Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 348

 
elibrarius:

мне кажется нереально, что-то прибыльное всего с 3 - 5  входов посчитать по такой матрице. Согласен, что она покрывает все возможные вариации.

Но если например сделать сеть с 5 входами, это будет 32 коэффициента для вычислений. Генетический алгоритм обычно сходится за 10000 проходов, т.е. входы переберутся в среднем как -1,0-1.
С 3-мя входами может закономерность и сможет быть рассчитана, но 3 входа мало, на мой взгляд.

А нейросети, на R или даже из ALGLIB можно строить любые и быстро их расчитать. Внутренняя структура у них будет не такая полная, но при обучении найдутся самые сильные зависимости.


не забывайте про комбинированные стратегии, где НС может выполнять только часть входов, например показывать общее направление, тогда как сигналы, например, подает другая система

Допустим, есть система, которая льет во флэте, можно оптимизировать НС фильтровать такие участки, а остальная логика будет работать "как есть"

 
Maxim Dmitrievsky:


не забывайте про комбинированные стратегии, где НС может выполнять только часть входов, например показывать общее направление, тогда как сигналы, например, подает другая система

Допустим, есть система, которая льет во флэте, можно оптимизировать НС фильтровать такие участки, а остальная логика будет работать "как есть"


И, кстати, вот та же самая эспертная система Решетова, другими словами :) https://www.mql5.com/ru/articles/3264 т.е. можно называть ее байесовским классификатором, судя по всему
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
  • 2017.05.12
  • Stanislav Korotky
  • www.mql5.com
В статье анализируется применение формулы Байеса для повышения надежности торговых систем за счет использования сигналов нескольких независимых индикаторов. Теоретические расчеты проверяются с помощью простого универсального эксперта, настраиваемого для работы с произвольными индикаторами.
 

А с чего Вы решили, что НС вообще должны работать? Насколько я знаю НС облегчают поиск алгоритма/закономерности в наборе данных.

Но поведение цены - это сумма позиций всех участников, включая ММ. Какой может быть алгоритм в поведении толпы? При этом некоторой, немалой части этой толпы, вообще неважно будет прибыль по позиции или нет. Это поведение пчелы, которая летает по полям. Поля одни и те же, но на какой цветок сядет предсказать нереально.

 

Пожелаем удачи этому чудовищу :) Это просто для того, что бы определить границы применимости такого подхода


 

Чем больше нейронов и входов тем система более устойчивая но менее доходная, прооптимизировал за 3 последних месяца по ценам открытия на минутках, 1.5 из которых это форвард, затем прогнал почти за год и она показала устойчивый результат. Тут 3 нейрона на каждый по 3 входа, и эти 3 нейрона входят в 4-й, который выдает итоговый результат

в кружке участок, на котором сетка оптимизировалась (примерно), за ним форвард, а все остальное ДО вообще никак не учавствовало в обучении


 
Maxim Dmitrievsky:

Чем больше нейронов и входов тем система более устойчивая но менее доходная, прооптимизировал за 3 последних месяца по ценам открытия на минутках, 1.5 из которых это форвард, затем прогнал почти за год и она показала устойчивый результат. Тут 3 нейрона на каждый по 3 входа, и эти 3 нейрона входят в 4-й, который выдает итоговый результат

в кружке участок, на котором сетка оптимизировалась (примерно), за ним форвард, а все остальное ДО вообще никак не учавствовало в обучении



Главное стабильность. Меньше чем за год -  800% и если это правда какой-то самообучающийся советник на массивах по аналогии с нейронной сетью - жму руку. Слишком умно чтобы я понимал что в нём к чему, но жму руку за смелость погружения в эту сферу машинного обучения. Он я думаю будет спотыкаться всё по той же причине - непредсказуемости рынка, но там у вас видимо система ограничений убытков есть, так что действительно интересно. А он где работает на VPS или на домашнем ПК?
 
geratdc:

Главное стабильность. Меньше чем за год -  800% и если это правда какой-то самообучающийся советник на массивах по аналогии с нейронной сетью - жму руку. Слишком умно чтобы я понимал что в нём к чему, но жму руку за смелость погружения в эту сферу машинного обучения. Он я думаю будет спотыкаться всё по той же причине - непредсказуемости рынка, но там у вас видимо система ограничений убытков есть, так что действительно интересно. А он где работает на VPS или на домашнем ПК?

Да это пока тесты в тестере ) Это даже не нейросетка а классификатор, что-то среднее получилось, не знаю как назвать.. хэнд мэйд ) Да, переобучать нужно периодически и вводить какие-то ограничения, по просадке, например
 
Maxim Dmitrievsky:

Чем больше нейронов и входов тем система более устойчивая но менее доходная, прооптимизировал за 3 последних месяца по ценам открытия на минутках, 1.5 из которых это форвард, затем прогнал почти за год и она показала устойчивый результат. Тут 3 нейрона на каждый по 3 входа, и эти 3 нейрона входят в 4-й, который выдает итоговый результат

в кружке участок, на котором сетка оптимизировалась (примерно), за ним форвард, а все остальное ДО вообще никак не учавствовало в обучении


Неплохо!
А что на входы подаете?
 
elibrarius:
Неплохо!
А что на входы подаете?

а все так же, регрессию и рси, ничего более умного пока не рпидумал
 
elibrarius:
Неплохо!
А что на входы подаете?

Вы, кстати, искали какую сетку удобнее всего заюзать - попробуйте эту https://www.mql5.com/ru/code/9002

сам еще не разбирался, отпишитесь потом плз юзабельно или нет, если я сам до этого не успею )

Ценовой прогноз с использованием нейронных сетей
Ценовой прогноз с использованием нейронных сетей
  • голосов: 14
  • 2016.06.14
  • Vladimir
  • www.mql5.com
Индикатор, который использует нейронные сети для прогнозирования ближайших нескольких цен открытия. Сеть обучается методом обратного распространения ошибки. Обучение проходит автоматически, результат — самообученная сеть и самообучающийся индикатор.
Причина обращения: