SOM: 烹饪方法 - 页 4

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alexeymosc:

谢谢你!

我曾多次问过论坛的老前辈是怎么回事：他们让我去法库和其他地方看。在一般情况下，我不能没有你 - 否则，我将不得不自己做实验，但 "感觉"，我想学习烹饪的NS
 

这就是SOM的工作方式。

简而言之：你设定网络的大小，例如，我们总是让它成为方形，5乘5。每个元素本质上都是一个值的向量，初始值最好是从你的脚本预先生成并保存的例子阵列（大小为40的向量）中随机选择。也就是说，从数组中随机抽取25个例子（数组的大小为5000个例子）。然后算法如下：我们再次从训练数组中随机选择一个例子，并将其与网络的每个向量元素进行比较（使用欧氏距离测量法？ 不知道具体是什么，也许是其他的），最接近的向量的值由下面的公式进行修正。根据高斯函数，这种修正也延伸到相邻的向量。

简而言之，这很复杂......我在一个统计软件包中建立了NS。

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D1%83%D1%8E%D1%89%D0%B0%D1%8F%D1%81%D1%8F_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0_%D0%9A%D0%BE%D1%85%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B0

 
在SOM训练后，当误差停止减少时，我们取一个新的向量，与25个向量进行比较，误差最小的那个就是获胜的神经元，如果它表示可以入市，那么就入市，如果不可以，则等待下一个向量的形成，如此循环。
 

如果我要和alexeymosc 交易，为什么你要绑定开盘价？我认为开盘价和收盘价是随机变量，你的TS在D1上显示出相对较好的结果，而在较低的时间框架上显示出较差的结果，这证实了，对于交易来说，有高低杠的预测就足够了。你可以只用高位和低位来做一个NS吗？

如果这不难的话，你能解释一下吗--是否有可能设计一个NS，比如说在输入上有一个3x5的矩阵--比如说3个TF和5个柱子？

alexeymosc:

我正在一个静态包中建立一个NS。

我手头有NeuroSolutions 6和STATISTICA 6，其他地方也有发行版，比如Matcad--我需要看看。
 

---我 认为，开盘价和收盘价是随机变量，你的NS在D1上显示出相对较好的结果，而在较低的时间框架上显示出较差的结果，这一事实证实了，对于交易来说，有一个高点和低点的预测就足够了。你可以只用高位和低位来做一个NS吗？

我不是在争论，我自己认为用开盘价（收盘价）切断价格信号是噪音和随机的，但通过开盘价建立模型只是很方便--强大的系统，在Metatrader中可以快速计算。你也可以对高价位做分析。我甚至会为了你的兴趣而做，我会把它张贴出来。我将使用小时柱，我将从MT5终端获取历史记录，只要它可以下载。

--- 如果你能解释一下，是否有可能投射一个NS，在输入上有一个3x5的矩阵，比如说，3个TF和5个酒吧？

是的，当然是这样。想象力是无限的，但输入总是一个矢量，而不是一个二维数组。更确切地说，任何二维、三维数组等都被转化为一维向量，例如：前5个值是日线上的开盘价，后5个值是4小时线的开盘价，另外5个值是观察线的开盘价。以此类推...对于NS来说，以什么顺序给它数据并不重要。(模式识别是个例外，在那里它很重要，而且数据转移会降低结果）。

--- 我手头有NeuroSolutions 6和STATISTICA 6，其他地方有像Matcad这样的发行版--我得看看。

Statistica规则。我自己也在使用它，只是在我的家用电脑上是8版。 有一个选项是把NS文件作为C代码上传，它被写入dll，EA被规定把数据送入dll并接受信号。

 
alexeymosc:
更确切地说，任何二维、三维等数组都被转化为一维向量，例如：前5个值是日线的开盘价，后5个值是4小时线的开盘价，另外5个值是小时线的开盘价。以此类推...对于NS来说，以什么顺序给它数据并不重要。(模式识别是个例外，在那里它很重要，而且数据转移会降低结果）。

你检查过输入数据的顺序有多重要吗？ 我想100%确定，因为我认为在一个TF上建立NS--意味着增加输入数据的数量，这又会导致TA的公理："历史会重演"，但可惜--历史不会重演，自欺欺人是另一回事；），但如果你创建一个日内工作的策略，也许使用几个TF来训练NS，会给出一个概率高于50%的预测模型。

SZZY：我希望你能用 "高 "和 "低 "创造并展示NS。

 

让我们来看看，我已经开始在2001年到2010年4月这9年的高价位上训练SOM。 从2010年5月到2011年5月将是OOS期。 我把输入数据向量增加到72（即3天）。 我把SOM大小定为10个神经元。这将需要很长时间来训练，它被感染了。

我很确定输入变量的顺序，我可以在人工数据上证明这一点，但为什么，直觉上很清楚......。我们只是在处理一个近似器，一个机器。

关于多TF战略，我认为这个想法有潜力。

安装Statistica 8怎么样，才能在同一个页面上？

 

我将寻找Statistica 8，第6版已经立项，如果在创建NS时详细写出Statistica 8的必要步骤并不困难，自己绝对没有时间去学习在所有程序中工作。

你如何将输入的数据High和Low归一化？

 

这些行动与《统计6》中的其他地方相同。

用同样的方法进行归一化，使用上述公式。

 

按照承诺检查了欧元兑美元的H1。该模型是基于高。我没有成功--我输在了OOS期。

我在Gazprom股票的小时条上测试了它--OOS是正向的，相当好的图表。

我还测试了一个想法，根据信号（在从一个状态过渡到另一个状态时，即在神经元切换时）在欧元兑美元Day1关闭头寸。我做了一个专家顾问，用测试器挑起了开盘和收盘的神经元，在优化期有许多盈利的运行。在OOS上--也是一个优点。

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