Discusión sobre el artículo "Sistema secuencial de Tom DeMark (TD SEQUENTIAL) con uso de inteligencia artificial" - página 2
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Usted me envía el archivo para el entrenamiento, yo le envío el modelo, y luego lo pruebo y publico los resultados. ¿DE ACUERDO?
Así es.
Sólo el modelo es deseable en forma "humana", archivo ejecutable (exe, jar) que un clic para cargar el conjunto de datos de prueba en el mismo formato que fue la formación, y el otro para seleccionar la ruta para guardar el resultado donde usted necesita en csv.
El conjunto de datos de entrenamiento será csv con delimitador "," (coma), 15 características y objetivo último en total 16 aproximadamente así:
..................
-1.129204,-1.129167,0.282294,-2.280221,-13.081081,1.855654,0.163391,6.384071,0,0,0,-1.434602,1.165473,6.521727,0,1
0.141149,0.141149,1.411552,0,4.704501,0.001642,-1.564355,0,0,0,0,-36.086637,-0.156291,-10.859675,0.200637,1
0.282292,0.141146,0.423445,0,0.613683,-0.355847,-0.328989,-1.063462,3.190799,3.191211,0,4.071769,3.565043,20.779214,-2.33066,1
1.411447,0.282292,0.141146,0,-0.49115,1.463979,2.700361,-1.063508,-1.063462,3.190799,0,15.394189,0.511692,-7.217575,1.160668,1
1.975945,1.411447,0.282292,-1.14011,3.160372,2.471691,-5.125828,-2.127108,-1.063508,-1.063462,0,-10.655282,1.961731,9.919539,-0.581819,1
0.282257,0.564523,1.975945,2.280221,-7.463255,-0.013203,-3.919166,0,0,-2.127108,0,-1.451862,-0.3113,-5.870295,-1.00175,-1
-0.705637,0.282257,0.564523,0,3.541205,0.261354,2.416635,0,0,0,0,3.18908,0.275705,13.998395,1.789844,-1
0,-0.282271,-1.270172,0,15.3989,4.815902,-1.18679,0,0,2.127291,0,-2.530371,-0.423919,6.862249,-0.031438,1
-0.141131,1.27023,0,0,2.443412,-0.05624,-8.284345,0,0,0,0,-3.995578,0.231936,4.123271,0.620976,-1
...............
En el archivo adjunto tanto lern como test(para tu comodidad), pero voy a comprobar el modelo sobre un test de control, del siguiente día de negociación, que no has visto. Si se entrena en lern(train.csv) y lograr en la prueba(test.csv) precisión > = ~ 65% y será casi lo mismo (-1%) en mi prueba de control, así.... así que el clasificador de Reshetov es una cosa genial y lo publicó para nada))))))
Así es.
Sólo el modelo es deseable en una forma "humana", archivo ejecutable (exe, jar) que un clic para cargar el conjunto de datos de prueba en el mismo formato que la formación, y el otro para seleccionar la ruta para guardar el resultado cuando sea necesario en csv.
El conjunto de datos de entrenamiento será csv con delimitador "," (coma), 15 características y objetivo último en total 16 aproximadamente así:
..................
-1.129204,-1.129167,0.282294,-2.280221,-13.081081,1.855654,0.163391,6.384071,0,0,0,-1.434602,1.165473,6.521727,0,1
0.141149,0.141149,1.411552,0,4.704501,0.001642,-1.564355,0,0,0,0,-36.086637,-0.156291,-10.859675,0.200637,1
0.282292,0.141146,0.423445,0,0.613683,-0.355847,-0.328989,-1.063462,3.190799,3.191211,0,4.071769,3.565043,20.779214,-2.33066,1
1.411447,0.282292,0.141146,0,-0.49115,1.463979,2.700361,-1.063508,-1.063462,3.190799,0,15.394189,0.511692,-7.217575,1.160668,1
1.975945,1.411447,0.282292,-1.14011,3.160372,2.471691,-5.125828,-2.127108,-1.063508,-1.063462,0,-10.655282,1.961731,9.919539,-0.581819,1
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En el archivo adjunto tanto lern como test(para tu comodidad), pero voy a comprobar el modelo sobre un test de control, del siguiente día de negociación, que no has visto. Si se entrena en lern(train.csv) y lograr en la prueba(test.csv) precisión > = ~ 65% y será casi lo mismo (-1%) en mi prueba de control, así.... así que el clasificador de Reshetov es genial y debería haberlo publicado para nada).
Ok. Continuemos la conversación mañana, porque admito que mi ordenador está contando ahora. Y ya es tarde. ¡¡¡¡Mañana!!!!
Bueno, he mirado el archivo de entrenamiento, tiene 16 entradas pero 65 mil líneas. Ni siquiera lo voy a hacer, porque no has entendido las tesis principales al leer el artículo. Una de ellas dice que es una utopía analizar el mercado cada barra en minutos durante 5 años de historia. En otras palabras, usted está tratando de construir un modelo para todo el mercado, por lo que para obtener un buen nivel de generalización no va a funcionar, ya que no hay griales. Construyo modelos dentro de 30 líneas, que cubre el mercado durante los últimos 2-3 meses en 15 minutos. Así que me sale un modelo de mucha mejor calidad, pero no funciona durante mucho tiempo, máximo dos semanas y eso es suficiente para mí. Y usted está tratando de construir un modelo para todo el mercado. Esto sí que es una utopía. Vuelve a leer el articulo, pero con cuidado!!!!!.
P.sy No voy a contar su archivo, porque tomará una semana. Es una pérdida inútil de recursos de la máquina y el tiempo.
Tomé las primeras 50 líneas del archivo traine, construí el modelo y puedes comprobar por ti mismo lo bien que funcionó.
Lamentablemente no puedo adjuntar el archivo. MQL foro es como siempre en su mejor momento. Los formatos más populares no son compatibles :-( Puedo enviarlo al correo.
No son minutos sino segundos, conjunto de entrenamiento de 2 semanas de trading, conjunto de prueba de un día y es una versión muy simplificada, fecha para un instrumento, el pronóstico más simple para un segundo por delante, un objetivo, tengo un modelo de entrenamiento para tales datos toma alrededor de un minuto.
30 líneas)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) Uh-.... que te puedo decir... ¡buena suerte! Es absolutamente necesario))))
Segundos para una quincena con 65000 líneas. Creo que eres tú quien necesita suerte. No, hablo en serio. Este enfoque ha fracasado miserablemente. Aunque en 50 registros de tu archivo obtuve un 70% de generalización. En principio, los datos son lo suficientemente buenos para la salida. Pero, por desgracia, usted no entiende la esencia del juego, si usted está tratando de construir un TS en segundos :-) Muy bien, entonces aquí está una sugerencia. Construye un TS según mis recomendaciones, entrénalo en tus propios datos y en tu propia IA y verás que el resultado será mucho mejor que tu enfoque. No lo digo en serio, elige un TS, (cruce de mashes) selecciona el número necesario de inputs. Guarda los datos en el "contexto del día" y entrena tu IA en ellos y te llevarás una grata sorpresa. Bueno, intentaré instalar el zip, te tiraré el archivo, aunque creo que no te servirá de nada, porque los modelos están en forma de código para MQL4. y desde luego no es un archivo exe. ¿Te las puedes apañar?
Y además, la libra para hoy, ambas señales de venta golpearon la misma zona y podemos ver que la primera señal trajo un menos. Pero como ambas señales cayeron en la misma zona, para poder beneficiarse de la segunda señal, había que invertirla. Es decir ir en contra de la señal, en este caso obtuvimos un antimodelo. ¡¡¡¡El resultado es a primera vista!!!! Y mis 30 señales cubren el mercado durante unos dos meses, así que juzgue usted mismo.
y los puntos verdes avisan al trader de que una señal está a punto de aparecer, esto tiene su propia ventaja, que la señal no aparece como una bola de nieve, sino que la esperamos de antemano.
Aquí está el modelo que construí esta mañana, puedes comprobarlo.
Lee.
Bien hecho por decidir publicar su TS y explicar a grandes rasgos cómo funciona, además de explicar un poco de teoría en términos de sus pensamientos sobre el trabajo de las redes neuronales directamente con el mercado Forex.
Sin embargo, el artículo es demasiado "el trader puede adivinar", "el trader debe tomar una decisión basada en su propia experiencia", etc. Todo muy vago para un título tan alto del artículo.
Según tengo entendido, no eres programador, de lo contrario el artículo sería más informativo, sistemático, y afinarías tu TS para no invertir posiciones.
Entonces habrías publicado los resultados de operar en el probador durante un año o dos, pre-entrenando la red cada quince días.
La inversión es siempre a su propio riesgo, no hay un algoritmo claro - esto es una gran desventaja.
Ni siquiera es un artículo sobre redes neuronales, es sólo una descripción de su CT.
Esperaba más detalles, más palabras sobre el trabajo detallado de la red neuronal propuesta, ejemplos de muestras de prueba, ejemplos de entrenamiento, ejemplos de trabajo después del entrenamiento.
Los artículos metadológicos no son necesarios aquí, los principiantes nunca lo harán bien de todos modos, y la gente entendida no está interesada en ello. Las personas que llevan mucho tiempo en Forex, que saben programar, suelen buscar una idea interesante con una explicación detallada de por qué es una buena idea, cómo funciona y cómo utilizarla. Luego la adaptan a sus necesidades, la incorporan a sus Asesores Expertos, indicadores, etc.
Por ejemplo, tengo un clusterizador de datos basado en la Red Neuronal de Kohonen en C++:
En él, la imagen de la izquierda son los datos originales, la imagen de la derecha es después del clustering, con el nombre de la clase firmado en cada clase de dos dígitos, la distancia mínima en la clase, y las 5 líneas que van a la neurona que define la clase . La red consta de 7*7 neuronas. Hay 49 clases en total.
No tienes ni un solo ejemplo, qué datos de entrada das exactamente y en qué formato, qué obtienes como salida, descripción del algoritmo de aprendizaje, etc.