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Meine Implementierung der Kohonen-Karte, erste Veröffentlichung . Bislang kann er die Farbpalette zerlegen, um zu sehen, ob sie funktioniert. Beigefügte Codes
Total Kohonen Game.
Die Methode ist sicherlich interessant, aber sie eignet sich für die Klassifizierung von stationären Objekten. Für ein angemessenes Training und die Analyse einer 30x30 großen Karte ist eine Reihe von Trainingsvektoren von etwa 50000 erforderlich, die weiter fortschreiten. In einem so langen Zeitintervall werden die Regelmäßigkeiten (vorausgesetzt, sie sind vorhanden, aber nicht stabil) verwischt und die Karte erhält homogene Farbbeispiele bei 4. Außerdem hat sich herausgestellt, dass die Kohonen-Karte sehr empfindlich auf die Art der O[i]/O[i-1]-Datendarstellung reagiert, während die gleichen Daten (O[i]-O[i-1])/O[i] die Karte in zwei klar definierte Bereiche aufteilen, wie es sein sollte. Vielleicht ist das ganze Problem eine krumme Hand, die schleift, aber ich bin schon beleidigt von Mutter Natur wegen des neuronalen Netzes zwischen meinen Ohren.
Ich werde die Korrelation später noch einmal ausprobieren, wenn die Rakete geformt ist, und ich muss an dem Allegarh arbeiten, weil er beleidigt ist.
Es ist lange her, dass ich hier gewesen bin.
Wir stellen der geschätzten Gemeinschaft einen Indikator vor, der ein optimales Portfolio nach dem Prinzip der maximalen Tendenz bei minimaler Varianz auf dem ausgewählten Gebiet aufbaut.
Dies ist ein Release, die Codes sind nicht optimiert, also bitte nicht zu viel spucken. Es wäre besser, wenn ich eine Vorstellung davon bekäme, womit ich arbeiten kann. Die Arbeit mit dem Indikator wird in den Kommentaren beschrieben. Ein Beispiel für die Arbeit an fig.
Die Codes befinden sich im Trailer.
Ich werde die Korrelation erneut versuchen...
Ich habe so viel, wie ich durch Korrelation aus den Mustern herausholen konnte, hier veröffentlicht.
Ich werde einen Teil meines Beitrags aus meiner privaten Nachricht zitieren:
Es war mir ein Vergnügen, Ihren Beitrag zum Thema Muster zu lesen. Ich möchte einige meiner eigenen Erfahrungen hinzufügen. Bei dieser Arbeit habe ich festgestellt, dass es unabhängig von der Art der Daten eine ganze Reihe ähnlicher Pearson QC-Intervalle (> 0,9) gibt, die weit voneinander entfernt sind. Die Aufgabenbeschreibung im zweiten Video zeigt die Vorhersage (außerhalb der vertikalen Linien) für jedes Grundstück (zwischen den roten vertikalen Linien). In der linken Ecke werden nur die Anzahl ähnlicher Diagramme und ihr durchschnittlicher und bester QC angegeben. Für SB sollte es wie folgt aussehen: Bei SB-Daten (Random Walk) muss die Vorhersage eine horizontale Linie sein, deren RMS mit der Entfernung abweicht.
Der geschätzten Gemeinschaft wird ein Indikator vorgestellt, der das optimale Portfolio nach dem Prinzip der maximalen Tendenz bei minimaler Streuung im ausgewählten Bereich aufbaut.
Ich habe keinen MT5, weil ich ihn nicht brauche. Der Code ist jedoch so perfekt kommentiert, dass alles klar ist.
Wenn man die unvollkommene Multibalken-Synchronisation, die Berechnung des Eigenkapitals, die Begrenzung der Koeffizienten usw. außer Acht lässt. Der Code ist, in seiner groben Form, ein vollständiger Weg, einen Kunststoff mit beliebigen Bedingungen zu bauen. Hier muss nur diese Zeile korrigiert werden:
Das Kriterium ist klar: Es geht darum, den maximalen stabilen Trendwert des synthetischen Materials auf dem Gebäudeintervall zu finden. Und wenn wir die Zweideutigkeit der Berechnung des Kriteriums außer Acht lassen und die Frage allgemein für jede Bedingung der Konstruktion des Synthetischen betrachten, müssen wir das Thema weiter untersuchen:
Dies selbst mit GA zu berechnen, ist ein wahrer Zeitfresser. Daher ist es praktisch unmöglich, die Frage ohne eine analytische Lösung zu untersuchen, aber ich würde es gerne tun.
P.S. Wenn ich eine Cloud anschließe, ist es vielleicht möglich, das zu untersuchen.
Ist das Thema Muster noch aktuell?
Ich habe hier über meine Ergebnisse geschrieben: https://www.mql5.com/ru/forum/133209/page5
- Trainieren Sie Kohonen's ACS über Muster (wie Sie diese bilden, ist eine individuelle Frage, aber eine wichtige)
- Ordnen Sie jeder Zelle des ACS eine Nummer zu (bei mir waren es Koordinaten, z. B. 3;5)
- Betreten einer Position durch Aktivieren der Zelle mit den Koordinaten x1;y1, und Schließen einer Position durch Aktivieren der Zelle x2;y2. In diesem Fall kann es viele Eingangs- und Ausgangszellen geben (ihre Kombinationen sind wichtig)
- Die Umsetzung (in meinem Fall): trainiert BCS in dll sendet an den Expert Advisor Koordinaten der Zelle durch den aktuellen Preis-Muster aktiviert, wenn die Koordinaten zeigen einen Eintrag, dann geben wir, dann haben wir auch verlassen, wenn die aktivierte Zelle zeigt eine geschlossene Position. Sie können genetisch viele Variationen des Ein- und Ausstiegs bei bestimmten Zellen durchsehen und die profitabelsten in Ihrem Expert Advisor aufzeichnen. Ich habe sie nur manuell aufgeschrieben, nachdem ich alle genetischen Läufe analysiert hatte.
Es ist also nicht nur das Einstiegsmuster wichtig, sondern auch das Ausstiegsmuster. Die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich. Ich habe die Bilder dort.
Ich schlage vor, dass Sie für Musterarbeiten (und andere relativ komplexe Themen) ein Video wie dieses (in HD) veröffentlichen:
Auf diese Weise können Sie die Ergebnisse der Methode visuell beurteilen. Um einige Einblicke und Ideen von außen zu geben.
Niemand kann besser als der Autor ein ähnliches Video für seine Methode zusammenstellen. Die wichtigste Bedingung ist, nicht in die Zukunft zu schauen.
Auf diese Weise können Sie die Dynamik sehen, bei der jedes Bild (je nach Berechnungsalgorithmus) Minuten zählen kann.
Ist das Thema Muster noch aktuell?
Ich habe hier über meine Ergebnisse geschrieben: https://www.mql5.com/ru/forum/133209/page5
- Trainieren Sie Kohonen's ACS über Muster (wie Sie diese bilden, ist eine individuelle Frage, aber eine wichtige)
- Ordnen Sie jeder Zelle des ACS eine Nummer zu (bei mir waren es Koordinaten, z. B. 3;5)
- Betreten einer Position durch Aktivieren der Zelle mit den Koordinaten x1;y1, und Schließen einer Position durch Aktivieren der Zelle x2;y2. In diesem Fall kann es viele Eingangs- und Ausgangszellen geben (ihre Kombinationen sind wichtig)
- Die Umsetzung (in meinem Fall): trainiert BCS in dll sendet an den Expert Advisor Koordinaten der Zelle durch den aktuellen Preis-Muster aktiviert, wenn die Koordinaten zeigen einen Eintrag, dann geben wir, dann haben wir auch verlassen, wenn die aktivierte Zelle zeigt eine geschlossene Position. Sie können genetisch viele Variationen des Ein- und Ausstiegs bei bestimmten Zellen durchsehen und die profitabelsten in Ihrem Expert Advisor aufzeichnen. Ich habe sie nur manuell aufgeschrieben, nachdem ich alle genetischen Läufe analysiert hatte.
Es ist also nicht nur das Einstiegsmuster wichtig, sondern auch das Ausstiegsmuster. Die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich. Ich habe die Bilder dort.
1. Sie geben dem COM-Eingang eine feste Fenstergröße vor, in Ihrem Fall 40 Takte. Imho ist es nicht ganz korrekt, das aktuelle Basarporträt in irgendeiner Weise zu zeichnen, im Allgemeinen wird die Größe des Schiebefensters variabel sein, unter der Bedingung, dass sie minimal genug ist. Darüber hinaus kann der Trainingsvektor nicht nur den Kurs, sondern alles von den Zinssätzen bis zu den Indikatorwerten enthalten, einschließlich der Verteilung der aktuellen Aufträge, der Nähe von Unterstützungs- und Widerstandsniveaus usw.
2. Wenn wir das Diagramm bis zur Grenze komprimieren, zeigt die Historie deutlich drei Bereiche: flach, Trend nach oben, Trend nach unten. Ich werde nicht versuchen, es zu formalisieren, so dumm bin ich nicht. Die Aufgabe besteht darin, diese Gebiete zu markieren und zu versuchen, sie in einem frühen Stadium ihres Auftretens zu identifizieren.
3. geschult in COM über Geschichte. Ich träume davon, den Verlauf des aktuellen Moments auf der Online-Karte zu sehen. Wenn der Verlauf vorhergesagt wird, kann eine rentable Strategie ausgewählt und im Voraus auf ähnlichen historischen Gebieten ausgeführt werden.
4. Es ist notwendig, eine Karte zu erstellen, die eine möglichst gleichmäßige Verteilung von Clustern ermöglicht. Die Karte meiner Implementierung, siehe Abbildung oben, zeigt, dass der Algorithmus fast korrekt funktioniert. Es gibt eine Klassifizierung der Eingangsvektoren. Imho wäre es jedoch korrekter, die Karte gleichmäßig von Rot nach Lila wie ein Regenbogen zu füllen, anstatt Rot mit seinen Schattierungen in der Mitte zu konzentrieren.
die Notwendigkeit, das Thema weiter zu untersuchen:
Dies selbst mit GA zu berechnen, ist ein wahrer Zeitfresser. Daher ist es praktisch unmöglich, die Frage ohne eine analytische Lösung zu untersuchen, aber ich würde es gerne tun.
P.S. Wenn Sie eine Wolke anschließen, können Sie vielleicht eine Untersuchung durchführen.
Da bin ich anderer Meinung. Sie schlagen vor , einen EA mit einer bestimmten Anzahl von Eingabeparametern zu schreiben, durch deren Optimierung Sie versuchen können, Muster zu finden.
Ich hingegen bin der Meinung, dass es der richtige Weg ist, erst einmal gründlich zu recherchieren und erst dann einen EA mit Eingabeparametern zu schreiben, die auf dieser Recherche basieren.