Diskussion zum Artikel "Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil I: Werkzeuge"

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Neuer Artikel Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil I: Werkzeuge :

Der vorliegende Artikel entwickelt die Idee, die Kohonen-Netzen in MetaTrader 5 zu Verwenden, was aber auch in einigen früheren Publikationen behandelt wurde. Die verbesserten und erweiterten Klassen bieten Werkzeuge zur Lösung von Anwendungsaufgaben.

In vererbten Quellcodes wird keine Normalisierung der Eingangsdaten verwendet. Dies ist jedoch sehr wichtig, wenn verschiedene Komponenten (Merkmale) von Eingangsvektoren unterschiedliche Wertebereiche haben. Und das ist der Fall bei den Optimierungsergebnissen der EAs und bei der Zusammenführung der Daten verschiedener Indikatoren. Was die Optimierungsergebnisse betrifft, so können wir dort sehen, dass die Werte mit den Gesamtprofiten von Dutzenden von Tausenden von Menschen mit kleinen Werten, wie z.B. den Bruchteilen der Sharp Ratio oder den einstelligen Werten des Restitutionsfaktors, zusammenpassen.

Sie sollten ein Kohonen-Netzwerk nicht mit solch unterschiedlichen Daten trainieren, da das Netzwerk praktisch nur die größeren Komponenten berücksichtigen und die kleineren ignorieren würde. Sie können dies in der folgenden Abbildung sehen, die mit dem Programm erhalten wurde, das wir in diesem Artikel schrittweise betrachten und am Ende anhängen werden. Das Programm ermöglicht das Erzeugen von zufälligen Eingangsvektoren, bei denen drei Komponenten in den Bereichen[0, 1000],[0, 1] und[-1, +1] definiert sind. Eine speziellee Eingabeparameter, UseNormalization, ermöglicht das Aktivieren/Deaktivieren der Normalisierung.

Lassen Sie uns einen Blick auf die endgültige Struktur des Kohonen-Netzwerks in drei Schichten werfen, die für die drei Dimensionen der Vektoren relevant sind. Erstens, das Netzwerk-Lernergebnis ohne Normalisierung.

Kohonen Netzwerk-Lernergebnis ohne Normalisierung der Eingänge

Kohonen Netzwerk-Lernergebnis ohne Normalisierung der Eingänge

Jetzt - mit der Normalisierung.

Kohonen Netzwerk-Lernergebnis mit einer Normalisierung der Eingänge

Kohonen Netzwerk-Lernergebnis mit einer Normalisierung der Eingänge

Autor: Stanislav Korotky

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