Нейронные сети. Вопросы экспертам. - страница 12
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
(не кажисть это уже было :о)
Было. У ВикторАрта. Он торгует по истории сделок. Девиз - стабильность. Стабильность какого показателя не уточняет.
Вот его ПАММ.
Хорошо бы знать принцип или метод который он использует . Если есть возможность то то подскажите, где можно почитать.А то, что то не гуглит .
https://www.mql5.com/ru/forum/124583/page2
Вопрос такой: Как в сеть ( в частности PNN ) подать на вход "пустое" значение?
Допустим на вход подается вектор {1, 0, 0, 1, 1}, где
1-й вход 1 - произошло событие A1, 0 - произошло событие B1.
2-й вход 1 - произошло событие A2, 0 - произошло событие B2. и т.д.
А если в каком-либо элементе паттерна (вектора) ни одно из событий не наступило? Как правильно представить вектор {1, 0, 0, NULL, NULL}?
....
А если в каком-либо элементе паттерна (вектора) ни одно из событий не наступило? Как правильно представить вектор {1, 0, 0, NULL, NULL}?
Вопрос такой: Как в сеть ( в частности PNN ) подать на вход "пустое" значение?
Допустим на вход подается вектор {1, 0, 0, 1, 1}, где
1-й вход 1 - произошло событие A1, 0 - произошло событие B1.
2-й вход 1 - произошло событие A2, 0 - произошло событие B2. и т.д.
А если в каком-либо элементе паттерна (вектора) ни одно из событий не наступило? Как правильно представить вектор {1, 0, 0, NULL, NULL}?
Фильтруй такое говно ПЕРЕД подачей в нейросеть.
Иначе вместо обучения получится дрянь.
А.. глянул еще рассуждения этого ВикторАРТа на форуме.
В принципе, после слов "Если рынок изменяется настолько сильно, что старые торговые роботы теряют эффективность, то всегда можно быстро автоматически создать новых адаптивных торговых роботов, более приспособленных к новым условиям торговли" можно дальше не читать )
Фильтруй такое говно ПЕРЕД подачей в нейросеть
Хорошо, что не написали "... ПЕРЕД подачей на форум" )))
Попробую описать все это по-другому.
..........
Есть сигнал S1, допустим на Buy, после этого начинаем мониторить достижение ценой заренее определенных уровне,
например, определим уровни +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120 и если цена сперва достигла +20пп, далее +30пп, затем откатилась на 100пп и достигла уровня -50пп, затем -90пп, а после прошла снова вверх до +120пп, то таким образом имеет запись отработки данного сигнала S1= {1, 1, 0, 0, 1} и т.д.
Но, если некоторые сигналы очень близки по времени, то цена может и не достичь некоторых уровней, и соответственно для некоторого сигнала имеем Sn= {1, 1, 0,, } т.е. не сработали уровни +/- 90 и +/- 120.
Но тем не менее - это НЕ говно, а тоже обучающий пример для НС (говорящий о том что сигнал был слаб, кратковременен, да мало ли чего он может сказать...) и его тоже хотелось бы представить для обучения, а не отфильтровывать.
Первое что приходит в голову - это значение 0.5 для не сработавшего уровня. Но почему-то думаю, что это не верно. А как правильно?
например, определим уровни +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120 и если цена сперва достигла +20пп, далее +30пп, затем откатилась на 100пп и достигла уровня -50пп, затем -90пп, а после прошла снова вверх до +120пп, то таким образом имеет запись отработки данного сигнала S1= {1, 1, 0, 0, 1} и т.д.
Но, если некоторые сигналы очень близки по времени, то цена может и не достичь некоторых уровней, и соответственно для некоторого сигнала имеем Sn= {1, 1, 0,, } т.е. не сработали уровни +/- 90 и +/- 120.
....... Но почему-то думаю, что это не верно. А как правильно?
Введите третий тип сигнала. Итого сигналы:
0 или 1 или 2