Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... - Seite 72
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Ich verstehe nicht einmal, was Sie dort geschrieben haben).
Es gibt einen noch komplexeren Ansatz über Metamodelle, der etwas mehr Wissen und Erfahrung erfordert. All dies wurde im MO-Thema und in den Artikeln beschrieben. Es wurde zuerst von mir erfunden und geäußert.
Was ist Bescheidenheit? Wie geht man damit um und sollte man es tun?
Egal, was man in den Eingang des neuronalen Netzes einspeist, man wird immer den Gral bekommen, bis die Daten eingespeist sind. Ж)
...
Ich habe beide Ideen kombiniert, und das Ergebnis ist das folgende: anstelle von MLP- Neuron-Filter(Neuron Butko - wie Maxim es genannt), und es führt bereits die Aufgabe der Filterung vorbereitete Eingänge.
Das heißt, die Eingaben (Bedingungen für den Einstieg) werden manuell ausgewählt, und der Filter führt eine der folgenden Aufgaben aus, auch im Aggregat: 1) Erlauben/Verweigern des Handels 2) Wählen Sie die Richtung des Handels: KAUFEN oder VERKAUFEN 3) Verschieben Sie die Eröffnung einer Position in die Zukunft (warten Sie auf die Eröffnung), wenn die Eröffnungsbedingung ein Signal zulässt, das in der Zeit wirkt (z. B. die Position über/unter den Indikatorlinien usw.), und beginnt bereits, die Eröffnung zu signalisieren.
Da die Code-Architektur Koeffizienten (Gewichte) enthält, die nicht multipliziert werden und keinerlei mathematische Operationen durchführen, eignet sich ihr Vorhandensein dazu, die Optimierungssätze mit dem Wort "Modell" zu bezeichnen. Beispiel für den nachstehenden Ansatz: Wie immer gilt: nicht alle Einstiegsbedingungen sind gut, man muss sie auch auswählen/finden/erstellen/kreativ/zusammenstellen und mit ihnen experimentieren.
Die Pointe des Beispiels ist folgende: Der formale Ansatz (nur Erfüllung der Eintrittsbedingung, ohne Filterung), selbst wenn die Parameter der Vorberechnungswerkzeuge optimiert sind (Zeiträume der Indikatoren usw.) - im aktuellen Beispiel gibt eine Pflaume auf den Stürmer.
In den meisten Fällen. Re-Optimierung auf die Geschichte, und Pflaume (oder flach) - auf der Vorwärts. Und so auf alle Sätze - einer nach dem anderen klicken Sie - alle sind flach oder Pflaume, oder leicht (versehentlich) verdienen. Aber wenn Sie einen neuronalen Filter hinzufügen, können Sie solche Modelle in der Optimierung Ergebnisse irgendwo an der Spitze der Liste zu finden. Optimierung EURUSD H1 2000-2021
Vorwärts 2021-2025
Wenn man bedenkt, dass ich schon einmal ähnliche Forwards gepostet habe, gab es ein Terminal von metaquotes, ohne Spreads und so.
Hier habe ich ein Aisimarkets-Konto, in dem 99% aller Tests des vorherigen Terminals fehlgeschlagen sind. Wenige Trades, daran müssen wir noch arbeiten. Aber als Ersatz für MLP finde ich die Methode gut.
Aber als Ersatz für MLP halte ich die Methode für gut.
Sie verwenden MLP jetzt überhaupt nicht mehr? Es ist nicht ganz klar, ob die Optimierungskriterien intern oder benutzerdefiniert sind?
Sie verwenden MLP jetzt überhaupt nicht mehr? Es ist nicht ganz klar, ob die Optimierungskriterien hausintern oder benutzerdefiniert sind?
irgendwo auf dem Forum einen Berater auf Mashka, die den Chat GPT gemacht
die interessanteste Sache ist, dass der Code analysiert die МАшка sowohl in Richtung der Erhöhung der Anzahl der Bars und es zu verringern.
Natürlich habe ich nicht versucht, dies in der Praxis aufgrund wiederholter Fiaskos bei der Verwendung von Indikatoren gelten, aber ich denke, es ist etwas in ihm.
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TC stellte eine Frage zum Thema Handel auf MN1
Ich denke, dass die Idee eines solchen Handels aufgrund der anständigen Verzögerung der Indikatoren letztendlich darauf hinausläuft, die wirtschaftliche Situation und nicht das Chart zu analysieren.
Und die Omas im Laden nebenan haben gesagt, dass die Eier wegen der Marsinvasion teurer geworden sind. Auch der MA ist im Grunde ein schlechter digitaler Filter, nur mit den gleichen Koeffizienten. Deshalb ist die Leistung auch so schlecht.
... Aber wenn man einen neuronalen Filter hinzufügt... ... Vorwärts 2021-2025
Nicht genug Handel, das ist etwas, woran man arbeiten muss. ...
Es ist mir gelungen, die Anzahl der Abschlüsse etwas zu erhöhen, aber die Qualität des Bilanzwachstums hat etwas gelitten
Ich habe den folgenden Filter ausprobiert:
Wenn High1 >= High2 , dann IN[0] = numerischer Wert N1 Wenn High1 < High2, dann IN[0] = numerischer Wert N2 Wenn Low1 >
= Low2, dann ist IN[1] = numerischer Wert N3 WennLow1 < Low2 , dann ist IN[1] = numerischer Wert N4 Und so kann jedes Konstrukt gebildet werden.
N(i) und- optimieren im Tester-Optimierer.
Dann summieren wir sie alle auf.
Ohne Aktivierungen und Offsets, die werden hier nicht benötigt, alles wird vom genetischen Algorithmus des Optimierers erledigt. Addieren Sie die erhaltene Summe zu einer "manuellen" Bedingung wie "Wenn die Fliege die Fliege überquert hat und die Summe der Signale > 0 ist", dann KAUFEN. Wenn Sie nur die Summe der Signale addieren, um zu kaufen oder zu verkaufen, ohne manuell einzugreifen - wird nichts Gutes dabei herauskommen.
Aber als Filter - interessant. Was auch interessant ist, da die Kerze Richtungen hat, macht es Sinn, "Mobilität" zu den Preisen hinzuzufügen, weil sie ihre eigene OHLC Chronologie je nach Farbe haben. So habe ich zusätzliche Bedingungen zu den Eingangsdaten hinzugefügt: Wenn die Kerze oben ist, dann: "Wenn High1 >= High2 , dann IN[0] = numerischer Wert N1.... dann LOW".
Und wenn die Kerze unten ist, dann umgekehrt - der erste Koeffizient wird eine andere (Spiegel-)Regel beschreiben: " Wenn Low1 >= Low2 , dann IN[0] = Zahlenwert N1" Und hier, rein subjektiv - das obige Ergebnis (Set) habe ich genau nach Hinzufügen dieser Mobilität erhalten. Offenbar steckt etwas "Geistiges", oder anders ausgedrückt - Sinnvolles darin.
Die Ausgabe ist die genaueste AI