Kohonen und Patterns - Seite 5

[ANG3110]

artem писал(а) >>
ANG3110 wenn es kein Geheimnis ist, wie haben Sie die Daten gefiltert, geglättet oder was?

Ja, ich habe es ein wenig geglättet. Ich verwende mehrere Filtermethoden. In dem in der 3-Monats-Prognosegrafik dargestellten Fall wurde der regressive adaptive Filter verwendet.

So sieht es ohne jede Vorhersage aus:

[TheXpert]

ANG3110 >> :
Ich habe ein allgemeines Regressionsnetzwerk (GRNN) verwendet, um die obigen Bilder zu erstellen. Dabei handelt es sich um eine Abwandlung des probabilistischen PNN, die für Annäherungen und Vorhersagen entwickelt wurde. Was ist eine Variante für eine ziemlich genaue Schätzung der Netzvorhersage auf Anhieb? Beschreiben Sie etwas, Sie sind bereits auf Seite 2 und deuten etwas an, haben aber noch kein einziges Wort zum Inhalt geschrieben. Ich habe mit fast allen großen Netzen gearbeitet, und ich denke, es ist nicht schwer zu verstehen, wovon ich spreche.

Ich hoffe, dass wir das Gespräch fortsetzen können, wenn Sie nicht mehr so viel zu tun haben.

[Neutron]

ANG3110 писал(а) >>

In dem in der Grafik der 3-Monats-Prognose dargestellten Fall wurde der regressive adaptive Filter angewendet.

Die Filterung sieht sehr gut aus. Kann ich mehr Informationen über den Filteralgorithmus erhalten?

[ANG3110]

Neutron писал(а) >>

Die Filterung sieht sehr gut aus. Kann ich nähere Informationen über den Filteralgorithmus erhalten?

Nehmen Sie 2 Arrays a[] und b[]. Setzen wir Close[i] in sie ein. Dann wird ein kurzer Zeitraum der linearen Regression N genommen und in eine Richtung gefahren. Bei jedem weiteren Schritt werden die Daten summiert. Dann wird in die entgegengesetzte Richtung gerast. Es wird das Gleiche getan. Und so weiter (eine Art Glättung). Dann werden die Vorwärts- und Rückwärtsläufe summiert und der Durchschnitt (a[i]+b[i])/2 gebildet. aa und bb sind lineare Regressionskoeffizienten.

for ( m=1; m<= s; m++)
   {
      for( i= T-1; i>=0; i--) { af_LR( a, N, i); for( n=0; n< N; n++) a[ i+ n]= bb+ aa* n;}
      for( i=0; i< T; i++)    { af_LR( b, N, i); for( n=0; n< N; n++) b[ i+ n]= bb+ aa* n;}
   }

[Neutron]

Es hat sich herausgestellt, dass dieses Muving überzogen ist. Sieht es deshalb so gut aus?

[ANG3110]

Neutron писал(а) >>

Es hat sich herausgestellt, dass dieses Muving überzogen ist. Sieht es deshalb so gut aus?

Nun, es handelt sich nicht um einen Endpunkt des Indikatortyps, sondern um einen Filter. Darüber hinaus benötigt das Netz wirklich zentrierte Daten, und jeder nicht-umziehende Indikator - vom Typ muvinga oder jeder andere Indikator - befindet sich nicht in der Mitte der Daten, sondern versetzt, und außerdem wackelt das Ende immer. Für das Netz sind diese Daten von minderer Qualität, und es wird mit diesen Daten das gleiche unrealistische Bild ergeben. Ein normaler gleitender Durchschnitt liegt eine halbe Periode außerhalb der Mitte. EMA um ein Drittel und LWMA um ein Viertel. Die lineare Regression ist um einen Winkel verschoben, und ihre horizontale Verschiebung ist variabel, aber sie ist dennoch verschoben. Aber ein solcher Filter ist genau auf die aktuellen Daten zentriert, die dem Netzwerkeingang zugeführt werden. Übrigens, wenn sie nicht neu gezeichnet und als Endpunkt verwendet wird, entspricht sie der gewöhnlichen linearen Regression, nur glatter. Das Netz wird vor dem Flashen neu gezeichnet. Wenn Sie an einem Indikator interessiert sind, der nicht neu gezeichnet wird und eine sehr gute Glätte aufweist, dann ist es T3, aber er hinkt ein wenig hinterher, was vom Koeffizienten b abhängt. Aber ein schneller Indikator mit weniger Leichtgängigkeit ist DCT.

[Neutron]

Ich verstehe alles.

Es gibt ein paar kleinere Unstimmigkeiten meinerseits, zum Beispiel:

...неперерисовывающийся индикатор - типа мувинга или любого другого проходит-то не посередине данных, а со сдвигом, и к тому же конец всегда болтается.

Es soll hier nicht herumhängen.

Die normalen muwings hingegen liegen eine halbe Periode daneben. EMA um ein Drittel, LWMA um ein Viertel.

EMA und LWMA sind eine rekursive Art von digitalen Filtern. Für diesen Typ kann man im Prinzip keine Breite des Glättungsfensters definieren, daher ist es nicht angebracht, von "Zentrum" und "Periode" zu sprechen. Sie können über Gruppen- und Phasenverzögerung sprechen.

Obwohl, das ist nur für meine eigene Relevanz :-)

ANG3110, in einem benachbarten Thread habe ich über eine alternative Darstellung der Vorhersageeigenschaften von Algorithmen diskutiert, vielleicht können wir Ihre NS dafür verwenden? Sie erhalten sehr merkwürdige Ergebnisse.

[ANG3110]

Danke für die Einladung, vielleicht schaue ich es mir in Ruhe an. So ist es auch beim Schreiben, man schreibt einmal etwas und wird dann davon angezogen. Das ist gut, wenn es eine Pause von der Arbeit ist. Aber es kann ablenkend sein, zumindest für mich.

Über die Verschiebung der verschiedenen Arten von Muwings...

Anhand des nachstehenden Skripts können Sie sehen, welche Verschiebungen tatsächlich stattfinden.

Wenn es sich z.B. um einen Tag handelt und die Periode 5 ist, dann wird das Ende im Indikatormodus am 0. Balken sichtbar wackeln.

[TheXpert]

TheXpert >> :

Guten Tag.

Hat jemand versucht, mit Hilfe des Kohonen-Netzes nach Mustern (z. B. beim MACD) zu suchen?

Wenn ja, teilen Sie uns bitte Ihre Eindrücke und Erfahrungen mit.

Wenn jemand ähnliche Ideen hat - ich lade zu einem Gespräch ein. Vorzugsweise hier, wenn ernsthaft, per E-Mail.

Bitte schreiben Sie über das Thema und seien Sie konkret.

Das Ergebnis der Neujahrsruhe:

Symbol		EURUSD (Euro gegenüber US Dollar)
Zeitraum		1 Stunde (H1) 2000.01.03 00:00 - 2009.01.09 22:59 (2000.01.01 - 2009.01.12)
Modell		Nach Eröffnungskursen (nur für Expert Advisors mit expliziter Bar Opening Control)
Parameter		Lots=0; RiskPercentage=0; Slippage=1; Fast=15; Slow=30; Signal=10; Price=3; Step=0.01; ProfitStep=0.04; Level=1.45; MaxOrders=1; IsClose=0; TrailingPeriod=10; UseTrailing=0; Enchancing=30; UseEnchancing=0;
Bars in der Geschichte	57136	Modellierte Zecken	113258	Qualität der Simulation	k.A.
Diagrammabweichungsfehler	0
Ersteinlage	10000.00
Reingewinn	11345.26	Gesamtgewinn	29781.57	Totalverlust	-18436.31
Rentabilität	1.62	Erwartung des Gewinns	26.45
Absolute Absenkung	343.01	Maximale Absenkung	1504.88 (9.89%)	Relative Absenkung	9.89% (1504.88

Ein wenig später werde ich in der Basis posten.

Wer möchte sich an der Forschung beteiligen? Bitte äußern Sie hier Ihre Meinung.

Ich ignoriere Beiträge wie "Kann ich hier Stochastik hinzufügen" oder "Feste Stopps mit Schleppnetz in . Punkte" werde ich ignorieren.

Ich freue mich über konstruktive Vorschläge und Kritik.

Ich möchte Ihnen einige Einzelheiten über den Expert Advisor mitteilen. Dies ist ein gewöhnlicher Expert Advisor mit Signalen. Der AutoMACD-Indikator gibt die Signale aus.

Über den Indikator - dies ist eine einfache Variante des adaptiven Signalindikators.

Die Signale werden anhand von Musterstatistiken erzeugt.

Die Muster sind Cluster des Kohonen-Netzwerks.

Das Kohonen-Netz (Muster) wird parallel zur Preisbildung und recht schnell trainiert (reformiert).

Es wird klarer, wenn Sie sich den Code ansehen. Ich entschuldige mich sogleich für eine etwas komplizierte Logik, dies ist ein Arbeitsentwurf.

[Владимир]

if (Volume[0] == 1) Wofür ist diese Bedingung?

Ich verstehe, dass die gesamte Verarbeitung in den Indikator getan? sehr interessant, nicht ganz herausgefunden, es noch, danke