Diskussion zum Artikel "Programmierung eines Tiefen Neuronalen Netzes von Grund auf mit der Sprache MQL" - Seite 6
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Konnten Sie das Problem mit Eingängen lösen, die mehr als 4x skalieren?
Ja, ich habe angefangen, herumzustochern und bin dem Problem auf den Grund gegangen. Ich habe nicht nur die Eingänge vergrößert, sondern auch die Architektur: Ich habe Schichten hinzugefügt, Neuronen hinzugefügt, RNN hinzugefügt, das sich den vorherigen Zustand merkt und ihn in die Eingänge einspeist, ich habe versucht, die Aktivierungsfunktion in die bekanntesten Funktionen zu ändern, ich habe alle Arten von Eingaben aus dem Thema "Was in den Eingang eines neuronalen Netzes eingespeist werden soll" ausprobiert - ohne Erfolg.
Zu meinem großen Bedauern. Aber das hält mich nicht davon ab, von Zeit zu Zeit zurückzukommen und einfache neuronale Netze zu verdrehen, auch das dieses Autors.
Ich habe LSTM, BiLSTM, CNN, CNN-BiLSTM, CNN-BiLSTM-MLP ausprobiert - ohne Erfolg.
Ich bin selbst erstaunt. Das heißt, alle Erfolge werden durch eine Beobachtung beschrieben: Es ist eine glückliche Zeitspanne. Zum Beispiel ist das Jahr 2022 für den Eurodollar fast genau dasselbe wie das Jahr 2021. Und wenn man auf 2021 trainiert, bekommt man bis November (oder Oktober, ich weiß es nicht mehr) einen positiven Forward auf 2022. Sobald Sie jedoch ein beliebiges(!) neuronales Netz für 2020 trainieren, versagt es für 2021 kläglich. Gleich im ersten Monat! Und wenn man zu anderen Währungspaaren wechselt (normalerweise Eurodollar), verhält es sich auch willkürlich.
Aber wir brauchen ein System, das nach dem Training garantiert ein Lebenszeichen von sich gibt, richtig? Wenn wir von diesem Gedanken ausgehen, ist er fruchtlos. Wenn jemand glaubt, dass er ein Glückspilz ist und nach dem heutigen Training einen profitablen Terminkontrakt für das nächste Jahr oder die nächsten sechs Monate haben wird, dann viel Glück).
Aber wir brauchen ein System, das nach dem Training garantiert ein Lebenszeichen des Stürmers zeigt, oder? Wenn wir von diesem Gedanken ausgehen, ist es fruchtlos. Wenn jemand glaubt, dass er ein Glückspilz ist und nach dem heutigen Training einen profitablen Stürmer für das nächste Jahr oder die nächsten sechs Monate hat, dann wünsche ich ihm viel Glück.)
Dann können wir davon ausgehen, dass die notwendigen "graal"-Parameter von NS bei ihrer Suche übersehen wurden oder sogar zunächst unbedeutend waren und vom Tester nicht berücksichtigt wurden? Vielleicht fehlt es dem System an Eventualitätsfaktoren als nur an Muster-Proportionen.
Dann können wir davon ausgehen, dass die notwendigen "graalen" NS-Parameter bei ihrer Suche übersehen wurden oder sogar zunächst unbedeutend waren und vom Tester nicht berücksichtigt wurden? Vielleicht fehlt es dem System an Eventualitätsfaktoren als nur an Mustern und Proportionen.
Natürlich schlüpfen manchmal "Gralsätze" bei der Optimierung durch, es ist fast unmöglich, sie zu finden (Zeile 150 beim Sortieren), bis man alles überprüft hat. Manchmal gibt es Zehntausende von ihnen.
Ich verstehe den zweiten Teil Ihres Beitrags nicht.
Natürlich schlüpfen manchmal "Gralsätze" bei der Optimierung durch, es ist fast unmöglich, sie zu finden (Zeile 150 bei der Sortierung), bis man alles überprüft hat. Manchmal gibt es Zehntausende von ihnen.
Ich verstehe den zweiten Teil Ihres Beitrags nicht.
Es geht um die Eingabe solcher Daten, die zum Zeitpunkt eines bestimmten Ereignisses erhalten werden, z.B. High[0]> High[1] im Moment. Wenn der Markt in einem solchen Kontext betrachtet wird, handelt es sich vollständig um ein ereignisgesteuertes Modell, das mit diesem korreliert. Und die Kontrolle der Chaoselemente liegt bereits bei den Methoden der Feinabstimmung und Optimierung außerhalb des NS-"Speichers". Es wird durch einen integralen Indikator gut dargestellt, wie solche Ereigniszusätze zum Code funktionieren. Dieser Indikator (integriertes Kriterium) verbessert und verschiebt sich in Richtung der profitabelsten Optimiererdurchläufe.