Neuromongers, nicht vorbeigehen :) brauchen Rat - Seite 5
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Interessante Formulierung, warum "zufällige" Eingaben verwendet wurden, können Sie das kurz erklären?
Diese Formulierung bedeutet Folgendes. Bei einer zuverlässig großen Stichprobe zeigen alle Indikatoren Ergebnisse, die mit denen vergleichbar sind, die mit zufälligen, "unbilanzierten" Eingaben erzielt würden. Dazu gehört auch, dass ein Neuronetz "nicht versteht", was sein Schöpfer ihm zu erklären versucht (das ist in der Regel das Problem des Schöpfers, aber gleichzeitig auch ein Stolperstein).
Die Versuche zum Training eines neuronalen Netzes mit Daten, die zufällige Inkremente darstellen, sind bezeichnend. Der MO einer solchen Reihe ist 0. Ein mit solchen Zufallsdaten trainiertes Netz ist umso besser trainiert, je näher seine Ergebnisse bei 0 liegen. Ein perfekt trainiertes Netz auf einer Reihe von NAs wird also eine perfekt flache Gerade von 0 ergeben.
Und vice versa. Wenn die Ergebnisse im positiven Bereich einen Wert ungleich 0 aufweisen, bedeutet dies zum einen, dass einige vom Netz gefundene Regelmäßigkeiten ausgenutzt werden, und zum anderen, dass es ein Gewicht gibt, das die MO in den negativen Bereich zieht - die Streuung.
1) Hmm, wie kann man die Arbeit mit NS verbessern, ich kämpfe sowieso schon seit Jahren mit diesem Problem. Es gibt einige Verbesserungen, aber es sind Pfennige und Krümel, und das in Anbetracht dessen, dass ich mein Raster in- und auswendig kenne. Der einzige Qualitätssprung war, als ich herausfand, wie ich das Ausbildungssystem verbessern kann. Deshalb rate ich Ihnen, in diese Richtung zu denken.
Und so ändern sich die Eingaben (Supergeheimnis der neuronalen Netzwerker) hier und da - Pfennige; die Architektur wird optimiert - Krümel....
2) Z.U. Würden Sie einen vollständigen Test von OOS veröffentlichen, z.B. nur für den letzten März? Ich werde versuchen zu sehen, wie es im Vergleich zu meinem aussieht.
3) Z.U.2 In einem Follow-up) Ihnen zufolge geht es also nicht um den NS-Typ. Worum geht es dabei? Ich stimme im Prinzip zu, aber das ist das Geheimnis eines fähigen NS, auch wenn ich generell einen habe, den ich nicht formulieren kann....
1) Ja, es hängt viel vom Ausbildungssystem ab. Aber es gibt wahrscheinlich nicht viel, was verbessert werden kann.
Über Eingaben - hmm, vielleicht ist dies eines der wichtigsten Salze, um die Verschiebung von MO zu + zu unterstützen. Die Eingaben werden zumindest von der Theorie bestimmt, die sie beschreibt.
2) Interessant zu sehen. Und bitte bei Paaren wie GBPJPY.
3) Ich bin mir auch nicht sicher, dass die Art des NS nichts damit zu tun hat, aber Andrei behauptet, dass der NS in diesem Fall keine besondere Rolle spielt. Meine Version ist eine Kombination von Faktoren: theoretisch begründete Inputs, theoretisch begründete und theoretisch beschriebene Verbindungen zwischen Inputs und Outputs. Begründete (allerdings dhz) Ausgaben. Ich würde gerne die Meinung von Andrei dazu hören.
Nach der Geschwindigkeit zu urteilen, mit der Tests mit einem so langen Zeitraum und einer großen Anzahl von Umschulungen vorbereitet werden, ist all dies innerhalb der DLL selbst automatisiert.
In EA.
Wie viele Trainingsparameter/Gewichte gibt es im Netz selbst, was ist das Kriterium für das Beenden des Trainings (Anzahl der Epochen, Erreichen eines akzeptablen Fehlers bei der Testprobe)?
35 Neuronen 60 Skalen. Es gibt kein Training im klassischen Sinne - ich erhalte das optimale Ergebnis sofort durch ANC.
Interessante Formulierung, können Sie erklären, warum "zufällige" Eingaben in 2 Wörtern verwendet wurden.
Deshalb rate ich Ihnen, in diese Richtung zu denken.
Leider gibt es nichts zu verbessern, aber die Überprüfung des Netzes auf Angemessenheit ist eine wertvolle Idee, die ich noch gar nicht habe. Die Wahrscheinlichkeit ist zwar verschwindend gering, aber sie besteht.
Z.U. Würden Sie den vollständigen OOS-Test, zum Beispiel für den vergangenen März, veröffentlichen? Ich werde versuchen zu sehen, wie es im Vergleich zu meinem aussieht.
Morgen dann schon.
(Follow-up) Ihrer Meinung nach geht es also nicht um die Art des NS. Worum geht es dabei? Ich stimme im Prinzip damit überein, aber hier ist das Geheimnis eines fähigen NS, auch wenn ich im Allgemeinen einen habe, den ich nicht formulieren kann....
Z.O.S. Würden Sie z.B. einen vollständigen OOS-Test vom letzten März veröffentlichen? Ich werde versuchen zu sehen, wie es im Vergleich zu meinem aussieht.
Ich habe es in meine persönliche Nachricht geschrieben.
Ja, danke, ich habe es nachgeschlagen. Schade, dass es privat ist, ich weiß nicht, ob ich es jetzt hier besprechen kann...
Als Versuchsballon, nur ein bisschen und ohne viel Spezifisches: Gibt es einen Fehler im Algorithmus, weil bei 15M TF alle Trades wie bei 1H TF eröffnet werden? Auch wenn es sich nur um die Beteiligung von Daten einer größeren TF an der Berechnung handelt...
Und das erste, was mir zu einer Verbesserung einfällt, wo wir vielleicht nach einer Antwort suchen sollten:
- Wenn wir tatsächlich ein geflipptes System erhalten (mit Ausnahme einiger weniger Trades), können wir mit dem Schwellenwert des Expert Advisors auf die Reaktion des neuronalen Netzwerks als Filter für schwache Signale "herumspielen". Was in einem Trainingszeitraum offensichtlich gut ist (das umgedrehte System wird bei der "Leistung" von NS wirklich das Maximum erreichen), erfordert einen etwas anderen Ansatz zur Interpretation des Signals bei neuen Daten.
- Der Widerspruch: der Prozentsatz der profitablen Geschäfte (normal) und das Endergebnis (ich möchte es verbessern). Vor einigen Jahren habe ich einen Expert Advisor auf der Basis von k-nearest neighbours entwickelt; der prozentuale Anteil der profitablen Trades lag konstant bei über 70-75%, während das Endergebnis nicht so gut war. Die verbleibenden 25 % der Geschäfte erwiesen sich als so fett, dass ich den gesamten Gewinn der 75 % der erfolgreichen Geschäfte verschluckte. Ich habe auch hier einige Ideen, aber um ehrlich zu sein, habe ich dieses Problem nicht wirklich gelöst. Obwohl ich verstehe, wo die Wurzeln liegen.
Im Großen und Ganzen habe ich alles an Ihrem System verstanden (außer "Echo", aber ich habe mich noch nicht daran gewöhnt, aber es ist Zeitverschwendung) und eine Sache:
Welche Art von Theorie rechtfertigt die Eingaben im Zusammenhang mit dem von uns zu lösenden Problem? Es ist einen Nobelpreis wert) Ich habe wieder versucht, einige theoretische Grundlagen für die NS-Eingaben zu bringen, insbesondere dieses Ziel habe ich in einem Zweig gefragt https://www.mql5.com/ru/forum/114902 Aber zu sagen, dass ich erfolgreich war, kann ich wieder nicht. Genauer gesagt, ich habe es geschafft, aber es ist so übertrieben, dass es in der Praxis schwer zu verwenden ist.
Als Versuchsballon, nur ein bisschen und ohne viel Spezifisches: Gibt es einen Fehler im Algorithmus, weil bei 15M TF alle Trades wie bei 1H TF eröffnet werden? Obwohl es sich wahrscheinlich nur um die Teilnahme an Berechnungen von Daten einer größeren TF handelt...
Es geht um die Besonderheiten des Jobs.
Was in der Lernphase offensichtlich gut ist (das Umkehrsystem mit der "Macht" von NS wird tatsächlich das Maximum ausgeben), erfordert einen etwas anderen Ansatz bei der Interpretation des Signals bei neuen Daten.
Nun, Sie können bei jedem System bleiben, das Sie wollen. Ja, jetzt ist es fast umkehrbar, es gibt eine kleine Lücke zwischen Schließen und Öffnen, man kann damit spielen, aber es wird kaum etwas bewirken. Ich werde versuchen zu erklären, warum.
In der Lernphase wird sich jede geeignete Handelsstrategie gut verhalten. Bei der Vorwärtsfahrt wird jeder scheitern. D.h. ein grobes Modell wird genauso scheitern wie ein ausgeklügeltes, da der Handel einfach auf unbekannten Daten beruht. Ja, um ganz transparent zu sein, die Handelsstrategie ist oben und hängt nur von der Spitze ab. Neuronics ist in keiner Weise von der Handelsstrategie abhängig.
Ich habe im Grunde alles an Ihrem System verstanden, außer dem "Echo", ich habe noch nicht bis zum Ende verdaut, wie es funktioniert, aber das ist ein Gewinn) und einen Punkt:
Nun, wenn das wirklich der Fall ist, dann sind Sie herzlich willkommen in der Privatabteilung, wo wir uns ausführlicher unterhalten können.
Es ist schade, dass keine anderen Neuronisten zu hören sind.
EuroChief
Welche Art von Theorie könnte die Eingaben im Zusammenhang mit dem von uns zu lösenden Problem rechtfertigen? Auch hier habe ich versucht, eine theoretische Rechtfertigung für die NS-Eingaben zu finden, insbesondere habe ich dieses Ziel im Bereich https://www.mql5.com/ru/forum/114902 verfolgt . Aber auch hier kann ich nicht sagen, dass es mir gelungen ist. Genauer gesagt, ich habe es geschafft, aber es ist so übertrieben, dass es in der Praxis schwer zu verwenden ist.
Die Theorie der überfließenden Muster und der zweite Typ von TS. Nein, das ist natürlich nicht Nobelpreis-würdig. Hier gibt es keine grundlegende Entdeckung und keine mathematische Deduktion. Vielmehr handelt es sich um eine Reihe von Überlegungen, die zur Auswahl und Zusammenstellung von Eingabedaten für die Analyse durch ein neuronales Netz oder ein anderes Analysetool verwendet werden können.
Es sind noch ungeheuer viele theoretische und experimentelle Arbeiten erforderlich, um eine klare Vorstellung davon zu bekommen, warum es funktioniert.
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EuroChief
Das kann ich Ihnen ungefähr sagen.
EF ist etwa 4,5, das heißt, für diese Zeit (10.2001 bis heute) mit einem maximalen Drawdown von 25% auf den Eurochief kann 100 *(1,2^4,5 - 1) = ~130% verdienen.
Um ein ernsthaftes Gespräch zu beginnen, benötigen Sie eine FS von mindestens 20
Wie gehen Sie mit dem Problem der Umschulung neuronaler Netze um? Wie bildet man eine Testprobe?
Für mich persönlich ist das eine wichtige Frage. Jetzt lese ich Artikel über die Größe der Trainingsstichprobe und möchte einige Experimente mit der Art und Weise der Bildung einer Teststichprobe durchführen, die ich immer für ein frühes Trainingsstoppen verwende.
Warum ich frage: Ich habe mir Ihre OoS-Ergebnisse und die Ergebnisse der Testprobe angesehen. Offenbar lernt das System gut und nähert sich den Mustern in den Testsegmenten an, versagt aber manchmal in den Validierungssegmenten. Vielleicht ist es sinnvoll, die Stichprobe anders zu gestalten...