деревьяв вы ещё больше паттернов себе насобираете, но отработку ни кто вам не гарантирует.

 
Anatolii Zainchkovskii:

То что правильно собранная НС найдёт и запомнит паттерны которые человек не видит это факт. То что паттерны отрабатываются как и все заметные 50/50 это тоже факт. Всё что вы сделали это просто нашли больше сигналов для сделок. Если хотите реально продолжать то вам нужно малость в другом русле искать... подаёте на вход нейросети например даты рождения артистов и находите закономерность в развитии ценообразования пары евробакс. Вот тогда ваша сетка будет чегото стоить. По поводу деревьев решений был пост, так вот этот алгоритм делает просто в разы всё быстрее и с гораздо большим количеством данных. Тоесть на деревьяв вы ещё больше паттернов себе насобираете, но отработку ни кто вам не гарантирует.

Ясно, спасибо! буду курить...

 

да, хотелось бы какого то минимального тестирования вне периода обучения 

потому что если тестировать на наученном периоде будет просто супер подгонка, а так бы научили бы сеть на всём периоде минус 6 месяцев а потом отдельно запустили на 6 месяцев, хоть какой то был бы приближенный результат а то такие подгонки я тоже делал но толку не было 

 
Vitaly Palkin:

Предлагаете в ручную отыскивать паттерны ? Так после обучения она как раз таки их и нашла. Возможно на истории она просто запомнила когда ей входить)? 

Вы уверены, что это паттерны)? Да, запомнила.
Конечно, лучше поиск автоматизировать.
Посмотрите в сторону Волкинг-форвард оптимизации. Он опирается на то, что паттерны должны быть постоянны во времени. Ну или, хотябы, имеющие небольшое линейное "движение" в пространстве параметров нейросети(в вашей ситуации). Надеюсь, что понятно написал.