вопрос по внешним DLL - страница 2
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
Кстати, сегодня мы обсуждали и не нашли никаких проблем (ну разве что нет классов) сделать нейросеть на MQL4. Да, напрячься придется, но не смертельно. Представьте себе что это простой C язык и все получится.
Кстати, сегодня мы обсуждали и не нашли никаких проблем (ну разве что нет классов) сделать нейросеть на MQL4. Да, напрячься придется, но не смертельно. Представьте себе что это простой C язык и все получится.
А тут кто-то говорит о том, что не желает ничего менять в своем коде. Ну в добрый путь....
спасибо.
Нейросеть - это 10% работы "в реальном времени", и 90% - когда ее учишь. Надо создать массив (по одному на уровень) нейронов, для каждого - синапсы с весами, и каждую эпоху (а при торговле на одночасовом интервале - в одной эпохе около 10000 OHLC плюс (возможно) - индикаторы по ним, а эпох - тысячи для каждой сети...) надо обсчитывать по алгоритму градиентного спуска... И все это мне предлагается сделать на языке, в котором пока нет дебагера. Спасибо, нет.
Что касается правки кода... дык, правлю. Когда я говорил, что переделывать не хочу - имелось в виду, переделывать на MQL, а в С++, конечно правлю. Потому и вопросы задаю. Не обижайтесь, Ренат. Ваш МТ - прекрасный продукт, и я не наезжаю ни на вас, ни на него.
спасибо.
ExpertSample.dll с исходным кодом и примерами вызовов в дистрибутиве
Что посоветуешь почитать по нейросетям? И что означает "обучение" нейросети? Это на реальных котировках что-ли происходит, то есть он-лайн? Какая-нибудь здравая мысль при этом закладывается или простой перебор параметров?
Сети в трейдинге - на 99 процентов так называемые Feedforward Backpropagation сети, что уменьшает количество материала для изучения раз в 20, то есть, скажем, сети Кохонена изучать не надо.
Обучение - на исторических данных, хотя некоторые разработчики (см. Neurohell), похоже, дооптимизировались до того, что их сети можно обучать за несколько секунд, между тиками. Не знаю, я экспериментировал пока только с часовыми графиками, и чаще, чем раз в год, ничего с сетью не происходит, то есть, если работала, то работает и дальше. Ну, конечно, если опять евро введут, то все изменится, но это редко бывает :)
Здравые мысли закладываются, конечно. Скажем, если пытаться предсказывать индикатор CLV, то довольно легко догадаться, что данных за сутки (мы говорим о часовках) будет мало. Также ясно, что сеть, в которую тупо вбито сто значений индикатора, за сто часов (имеются в виду так называемые лаги), будет учиться очень медленно. Соответственно, берем лаги 1,2,3,...8,10,12...24,28... и так до 64. Всего штук 18 (вместо 100), и прекрасно работает, и много быстрее учится. Ну и так делее: число нейнонов, слоев (3 :), какие индикаторы брать... А если просто перебирать параметры, никакого процессора не хватит.
Ну и главное, конечно. Нейросеть учится на похожих данных, поэтому вышеупомянутый CLV, меняющийся в заданном интервале от -1 до 1 лучше, чем тот же Close, который пол-года может тупо лезть вверх. Это часто упускают из виду - нам не нужна цена валюты, чтобы торговать, нам сигнал нужен, а сигналом может быть то же пересечение уровня индикатором CLV. Уфф...
Что посоветуешь почитать по нейросетям? И что означает "обучение" нейросети? Это на реальных котировках что-ли происходит, то есть он-лайн? Какая-нибудь здравая мысль при этом закладывается или простой перебор параметров?