Sinir ağı programlama sorusu - sayfa 5

Yeni yorum
 
Öyleyse, böyle bir ağ yapılandırması, dahil olmak üzere herhangi bir sorunu çözme yeteneğine sahiptir. ve "özel veya" :)
 
TAMAM. Ama yine de, pratikle ilgili biraz daha bilgi istiyorum: Girdi olarak ne veriyoruz, hangi N boyutunu ayarlamalıyız, vb.? Tabii bir sır değilse :) Bu işte çaydanlığım ama katılmaya hazırım.
 
rsi :
TAMAM. Ama yine de, pratikle ilgili biraz daha bilgi istiyorum: Girdi olarak ne veriyoruz, hangi N boyutunu ayarlamalıyız, vb.? Tabii bir sır değilse :) Bu işte çaydanlığım ama katılmaya hazırım.

Göstergeyi yukarıda paylaştım. Hattın eğim açısı girişe beslenir. gerileme. Evre 1 saatlik koşuda deneyin
 
Teşekkürler, bir bakacağım :)
 
rsi :
Teşekkürler, bir bakacağım :)

İşte bu shnyaga'ya eklenmiş başka bir Z puanı ve IMHO, iyi olacak :)
 

Evet. Komik şey. Tekrar teşekkürler, klot, hafta sonu için yeterince zamanım var! :)

 
Bu, meta alıntılardan alınan nörodur. Bir göz atın, yardımcı olabilir. Geri dönüşleri iyi tahmin eder.Yön, yalnızca 2-5 barlık kısa süreler için tolere edilebilir şekilde tahmin eder.
 
AAAksakal, şuna bir bak?
 
klot :


Genel olarak, herhangi bir NS doğrudan MQL4'te kolayca programlanabilir. Ayrıca, GA MT4'ü veya kendinizinkini kullanarak Ulusal Meclisin ağırlıklarını da seçebilirsiniz. Karamsarlık sadece hayal gücü ve fantezi eksikliği ile belirlenir. Temelde sınır yok...

Karamsarlık, strateji test cihazının sınırlamaları tarafından belirlenir, yani. giriş değerlerinin aralıkları büyükse veya bu aynı değerlerin sayısı sınırı aşarsa, optimize edici çalışmayı reddeder. Yani hala sınırlar var.

Bugün nihayet 3:3:1 mimarisiyle (girişte üç nöron, üç gizli girdi, bir çıktı) tamamen MQL4'te yazılmış bir sinir ağının montajını tamamladım. Tüm katmanlar, bir test cihazı GA kullanılarak yapılandırılır. Ancak sorun şu ki, 1 katman için en az 12 giriş parametresine ihtiyacınız var, en azından 1'lik bir adımla (Rosenblat gibi) -1'den 1'e kadar değerlerle. Ve optimize edici çok fazla çekmez. Dışarı çıkıp ilk katmanı basitleştirmem gerekiyordu.

Kendi kendine yapılan bir ağ, monte edilmiş birinin aksine iyidir, çünkü yükseltilebilir. Örneğin, ilk katmanın standart dışı yapılması gerektiği gerçeğine ek olarak, giriş verilerinin dinamik normalizasyonunu da ekledim.

Giriş sinyalleri çok ilkeldir: 

   static    int   p = 12 ;
   ...
   double        z1 = Close[ 0 ] - iMA ( Symbol (), 0 , p, 0 , MODE_SMA , PRICE_OPEN , 0 );
   double        z2 = Open[p] - iMA ( Symbol (), 0 , p, 0 , MODE_SMA , PRICE_OPEN , p);
   double        z3 = Open[p * 2 ] - iMA ( Symbol (), 0 , p, 0 , MODE_SMA , PRICE_OPEN , p * 2 );

Yukarıdaki tüm ilkelliğe rağmen, yine de, şebekenin çok yeniden eğitilebilir olduğu ortaya çıktı, yani. bu tür ağırlıklar ve eşikler, test sonuçları tek bir hata olmadan ortaya çıktığında (kar faktörü yoktur) kolayca seçilir. Ancak böyle bir ayarlamadan sonra, yayılmadaki tahliyenin ileri testi hemen başlar. Şebekenin ayarlanmasını önlemek için ticaret stratejisiyle daha fazla uğraşmak zorunda kaldım.

Tüm beyinleri tersyüz etmesine rağmen oyun muma değdi:

Bunlar test sonuçları. 1'den 273'e kadar işlem - optimizasyon, ardından ileri test.

Ve işte ileri test:

İşte ileri test sonuçları:

Strateji Test Raporu
RNN
Alpari Demosu (Derleme 409)

sembol EURUSD (Euro vs USD)
Dönem 1 Saat (H1) 2011.10.24 00:00 - 2012.01.13 23:59 (2011.10.24 - 2012.01.14)
modeli Açılış fiyatları ile (yalnızca bar açıklıklarının açık kontrolüne sahip Uzman Danışmanlar için)
Seçenekler t1=54; t2=4; t3=48; x1=194; x2=128; x3=68; y1=1; y2=1; y3=-1; t4=136; sl=900; lot=1; mn=888;

Tarihteki barlar 2431 Simüle keneler 3862 simülasyon kalitesi n/a
Grafik Uyuşmazlığı Hataları 0




İlk para yatırma 10000.00



Net kazanç 14713.00 Toplam kar 40711.60 Toplam kayıp -25998.60
karlılık 1.57 kazanma beklentisi 88.10

Mutlak Düşüş 2721.60 Maksimum düşüş 4800,00 (%39,74) göreceli düşüş %39,74 (4800,00)

Toplam işlemler 167 Kısa pozisyonlar (% kazandı) 101 (%67.33) Uzun pozisyonlar (% kazandı) 66 (%92.42)

 Karlı işlemler (tümünün yüzdesi) 129 (%77,25) İşlemleri kaybetme (tümünün yüzdesi) 38 (%22,75)
En büyük karlı ticaret 900,00 ticaret kaybetmek -907.20
Orta karlı ticaret 315.59 ticaret kaybetmek -684.17
En yüksek miktar sürekli kazanç (kar) 13 (2557.00) sürekli kayıplar (kayıp) 4 (-3605.40)
Maksimum sürekli kar (kazanç sayısı) 3511.60 (11) sürekli kayıp (kayıp sayısı) -3605,40 (4)
Ortalama sürekli kazanç 4 sürekli kayıp 1




En ilginç olanı, grafik bile optimizasyon bölümünün ileri bölümden daha kötü olduğunu gösteriyor. Bu nadiren olur. Bu forvet oyuncusunu diğerlerinden en iyisi olarak seçmeme rağmen, yani. diğer forvetlerde optimizasyondan ve çoğundan daha kötü sonuçlar var, ancak yine de.

 
Reshetov :

Karamsarlık, strateji test cihazının sınırlamaları tarafından belirlenir, yani. giriş değerlerinin aralıkları büyükse veya bu aynı değerlerin sayısı sınırı aşarsa, optimize edici çalışmayı reddeder. Yani hala sınırlar var.

Bugün nihayet 3:3:1 mimarisiyle (girişte üç nöron, üç gizli girdi, bir çıktı) tamamen MQL4'te yazılmış bir sinir ağının montajını tamamladım. Tüm katmanlar, bir test cihazı GA kullanılarak yapılandırılır. Ancak sorun şu ki, 1 katman için en az 12 giriş parametresine ihtiyacınız var, en azından 1'lik bir adımla (Rosenblat gibi) -1'den 1'e kadar değerlerle. Ve optimize edici çok fazla çekmez. Dışarı çıkıp ilk katmanı basitleştirmem gerekiyordu.

Kendi kendine yapılan bir ağ, monte edilmiş birinin aksine iyidir, çünkü yükseltilebilir. Örneğin, ilk katmanın standart dışı yapılması gerektiği gerçeğine ek olarak, giriş verilerinin dinamik normalizasyonunu da ekledim.

Giriş sinyalleri çok ilkeldir:

Yukarıdaki tüm ilkelliğe rağmen, yine de, şebekenin çok yeniden eğitilebilir olduğu ortaya çıktı, yani. bu tür ağırlıklar ve eşikler, test sonuçları tek bir hata olmadan ortaya çıktığında (kar faktörü yoktur) kolayca seçilir. Ancak böyle bir ayarlamadan sonra, yayılmadaki tahliyenin ileri testi hemen başlar. Şebekenin ayarlanmasını önlemek için ticaret stratejisiyle daha fazla uğraşmak zorunda kaldım.

Tüm beyinleri tersyüz etmesine rağmen oyun muma değdi:



Her 256 nöron için bir gizli katman olmak üzere 256 girişten oluşan normal bir ızgara yaptım. Peki, bir nöronun çıkış katmanı. Ve tüm bunlar MT4'te mükemmel bir şekilde öğretildi

Doğru, üç gizli katmana sahip bir seçenek vardı, ancak bunlar gereksizdi.

1234567
Yeni yorum