Советники: Классификатор на основе k-ближайших соседей. - страница 2

 

Может в место (или вместе с) мувингов закинуть отцентрированные стохастики разных периодов. Их поведение как раз "интуитивно" понятно, но с формализацией сложности...

Тока там в наглую делить низзя (иногда стох имеет значение 0). Надо, либо в случае нуля сдвигать стох на 0.001, либо брать например разность.


 
Galaxy:

Может в место (или вместе с) мувингов закинуть отцентрированные стохастики разных периодов. Их поведение как раз "интуитивно" понятно, но с формализацией сложности...

Тока там в наглую делить низзя (иногда стох имеет значение 0). Надо, либо в случае нуля сдвигать стох на 0.001, либо брать например разность.


Да не вопрос, здесь код со стохастиком в качестве входных значений, внутри кода периоды сами поменяете... Но основная стратегия остаётся прежней...

Просто не только от входных значений всё зависит, но и от стратегии входа тоже.

 

Кого интересует реальный советник пишите сюда raminradjabov@gmail.com

 
Asmodey:

Блин что то не пишится ничего в файлы...

вроде с кодом всё нормально, и насильно запускал deinit()...файлы пустые (хотя пишет что по 8 байт записано при каждом вызове FileWriteDouble)... может кто что подскажет?

А сделки есть, чтобы инф-ю о них записать? Код если меняли то ищите ошибку в том что изменили...

 

Вот это зверь 

за текущий месяц со 150$ до 18499$, я в этом ничего не понимаю, но разве такое разве возможно?

 
Asmodey:

Блин что то не пишится ничего в файлы...

вроде с кодом всё нормально, и насильно запускал deinit()...файлы пустые (хотя пишет что по 8 байт записано при каждом вызове FileWriteDouble)... может кто что подскажет?


Asmodey
писал(а):

Блин что то не пишится ничего в файлы...

вроде с кодом всё нормально, и насильно запускал deinit()...файлы пустые (хотя пишет что по 8 байт записано при каждом вызове FileWriteDouble)... может кто что подскажет?

Столкнулся с проблемой и сам. ;-)

Но быстро понял, в чем беда. После внесения изменений во внешние переменные всегда так бывает, если не сделать сброс во входных параметрах эксперта.

После установки «extern bool Base=true;», зайдите в свойства эксперта/ входные параметры и нажмите сброс, чтобы внесенные в код изменения вступили в силу.

Удачи.

 

Очень интересная и актуальная тема. Я сейчас занимаюсь разработкой Робота, в основу которого закладываю сразу несколько разных торговых стратегий. Проблему с выборкой лучших сделок за всю историю решил следующим образом:

По определенному довольно простому алгоритму просчитываются все приемлемые сделки за всю имеющуюся историю и заносятся в файл. Все сделки в базе получаются идеальными для данного участка графика и по этому, считаю, что если правильно провести анализ всех этих сделок можно получить самые оптимальные векторы для данного участка. Если охарактеризовать, в общем, принцип работы моего робота то все будет следующем образом:

Сначала формируем базу в файл, с самыми идеальными сделками в файл. Далее эта база будет анализироваться разными алгоритмами «теперь и этим что изложен выше». После чего, имея все необходимые критерии оценки и определения степени вероятности того или иного события, Робот будет совершать сделки на поступающих котировках, но не в реале, а так сказать в уме. Речь я виду не о демо счете, а именно о ведении Роботом виртуальных торгов чтобы в свою очередь оценить на новых приходящих данных актуальность своих способностей, а точнее способностей одной из заложенных в него систем.

Обязательно прикручу ваш метод определения степени вероятности к своему Роботу. Спасибо за идею!

Подробнее о моей работе читайте здесь. Будем работать!

 
kenji:

Вот это зверь

за текущий месяц со 150$ до 18499$, я в этом ничего не понимаю, но разве такое разве возможно?

Если разберётесь в мат. части советника поймёте... Возможно, но в данном виде только на истории...

 

Чем то похоже на сеть pnn, способ запоминания классов оригинален попробую такой применить в сети, мне тоже требуется разделить buy и sell классы правда я применял (close[i] - close[i+castbars] > 0) class[1] и < 0 class[0] соответственно, не совсем может правельно. Хотя на тренировочной выборке нет убыочных сделок, чего пока не могу сказать о торговле далее )...

Кстати те же приблемы:

1) Найти стационарные данные описывающие рыночные ситуации(или будущие сделки) с требуемой точностью или с требуемым уровнем правильной классификации.

2) Сверх большой объём мат.операций следствие – очень долго считается.... что и мешает найти "стационарные данные описывающие рыночные ситуации"

 
maxis_tm:

Чем то похоже на сеть pnn, способ запоминания классов оригинален попробую такой применить в сети, мне тоже требуется разделить buy и sell классы правда я применял (close[i] - close[i+castbars] > 0) class[1] и < 0 class[0] соответственно, не совсем может правельно. Хотя на тренировочной выборке нет убыочных сделок, чего пока не могу сказать о торговле далее )...

Кстати те же приблемы:

1) Найти стационарные данные описывающие рыночные ситуации(или будущие сделки) с требуемой точностью или с требуемым уровнем правильной классификации.

2) Сверх большой объём мат.операций следствие – очень долго считается.... что и мешает найти "стационарные данные описывающие рыночные ситуации"

Этот эксперт выполняет меньше мат. операций чем PNN, но всё равно долго... Принципы классификации похожи, я посоветовал бы Вам поставить задачу несколько иначе и использовать не PNN, а RBF сеть, но это потребует скорее всего собственной реализации ГА+RBF сеть, с подбором оптимального количества нейронов в слое RBF и центрами функций(и ширины,т.е. сигмы).