Обсуждение статьи "Создание нейросетевых торговых роботов на базе MQL5 Wizard и Hlaiman EA Generator" - страница 8

 
Теперь с помощью Hlaiman EA Generator можно попробовать повысить эффективность торговли других, готовых советников, если те представлены в исходниках и основаны на движении цен, например на техническом анализе. Для этого, непосредственно в исходный код, такого советника добавляется нейросетевой фильтр, который первоначально может быть включен на обучение при прогоне советника в тестере, а затем можно включить в работу. Причем в настройки советника добавляются переменные для управления, режимами работы фильтра и необходимой степенью фильтрации.
Бесплатный образец советника на примере штатного Moving Average, можно скачать в маркете, там же можно посмотреть видео, процессов обучения и тестирования.
https://www.mql5.com/ru/market/product/8460

В данном примере, обучение нейросетевого фильтра выполнялось по результатам торговли оригинального Moving Average за 2014 год, последнее обновление советника - март 2015 года.

Для того что бы проверить эффективность фильтра я прогнал советник в тестере за весь период прошедший после публикации, т.е. с апреля по текущую дату августа.

Первый прогон выполнен с отключенным фильтром (соответствует оригинальному Moving Average), а второй с включенным (см. отмеченную переменную UseNeuro = true), вот результаты:

Таким образом, можно убедиться, что обученный в прошлом году нейросетевой фильтр, за прошедшее время, не утратил эффективность, причем может повышать продуктивность торговли, практически вдвое.

 
Ivan Negreshniy:


Таким образом, можно убедиться, что обученный в прошлом году нейросетевой фильтр, за прошедшее время, не утратил эффективность, причем может повышать продуктивность торговли, практически вдвое.

Приведенные Вами картинки говорят прямо обратное: нельзя пользоваться Вашим советником не при каких обстоятельствах, так как в самом начале происходит не объяснимый скачок прибыли, который затем разбазаривается длительное время. А если этот скачок прибыли убрать (кто сказал, что на реале торговля начнется с такого скачка?), то на первой картинке видим падение, а на втором рисунке -  в конечном итоге прибыль с промежуточными просадками.

 

 На сайте была опубликована моя статья, из которой следует, что проблема не в модели (нейросети или что-то более эффективное), а в исходных данных. Показано применение Rattle, желающие могут приобрести у меня книгу, которая представляет расширенную версию статьи. Так с помощью Rattle можно понять одну очень простую и чрезвычайно важную вещь: проблема не в алгоритме, а проблема в исходных данных, которые могут порождать переобученные модели, а могут и не порождать переобучение. Вот Rattle и помогает экспериментировать с наборами входных данных с целью отбора таких, которые не приводят к переобученности (сверхподгонке).

А выбор модели - дело десятое.

 

ПС.

По моим исследованиям использование любых разновидностей МА дает переобученные модели, т.е. модели, которые показывают прекрасные результаты на исторических данных и абсолютно убыточные на реальных данных.

 
СанСаныч Фоменко:

Приведенные Вами картинки говорят прямо обратное: нельзя пользоваться Вашим советником не при каких обстоятельствах, так как в самом начале происходит не объяснимый скачок прибыли, который затем разбазаривается длительное время. А если этот скачок прибыли убрать (кто сказал, что на реале торговля начнется с такого скачка?), то на первой картинке видим падение, а на втором рисунке -  в конечном итоге прибыль с промежуточными просадками.

 

 На сайте была опубликована моя статья, из которой следует, что проблема не в модели (нейросети или что-то более эффективное), а в исходных данных. Показано применение Rattle, желающие могут приобрести у меня книгу, которая представляет расширенную версию статьи. Так с помощью Rattle можно понять одну очень простую и чрезвычайно важную вещь: проблема не в алгоритме, а проблема в исходных данных, которые могут порождать переобученные модели, а могут и не порождать переобучение. Вот Rattle и помогает экспериментировать с наборами входных данных с целью отбора таких, которые не приводят к переобученности (сверхподгонке).

А выбор модели - дело десятое.

 

ПС.

По моим исследованиям использование любых разновидностей МА дает переобученные модели, т.е. модели, которые показывают прекрасные результаты на исторических данных и абсолютно убыточные на реальных данных.

Что касается сомнений в результатах теста советника и выводах - учитывая то, что прогоны тестера выполнены на таймфрейме H4, а тест полностью форвардный - ваши сомнения в его реальности безосновательны. Во-первых, испугавшие вас скачки - это просто крупные сделки на длительных трендах, определяемых между пересечениями скользящих средних с графиком цен, чтобы это понять, достаточно было включить в тестере визуализацию или, если вы программист, мельком взглянуть в исходник советника, который есть в поставке терминала MT4, во-вторых, нет повода ожидать, что на реале было бы не так - т.к. влияние задержек, проскальзываний и спредов реальной торговли на таких больших таймфреймах практически не сказывается.

Что касается работоспособности идеи и самого советника на скользящих средних - приведенный в пример советник, выставлен не для того, что бы анализировать качество ПО от MetaQuotes или эффективность использования индикаторов MA т.к. и первое и второе давно признано в отрасли и ИМХО не требует дополнительных доказательств.

Приведенный советник, это демонстрация новой функции движка Hlaiman EA Generator, заключающейся в возможности улучшения готовых советников, путем генерации вспомогательного нейросетевого фильтра. Причем, для обучении нейросетевого фильтра в тестере, применяется график торговли данного советника и исходный поток котировок, т.е. никакие индикаторы, вызываемые советником, для обучения не используются.

Такой режим обучения позволяет отфильтровать не только ошибочные сигналы любого количества индикаторов, свечных фигур, паттернов PA и.т.д., но и некоторые косяки манименеджмента.

Что касается статьи и книги, которые вы рекламируете - респект за полезный, теоретический материал, но давайте пока не будем, на их основании, опровергать устоявшиеся понятия, по крайней мере, пока к этому нет иллюстрации со стороны главных критериев истины - ваших практических результатов.


 
Rashid Umarov:
Напишите интересную статью с реализацией в Маркете  - бонусом будет ветка с её обсуждением, где вас не забанят за такое.
Внесёте новым пунктом в правила? Это выглядело бы лучше, чем исключения из правил.
 

не нашла демо версию

где скачать

на сайте нет или не вижу 

регистрация на сайте не работает

 
А почему нет статистики торгов?
 
Как демо активировать?
Причина обращения: