Einsatz künstlicher Intelligenz bei MTS - Seite 3
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Wirklich, Reshetov ist gut, es scheint, dass bisher niemand hat neuronale Netze in MQL4 gemacht, sie nur reden und prahlen darüber.
Aber dennoch leugne ich meine Argumentation nicht.
Und doch, Rosh - wie ist das alles ausgegangen?
Noch eine Sache. Es besteht der starke Verdacht, dass mein neuronales Netzwerk (mein Kopf) im Moment cooler ist als jedes künstliche, das ich im Moment erschaffen kann. Ich habe beschlossen, zu einem späteren Zeitpunkt auf dieses Thema zurückzukommen, wenn sich die Notwendigkeit ergibt. Bislang hat sich dieser Bedarf nicht ergeben.
Lieber Reshetov, ich wollte Ihre Leistung nicht schmälern. Vielmehr wollte ich das Wesen Ihres Expert Advisors verstehen. Ich bin fest davon überzeugt, dass die Optimierung innerhalb des Expert Advisors durchgeführt werden sollte, um ihn zu einem vollwertigen neuronalen Netz zu machen. Meine Frage zu perceptrona war falsch formuliert. Ich werde versuchen, es anders zu formulieren: Warum verwenden Sie eine lineare Kombination von AC (Ebene) anstelle von Bedingungen if(a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4), die ein Polyeder beschreiben. Lassen Sie mich versuchen, eine Analogie zu ziehen. Angenommen, ich setze eine Mütze auf, wenn es draußen unter Null Grad ist. Ich möchte vorhersagen, ob ich morgen eine Mütze aufsetzen werde oder nicht. Das heißt, ich sollte die morgige Temperatur vorhersagen: Wenn es unter Null ist, werde ich sie tragen. Mit Ihrem System nehme ich die heutige Temperatur und multipliziere sie mit 35. Ich addiere zu dem Ergebnis die Temperatur von vor einer Woche, multipliziert mit 27. Dann nehme ich die Temperatur von vor zwei Wochen multipliziert mit 84 und die Temperatur von vor drei Wochen multipliziert mit 7. Während die Temperatur durchaus Sinn macht (ebenso wie der Wechselstrom), verliert das Ergebnis der oben beschriebenen linearen Kombination seine Bedeutung. Natürlich kann ich die Koeffizienten des Modells so anpassen, dass es die Temperatur für morgen mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhersagen wird. Aber ich denke, es ist besser, Bedingungen zu verwenden, die einen gewissen physikalischen Sinn ergeben. Wenn zum Beispiel die heutige Temperatur unter Null liegt und die gestrige über Null, dann haben wir einen Trend zur Temperaturabnahme, und es ist möglich, dass die morgige Temperatur ebenfalls unter Null liegt. Sie können auch andere Faktoren (Indikatoren) hinzufügen, die die morgige Temperatur beeinflussen. Wenn zum Beispiel die Temperatur heute unter Null liegt und es wolkenlos ist, wird die Temperatur morgen wahrscheinlich auch unter Null liegen. Wenn wir diese Analogie aufgeben und zu Forex übergehen, warum nicht mehrere verschiedene Indikatoren auswählen, die die Preisbewegung messen, und ihnen Bedingungen auferlegen wie if(IND1>x1 && IND2>x2 ...). Die große Mehrheit der Expert Advisors ist auf diese Weise aufgebaut. Aber es gibt nur sehr wenige Expert Advisors, die in der Lage sind, selbst zu lernen (sich anzupassen), d.h. x1, x2 ... zu optimieren. im wirklichen Leben.
Übrigens habe ich auch ein wenig Erfahrung mit der Erstellung eines Expert Advisors auf Basis eines neuronalen Netzes. Sie wurde nach der Methode der nächsten Nachbarn erstellt. Die Berechnungen waren zwar umfangreich, aber von geringem Nutzen. Ich habe es schließlich aufgegeben.
Mathematik schrieb (a):
Yuri, komm schon, warum so emotional werden. Die Frage bezog sich mit ziemlicher Sicherheit auf die versteckte Bedeutung dieser Filterung, nicht auf die Interpretation des Ergebnisses... Grob gesagt: Warum gerade diese Filterung? In Bezug auf das Handelssystem ist dies vielleicht nicht die angemessenste Frage, aber Sie können versuchen, Ihre Wahl zu begründen - warum AC und nicht irgendein IACD...
Gpwr, Sie haben die Antwort schon eine Seite früher bekommen: Suchen Sie nicht nach einem verborgenen Sinn in neuronalen Netzen, sondern nach Rationalität in der Anzahl der optimierbaren Parameter und natürlich in den Endergebnissen des Systems und ihrer mehr oder weniger akzeptablen statistischen Validität. Schließlich beruhen viele Trendfolgesysteme auf muwings. Der Mensch sieht die Welt um sich herum lieber glatt als fraktal, da ihm eine glatte Welt berechenbarer erscheint.
2 Rosh: Mir gefällt Ihre Idee von drei parallelen neuronalen Netzen, die jeweils auf einem anderen Teil des Graphen trainiert werden, aber ich bin auch frustriert von den Ergebnissen des Trainings meines primitiven NS und würde GA dem NS vorziehen. McCormick scheint in seiner Enzyklopädie der Handelssysteme GAs für vielversprechender zu halten als NSs...
Und im Allgemeinen muss ein normales System, das den Anspruch erhebt, auf einem beliebigen Teil des Diagramms zu arbeiten, anpassungsfähig sein, um seine eigenen Katastrophen zu berücksichtigen. Grob gesagt, sollten sich die Perceptron-Gewichte im EA des Branchenautors irgendwie an die Marktbedingungen anpassen.
Ich habe mir das genau zu dem Zweck ausgedacht, Indikatoren mit neuronalen Netzen zu verbinden.
Allerdings gibt es nur sehr wenige Experten, die in der Lage sind, selbst zu lernen (sich anzupassen), d.h. x1, x2 ... zu optimieren. im wirklichen Leben.
Wer nicht zu faul ist;-) Optimieren Sie den Optimierungszeitraum in meinem Expert Advisor von der Meisterschaft. Mein Expert Advisor selbst zeigt gelegentlich Gewinne auf M15, H1. Ich habe noch keine Zeit gehabt, damit zu experimentieren.
Wer ist nicht faul;-) Optimieren Sie den Optimierungszeitraum in meinem Expert Advisor von der Meisterschaft. Mein Expert Advisor selbst zeigt gelegentlich Gewinne auf M15, H1. Ich habe noch keine Zeit gehabt, damit zu experimentieren.
Wenn es kein Geheimnis ist - wie viel Zeit verging zwischen der offiziellen Ankündigung der Meisterschaft und dem Ende der Anmeldung?