Berater für neuronale Netze, Erfahrungsaustausch. - Seite 4
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Ein. Erfahrung.
Lesen Sie alles. Einschließlich der Referenzen.
Vor allem die letzte.
https://www.mql5.com/ru/users/better
Neuro ist out.
http://forex-pamm.com/
:-)
Sie müssen in der Lage sein, die Eingabedaten vorzubereiten.
Es ist dasselbe wie das Erkennen von Mustern auf dem Markt, in diesem Fall wird das Raster definitiv nicht benötigt.
Dennoch ist die Ausbildung des Gitters in einem bestimmten Bereich ein Nachteil, und es muss regelmäßig neu ausgebildet werden, trotz aller Kochkenntnisse ...
Ja, das nennt man wohl den Fluch der Dimensionalität :) In meinem Fall, einem Bündel identischer Oszillatoren am Eingang, sollte all dies entfernt werden und einer übrig bleiben.
Eine weitere Frage: Ist es besser, bei der Normalisierung der Daten für die Eingänge alle Vektoren gleichzeitig in einem Zyklus zu normalisieren, wobei die Maximal- und Minimalwerte des gesamten Satzes berücksichtigt werden, oder für jeden Eingang separat zu normalisieren, wobei Maximal- und Minimalwerte jedes einzelnen Vektors berücksichtigt werden?
Es liegt ein neuronales Netz von Hlaiman herum.
Ich arbeite an Gold, was mir einen chronischen Verlust beschert.
Ich habe früher EAs auf neuronaler Basis entwickelt. Und ich habe ihnen mehrere Jahre harter Forschung gewidmet.
Meiner Meinung nach sind neuronale Netze für die Finanzmärkte nicht geeignet.
Es gibt viel einfachere und zuverlässigere Möglichkeiten, Geld zu verdienen.
Aber als Hobby und als Wahlfach - warum nicht...
https://www.mql5.com/ru/forum/8158/page10#comment_334926
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Meiner Meinung nach sind neuronale Netze für die Finanzmärkte nicht geeignet.
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Aber als Hobby und als Wahlfach - warum nicht...
Ein Nicht-Netz bringt erst dann einen Vorteil, wenn Sie es dazu bringen, Handelsideen zu generieren. Sie haben eine Reihe von Indikatoren und diese haben bereits feste Parameter, die Sie ausgewählt haben. Überlegen Sie, was Sie von dem Nicht-Netzbetreiber erwarten? Dass man eine falsche Theorie aufstellt und diese korrigiert wird?
Mein neuronales Netz funktioniert, ja. Gut, minus, null, das spielt keine Rolle. Die Hauptsache ist, dass es funktioniert. Ich sehe Trades auf dem Chart und was ich sehe - es prognostiziert die Zickzack-Richtung (oder es versucht, dies zu tun) und Sie können sogar sehen, dass manchmal die Trades sind sehr genau. Das Problem ist jedoch, dass er selbst nichts schafft, sondern versucht, genau das zu tun, wozu er ausgebildet wurde. Und da der Markt selbst nichtlinear ist, stellt sich heraus, dass eine nichtlineare neuronale Netzfunktion versucht, einen nichtlinearen Markt zu bekämpfen, der eine unendliche Freiheit an verschiedenen Mustern hat. Die Muster mögen sich manchmal ähneln, aber daraus folgt nicht, dass sie die gleichen Folgen vorhersagen. (Oder ergibt sich das aus der Fraktaltheorie??) Von welcher spezifischen Musterbildung können wir hier also sprechen? Wir können nur davon sprechen, dass eine Art von Abhängigkeit über die gefundene und verwendete Ausbildungsstichprobe hinaus bestehen bleibt. Aber es gibt Lärm auf dem Markt, chaotische Schwingungen, die sich aufbauen und das System aus dem Gleichgewicht bringen. Und selbst die kleinsten Abweichungen summieren sich und verändern das Verhalten des Systems völlig, ohne dass das neuronale Netz etwas dagegen tun kann. Und wie kann sie etwas in Echtzeit aussortieren?
Wenn wir über Modellierung im Allgemeinen sprechen, gibt es ein multifraktales Modell der Vermögensrendite nach Mandelbrot, das durch die Weierstraß-Mandelbrot-Funktion beschrieben wird. Ich habe mich für dieses Thema interessiert, da das f-y Charts erstellt, die den Marktcharts sehr ähnlich sind. Wenn das Gitter also auf irgendeine Weise damit trainiert wird, lernt es vielleicht, diese sehr chaotischen Abweichungen "einzufangen" und eine interessante Vorhersage zu erstellen. Mit anderen Worten: Es wird ein echtes Marktmodell sein. Aber das ist alles sehr kompliziert und imaginär, und ich werde es sicher nicht tun.
Es liegt ein neuronales Netz von Hlaiman herum.
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