Поясните на пальцах, как реализовать обучение без учителя или с подкреплением
каждую свечу делать предположение, что она будет вверх, и, если она вниз, то не вверх )
Да, я просто не понимаю алгоритм. Логическая разница методов. Подавать на вход - надо ли? Или система сама должна внутри себя что-то выстроить на основе принятия двух/трёх решений: вверх, вниз, ожидать(ничего не делать), и отдачи/отклика "среды" (графика) в виде "неа" и "угадал!". А если подавать на вход, то для чего? Что нейронка будет делать с входными данными, если нет обратного распространения ошибки, нет корректировки весов.
Да вся научная терминология - бред бухого. Не ищите смысла в названии - его там нет.
Относишь текущий паттерн к какому-нибудь классу. Потом смотришь результат - угадал или не угадал. Соответственно + или - к рейтингу паттерна (класса).Да вся научная терминология - бред бухого. Не ищите смысла в названии - его там нет.
Относишь текущий паттерн к какому-нибудь классу. Потом смотришь результат - угадал или не угадал. Соответственно + или - к рейтингу паттерна (класса).Спасибо за идею
Звучит интересно. Я уже пробовал подобное (собирал статистику), но только статистику на 1 бедующую свечу вперёд. Не пробовал несколькоОбуч с подкреплением не для таких простых задач оптимизационных. Он используется там, где действия агента влияют на среду, тогда возникает множество состояний и нужно найти хорошие переходы. Когда не можете сходу проложить путь из точки А в точку Б не потеряв хитпойнты. Просто давать вознаграждение за правильно открытые сделки это конечно бессмысленно, когда это можно за 1 проход сделать.
Спасибо за информацию
Ахаха)))
Одно большое разочарование: поскольку автор не выкладывает файлы моделей (.nnw), то пришлось поломать голову в тексте статей о том, как их создавать, потратив много времени. И, когда автор частично пояснил, как создавать модель к конкретной статье, то... результат был плачевный: после всех мероприятий, когда нажимаешь кномку "Старт" в тестере, этак, раз 10. 10 раз результат РАНДОМНЫЙ! И, ладно бы, все в +, как в конце статьи графики. Нет, 50 на 50, часть в + часть в -. Не работает, я в шоке)) От потраченного времени.
Я почему ещё спросил про подкрепление: наткнулся месяц назад на хабре, по-моему, на статью, где была приложена работа зарубежных исследователей МО, где опубликованы результаты работы нейросети на форвардах (пдф, всё на английском, много красивых формул): 59-60% профитных сделок на долгосроке, соотношение СД/ТП неважно, поскольку в итоге в + торгуют. Мол, только с подкреплением такое возможно.
UPD
Я почему ещё спросил про подкрепление: наткнулся месяц назад на хабре, по-моему, на статью, где была приложена работа зарубежных исследователей МО, где опубликованы результаты работы нейросети на форвардах (пдф, всё на английском, много красивых формул): 59-60% профитных сделок на долгосроке, соотношение СД/ТП неважно, поскольку в итоге в + торгуют. Мол, только с подкреплением такое возможно.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Есть переменная с фактическим значением, и результат перемножения весов на входные/выходные данные сравнивается с этим фактическим значением. Более простой пример описан бразильцем в статье про перцептрон. Прямой проход——сравнение с фактом——обратный проход с корректировкой весов. Окей.
Гоняю такую нейросеть по истории, она её заучивает, вплоть до 100% угадывает цвет следующей свечи. Но, как только выходит в форвард, результат с первой же свечки 50%. Вообще не работает. Даже если обучить на результативность 60%, все равно на форварде 50.
А как быть с обучением без фактических данных? Как это описать? Не могу сообразить.
Представляется так: каждую свечу делать предположение, что она будет вверх, и, если она вниз, то... что, то? Не пойму. Записывать в переменную, что на этой свече не вверх, а вниз? Потом на следующей итерации предположить, что она вниз? Тогда я просто записываю историю. По сути тоже самое.