Finansal serilerin nöro tahmini (bir makaleye dayalı) - sayfa 8
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bir optimizasyon fonksiyonu bulma yönünde çalışmak gerektiğini düşünüyorum. Yani, amaç fonksiyonlarının aranması. Ağın optimizasyon bölümünde ne bulmasını istiyoruz???? Aynı sitede maksimum bakiye için parametreler. Hayır, çünkü uygulama bunun gelecekte işe yaramayacağını gösteriyor. Bu nedenle, şu anda çalışmayan, ancak gelecekte çalışmaya başlayacak kilit noktaları aramanız gerekir. ve bunun için istatistik toplamanız, hangi anları, ne zaman ve nasıl çalıştıklarını bulmanız gerekir ....
Bakın aklıma ne geldi, belki bu gerçek değil ama yol bu... Hedef tabiri caizse.
aşağıdakileri yapın.
NSh ile ekran görüntülerinde yaptığım gibi her şey.
1. Ağı 6 ay boyunca sitede eğitiyoruz. NS yükseklerdeyse, bu parametreleri çok iyi öğrenecek, normal ticaret yapacak.
2. İlk 3 ayı alırız, ağ ticaretinin sonucuna bakarız. (fikre göre sonuç iyi olmalı, çünkü ağ bu verileri gördü)
3. Ağı, zaten bildiğimiz parametreleri tam olarak öğrenecek şekilde optimize ediyoruz.
4. Optimizasyonu özellikle bu parametrelere yönlendirebilecek bir fonksiyon arıyoruz, seçiyoruz, icat ediyoruz.
5. fonksiyon bulma. ağa sunulmayan bir sitede test etme .......
Şimdi kısmen NS'de bakmaya çalışacağım ....
Yalnızca trend alanlarında eğitilmiş bir sinir ağının sinyali rastgele olmayacak, ağın eğitildiği ile aynı olacaktır. Yani hareketi takip edin ve yanlarda birleştirin.
Ani değişiklikler, öngörülemeyen hareketler vb. demek istedim.
Ani değişiklikler, öngörülemeyen hareketler vb. demek istedim.
Bu tür hareketler ortaya çıktığında ızgaraya çitin üzerine oturması öğretilebilir. Örneğin bunun gibi: https://www.mql5.com/ru/code/10151
Ama sorun şu ki, karmaşıklık amaç fonksiyonlarına sahip NS'de ... Yani onları böyle seçmiyorsunuz ...
hm. Sinir ağlarını genellikle, amaç fonksiyonunun eğitim veya test süresi boyunca denge değeri değil, ağ çıkışındaki hata değeri olduğu istatistiksel bir pakette eğitirim. Bu, prensipte makine öğreniminin klasik bir versiyonudur. Hatanın değeriyle deney yapabilirsiniz: hatanın karelerinin toplamını alın; örnek sayısına bölünen kareler toplamı; modül hatası. Ve bu sınır değil.
Daha sonra dll formatında eğitilmiş ağ robotla sinyal alışverişinde bulunur. Hareket özgürlüğü sadece çok büyük ...
Bu tür hareketler ortaya çıktığında ızgaraya çitin üzerine oturması öğretilebilir. Örneğin bunun gibi: https://www.mql5.com/en/code/10151
SKP'yi de kullanabilirsiniz. Eğitim örneklerinde önce SPC eğitilir, örneğin bir hücreye mi yoksa kümeye mi ait olduğu belirlenirken maksimum hata ölçülür. Daha sonra bir veya birkaç sinir ağı aynı veriler üzerinde eğitilir, örneğin fiyat artışını bir adım ötede tahmin eder. Ve çalışmada, yeni, önceden bilinmeyen örnekler ilk önce yapılandırılmış UPC'ye karşı kontrol edilir ve önceden ayarlanmış hata eşiği aşılırsa, tahmine dayalı ağ AÇILMAZ veya ticaret robotu ağdan gelen bir sinyale yanıt vermez. Kısacası, anormallikleri belirlemek için UPC kullanıyoruz ve bunları takas etmiyoruz. Pratik bir örnek: bahçede 2008 sonbaharı. Sinir ağlarını eğittik ve bu çeyrekte ticaret yapmaya karar verdik. Tüm büyük çiftlerde bir heyelan dinamiği var, UPC örneklerinin aslan payı basitçe filtrelenecek ve ticaret kararlarının alınmasına izin vermeyecek. Ama bunların hepsi benim için teori. Ve falan filan. Pratikte test etmedim.
Evet, burada ilginç olan ne olabilir (beyni eğitme görevinin kendisi dışında) ??
yeniden eğitim almadan (yeni veriler üzerinde eğitim anlamında) tek bir sinir ağı çalışamaz. Pazar değişiyor ve ağ bunu öğrenmeli. Soru şu: Yeni bir eğitime ne zaman başlanmalı? ;)
Ve sonra, "bozulduğunda" ızgarada neyi "düzeltebilirsiniz", katmanları ve nöronların sayısını değiştirin, başka bir transfer işlevi .... ama neyi, nasıl ve nerede değiştireceğinizi asla TAM OLARAK bilemezsiniz. Ağı yeni pazara göre ayarlayana kadar hiçbir iş olmayacak. Ve bu, if ( Price == Ask ) bloğunu kapatmak ve Ask = 1.2345 ve Price'ın bir nedenden dolayı 1.23449999999 olduğunu görmekle aynı şey değildir.
Şimdi, size "kazanmayı bıraktığında ne yapacaksınız?" diye soran olası bir yatırımcıyla yaptığınız konuşmayı hayal edin. Bil bakalım en çok hangi cevabı seviyor?
1) NN'yi tekrar öğretmeye başlayacağım ve (eğer) öğrendiğinde, onu tekrar kazanmaya başlayacağım (o zamana kadar piyasa tekrar değişmediyse)
2) Bir hata ayıklama baskısı koyacağım, hatayı bulacağım ve düzelteceğim
Yani "ilgisiz" iseniz - o zaman elbette hoş geldiniz. peki ya para kazanırsan? ;)
Zaten rol mü oynuyorsun? Ben burada asistan değilim))) Bu konuyu istediğiniz gibi tartışmayacağım.
Millet Meclisi ile iletişim kurma konusundaki sınırlı deneyiminiz nedeniyle, bu aracı önceden veri için uygun, kara bir kutu, temiz bir yerde bir tırmık vb. Katman sayısı, nöronlar, fonksiyon demetleri - tüm bunlar beceriksiz ellerde gereksiz bagaj. İlk olarak, ağın neden çalışması gerektiğine dair bir fikriniz olmalı ve bu fikir, zaman serilerinin farklı bölümlerinde uzun vadeli testler ile test edilmelidir. Risk değerlendirmesi , yaklaşan tahliyeden sonra değil, önceden yapılır. Tanrı tarafından. Ben şahsen NA'nın yardımıyla tek bir kuruş bile sızdırmadım; Sadece demoda sızdırıyorum)
Söylemek istediğim ikinci şey, gerekli tüm testlerden sonra, nöroya ciddi bir bağlılığın kural çıkarma veya Rusça'da NN içinde eğitim sırasında oluşan buluşsal yöntemleri anlama sorunuyla ilgileneceğidir - özü girişte ne olduğuna bağlı olarak çıkış sinyallerinin oluşturulduğu kurallar. Tüm kara kutular ORMAN'a gider. Sinir ağının mantığını araştırmanız ve ne yaptığını anlamanız gerekir. Joo da bunun hakkında yazdı ve mantıklı. Aksi takdirde, Sovyet Rusya'da Ulusal Meclisin sizi kontrol ettiği ortaya çıkıyor. Ha.
Dersler nasıl? :)
Evet öyle... Umarım, kullanılabilir olacaklar ve daha sonra kademeli olarak geliştirilecekler. Son zamanlarda bir iş beni yuttu.
Bir araya gelip birkaç tane daha görmeye çalışacağım. Eğimli inişle ilgili derslerde, yani neredeyse başlangıçta durdum.
Nöro-teknolojilerin tahmine başarılı bir şekilde uygulanması hakkında başka bir makale.
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.184.7175&rep=rep1&type=pdf
Giriş vektörünün gecikmelerini oluşturmak için kaos teorisi yöntemlerini kullanır. Ağ ayrıca yanlış tahminler için cezalandırılır. Test örneği - 100 gün. Sonuçlar harika: %80 veya daha fazla isabet. Ancak bu sefer yukarı yönlü bir trend (+%2) veya aşağı yönlü bir trend öngörülmektedir. Bu arada, kişisel deneyimime dayanarak, borsadaki eğilimlerin iyi tahmin edildiğini söyleyeceğim, başka tuzaklar da var, örneğin bir hata yaparsanız kayıp büyük olur, istatistikleri tüketir. avantaj. İster inanın ister inanmayın, testlerde de %80 doğruluk elde ettim.