Finansal serilerin nöro tahmini (bir makaleye dayalı) - sayfa 9
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Sonuç olarak, istatistikleri toplayarak, maksimum dengeyi geliştirme hedefinin her zaman iyi olmadığı sonucuna varabiliriz. Ancak burada, NN'nin gelecekte iyi çalışması için hedefin nasıl bulunacağı biraz farklı bir soru ortaya çıkıyor.
NA ile Expert Advisor'ın farklı türevlerini denedim, yani. bakiyeye, kâr faktörüne, matematiksel beklentiye, mevduat para birimindeki düşüşe ve % cinsinden düşüşe göre. Hem optimizasyon bölümünden önce hem de sonra ileriye dönük testlere baktım.
Para yatırma para birimindeki minimum düşüşe göre optimizasyon yaparsanız ve ardından optimizasyon sonuçlarından bu çok minimum düşüşü seçerseniz, her iki yönlendirme de başarılı olur. Birkaç optimizasyon sonucu için minimum düşüşün değeri aynıysa, maksimum bakiyeye sahip olanı seçmek gerekir.
Ek olarak, mevduat para birimindeki minimum düşüş için optimize ederseniz ve ardından maksimum kâr faktörü ile sonucu seçerseniz, ileri testlerin de başarılı olduğu, ancak sonuçların önceki durumdan daha kötü olduğu ortaya çıktı.
Ancak bu yöntem yalnızca tek bir Uzman Danışman için sonuç verir. Aynı NS'ye, ancak farklı girdilere sahip olan diğer Uzman Danışmanlar bu özelliğe sahip değildir ve şimdiye kadar onlar için başarılı ileri testler için optimizasyon sonuçlarının işaretlerini belirlemek için bir yöntem belirlemek mümkün olmamıştır.
NS ile Expert Advisor'ın farklı türevlerini denedim, yani. bakiyeye, kâr faktörüne, matematiksel beklentiye, mevduat para birimindeki düşüşe ve % cinsinden düşüşe göre. Hem optimizasyon bölümünden önce hem de sonra ileriye dönük testlere baktım.
Para yatırma para birimindeki minimum düşüşe göre optimizasyon yaparsanız ve ardından optimizasyon sonuçlarından bu çok minimum düşüşü seçerseniz, her iki yönlendirme de başarılı olur. Birkaç optimizasyon sonucu için minimum düşüşün değeri aynıysa, maksimum bakiyeye sahip olanı seçmek gerekir.
Ek olarak, mevduat para birimindeki minimum düşüş için optimize ederseniz ve ardından maksimum kâr faktörü ile sonucu seçerseniz, ileri testlerin de başarılı olduğu, ancak sonuçların önceki durumdan daha kötü olduğu ortaya çıktı.
Ancak bu yöntem yalnızca tek bir Uzman Danışman için sonuç verir. Aynı NS'ye, ancak farklı girdilere sahip olan diğer Uzman Danışmanlar bu özelliğe sahip değildir ve onlar için başarılı ileri testler için optimizasyon sonuçlarının işaretlerini belirlemeye yönelik bir yöntem belirlemek henüz mümkün olmamıştır.
bir sinir ağının ağırlıklarını ayarlamak trilyonlarca seçenek gerektirir ve ha sadece 10-18 bin üretebilir.
bu nedenle, ga modunda birkaç kez (en az beş) optimize etmek ve ancak bundan sonra uygun bir şey seçmek doğru olacaktır.
Para yatırma para birimindeki minimum düşüşe göre optimizasyon yaparsanız ve ardından optimizasyon sonuçlarından bu çok minimum düşüşü seçerseniz, her iki yönlendirme de başarılı olur. Birkaç optimizasyon sonucu için minimum düşüşün değeri aynıysa, maksimum bakiyeye sahip olanı seçmek gerekir.
Ek olarak, mevduat para birimindeki minimum düşüş için optimize ederseniz ve ardından maksimum kâr faktörü ile sonucu seçerseniz, ileri testlerin de başarılı olduğu, ancak sonuçların önceki durumdan daha kötü olduğu ortaya çıktı.
Ancak bu yöntem yalnızca tek bir Uzman Danışman için sonuç verir. Aynı NS'ye, ancak farklı girdilere sahip olan diğer Uzman Danışmanlar bu özelliğe sahip değildir ve şimdiye kadar onlar için başarılı ileri testler için optimizasyon sonuçlarının işaretlerini belirlemek için bir yöntem belirlemek mümkün olmamıştır.
İşlem sayısı kontrol ediliyor mu? NN esnek bir şeydir, öğrenme hedefi işlevi olarak yalnızca minimum düşüşü ayarlarsanız, NN sıfır düşüşe sahip bir değişkeni kolayca bulabilir. Belirli bir NN'nin mimarisi ve matematiği izin veriyorsa, NN sadece ağırlıkları seçecek, böylece az sayıda (istatistiksel olarak önemsiz sayıda) işlem olacak, ancak herhangi bir düşüş olmayacak... Belki de bu yüzden diğerlerinde çalışmıyor. girişler ve ağlar?
Genellikle benzer bir değişken kullanırım: kriter = maks. bakiye - düşüş, ancak minimum işlem sayısının zorunlu kontrolü ile. Onlar. Millet Meclisi'nin yılda en az 100 işlem yapması gerektiğine inanıyorum ve 99 işlem ile süper bir sonuç veriyorsa sonuç otomatik olarak atılıyor...
bir sinir ağının ağırlıklarını ayarlamak trilyonlarca seçenek gerektirir ve ha sadece 10-18 bin üretebilir.
bu nedenle, ga modunda birkaç kez (en az beş) optimize etmek ve ancak bundan sonra uygun bir şey seçmek doğru olacaktır.
NN'yi eğitmek için bir GA test cihazı kullanıyor musunuz? Nasıl yaptın ve bunlar ne tür NS? Bu yaklaşıma kaç tane "ağırlık" sığdırabilirsiniz?
NN'yi eğitmek için bir GA test cihazı kullanıyor musunuz? Nasıl yaptın ve bunlar ne tür NS? Bu yaklaşıma kaç tane "ağırlık" sığdırabilirsiniz?
Yuri cevap verirken ben de sana durumumu anlatacağım.
Sadece 21 wt. Değişkenler -1 ile 1 arasında değerler alır. Değişken optimizasyon adımını 0.05 yaptım.
Daha küçük adımlar atmak imkansız, optimize edici için maksimum kombinasyon sayısı - 19 karakter, bu sayıları bile bilmiyorum.
Yani, optimize edici için bir sınırdı, 9999999999999999999999 gibi bir şeydi.
Temam: https://www.mql5.com/en/forum/126476
NN'yi eğitmek için bir GA test cihazı kullanıyor musunuz? Nasıl yaptın ve bunlar ne tür NS? Bu yaklaşıma kaç tane "ağırlık" sığdırabilirsiniz?
20 sinaps.
8 giriş
gizli katmanlar 4 + 3
1 çıkış
Fa - hiperbolik tanjantlı tüm nöronlar
===========
Böyle üç ağ var. Üçünün de çıktıları bir komite oluşturur.
önce ilk ağ eğitilir. diğer ikisinin çıktıları sıfır
daha sonra, birincisi etkinleştirildiğinde, ikincisi, karı korurken veya artırırken düşüşü en aza indirmek için optimize edilir.
daha sonra üçüncü ağ halihazırda çalışan iki ağa bağlanır ve ağırlıklar önceki durumda olduğu gibi ayarlanır
İşlem sayısı kontrol ediliyor mu? NN esnek bir şeydir, öğrenme hedefi işlevi olarak yalnızca minimum düşüşü ayarlarsanız, NN sıfır düşüşe sahip bir değişkeni kolayca bulabilir.
Metatrader test cihazında sıfır düşüş elde edilmeyecektir, çünkü dengeyle değil, eşitlikle hesaplar. Onlar. uygun tüm işlemler karlı olsa bile, düşüş sıfırdan farklı olacaktır, çünkü mumların gölgeleri vardır.
Evet ve ayarlamanın hiçbir şekilde kârsız işlem olmayacak şekilde yapılması istenmez. Bu tür ayarlamalar, çok nadir istisnalar dışında, ileriye dönük testlerde sızdırılır.
bir sinir ağının ağırlıklarını ayarlamak trilyonlarca seçenek gerektirir ve ha sadece 10-18 bin üretebilir.
bu nedenle, ga modunda birkaç kez (en az beş) optimize etmek ve ancak bundan sonra uygun bir şey seçmek doğru olacaktır.
Sinir ağının mimarisini yanlış seçiyorsunuz. Aslında, ızgara, ayarlarda (ağırlıklar ve eşikler) küçük bir değişiklik, çıktılarda aynı sonucu verecek şekilde olmalıdır. Kafes mimarisi aşırı ayarlanmışsa, süper mücevher ayarına ihtiyaç duyar ve bu tür zil ve ıslıkların sonucu yeniden eğitme (uyma) olacaktır.
Örneğin benim mimarim öyle ki, 10 bin GA geçişi zaten bunun için fazla, yani. optimizasyondan sonra, aynı sonuçlar (dengeye, kâr faktörüne, beklentiye ve düşüşe göre) biraz farklı ayarlarla görünür. Bu, ağın daha geniş bir ayar aralığında doğru sonuçlar üretmesini sağlar - daha kalın tenlidir.
Bir önceki gönderi için açıklamalar.
Diyelim ki ağı eğitmeyi başardınız ve kalıp 3 ve 6'yı iyi ayırt ediyor.
ikinci ve üçüncü ağların amacı (benim durumumda), danışmanın ilk ağın 3 ve 6 için aldığı z ve b kalıplarıyla karşılaştığında tetiklenmesini önlemektir.
Sinir ağının mimarisini yanlış seçiyorsunuz. Aslında, ızgara, ayarlarda (ağırlıklar ve eşikler) küçük bir değişiklik, çıktılarda aynı sonucu verecek şekilde olmalıdır. Kafes mimarisi aşırı ayarlanmışsa, süper mücevher ayarına ihtiyaç duyar ve bu tür zil ve ıslıkların sonucu yeniden eğitme (uyma) olacaktır.
Örneğin benim mimarim öyle ki, bunun için 10 bin GA geçişi zaten fazla, yani. optimizasyondan sonra, aynı sonuçlar (dengeye, kâr faktörüne, beklentiye ve düşüşe göre) biraz farklı ayarlarla görünür. Bu, ağın daha geniş bir ayar aralığında doğru sonuçlar üretmesini sağlar - daha kalın tenlidir.
Tüm sinir ağları araştırmacıları bu ifadeye katılmamaktadır.
Ns ile ilgili hemen hemen tüm makalelerde, ağın daha iyi olduğunu, daha fazla nörona sahip olduğunu, ancak aynı zamanda çok fazla olmaması gerektiğini okuyabilirsiniz.
bu nedenle, çoğu 2-3 gizli katmana sahip ağlara eğilimlidir.