Discusión sobre el artículo "Lógica difusa en las estrategias comerciales"
Llevo mucho tiempo esperando un artículo de este tipo, pero por alguna razón no se da a conocer en su totalidad.
Cómo se comporta el sistema en el futuro después de la optimización en la historia, ¿hay una oportunidad de obtener beneficios, y está pisando alrededor de cero?
Empecé a leer el artículo y en el primer ejemplo me dio un montón de errores.
Resultó que no había ENUM_LINE_END en Curve.mqh. Así que lo escribí. Aparecieron un montón de errores en Canvas.mqh. Por ejemplo, no hay Attach.
No entiendo nada de nada. El otro día usé Graphics.mqh, ejecuto mis códigos y tampoco funcionan.
Las fechas de todos los archivos son de 05.09.2017 - cuando actualicé a 1653. Si y exactamente todo funcionaba en 1653.
No entiendo nada y pido disculpas al Autor por este casi off-topic.
Para no ser insustancial, adjunto los archivos mqh. No entiendo en absoluto que puede pasar.
ZЫ He puesto 1643 y 1653 - no ayuda.
Empecé a leer el artículo y en el primer ejemplo me dio un montón de errores.
Resultó que no había ENUM_LINE_END en Curve.mqh. Así que lo escribí. Aparecieron un montón de errores en Canvas.mqh. Por ejemplo, no hay Attach.
No entiendo nada de nada. El otro día usé Graphics.mqh, ejecuto mis códigos y tampoco funcionan.
Las fechas de todos los archivos son de 05.09.2017 - cuando actualicé a 1653. Si y exactamente todo funcionaba en 1653.
No entiendo nada y pido disculpas al Autor por este casi offtopic.
Para no ser insustancial, adjunto los archivos mqh. No entiendo en absoluto que puede pasar.
ZЫ He puesto 1643 y 1653 - no ayuda.
Buenos días. Estás utilizando una versión antigua del archivo Canvas.mqh.
La versión actual del archivo está en el archivo adjunto.
He estado esperando un artículo de este tipo durante mucho tiempo, pero de alguna manera no se da a conocer en su totalidad.
¿Cómo se comporta el sistema en el futuro después de la optimización en la historia, ¿hay una oportunidad de obtener beneficios, y está pisando alrededor de cero?
Hola, después de la optimización de cualquier sistema se comporta de forma aleatoria en una nueva muestra, si no había al menos una prueba walk-forward, este artículo no se trataba de eso, sino sobre el hecho de que MT5 tiene una biblioteca de este tipo, que nadie utiliza, y que puede ser utilizado de manera original :) Incluso se puede hacer una red neuronal alimentando las salidas de varias lógicas difusas a las entradas de otras, y atornillándoles algún optimizador para ajustar los pesos. Ya existen redes neuronales difusas, pero no están en esta biblioteca.
P.D. más acerca de la optimización - desde fuzzy reduce la probabilidad de sobreentrenamiento, todavía debe ser mejor en los nuevos datos, la cuestión es hasta qué punto las entradas de lógica difusa describir el mercado. Está claro que 3 osciladores que describen más o menos lo mismo lo hacen tan mal.
Empecé a leer el artículo y en el primer ejemplo me dio un montón de errores.
Resultó que no había ENUM_LINE_END en Curve.mqh. Así que lo escribí. Aparecieron un montón de errores en Canvas.mqh. Por ejemplo, no hay Attach.
No entiendo nada de nada. El otro día usé Graphics.mqh, ejecuto mis códigos y tampoco funcionan.
Las fechas de todos los archivos son del 05.09.2017 - cuando actualicé a 1653. Si y exactamente todo funcionaba en 1653.
No entiendo nada y pido disculpas al Autor por este casi off-topic.
Para no ser insustancial, adjunto los archivos mqh. No entiendo en absoluto que puede pasar.
ZЫ He puesto 1643 y 1653 - no ayuda.
Yo tampoco entiendo nada, prueba con la versión que te han dado, yo no he cambiado nada de esta librería, si no te sirve te puedo enviar la mía.
Buenas tardes. Está utilizando una versión antigua del archivo Canvas.mqh.
La versión actual del archivo se encuentra en el archivo adjunto.
Buenas tardes, Gracias, así es. Es que no entiendo de dónde ha podido salir la antigua y por qué cada reinstalación del terminal cambiaba su fecha pero no su contenido. Debe ser un bug.
Yo tampoco entiendo nada, prueba con la versión que te dieron, yo no cambié nada de esta librería, si no te sirve te puedo enviar la mía.
Gracias, entiendo. Leeré su artículo...
Incluso se puede hacer una red neuronal alimentando las salidas de varias lógicas difusas a las entradas de otras, y atornillándoles algún optimizador para ajustar los pesos.
O podemos tomar una PNN ya hecha y alimentarla directamente con las clases y muestras descritas sin una capa difusa. Obtenemos la estimación de la probabilidad de todas las clases/salidas, podemos analizar las funciones de base resultantes como un análogo de las funciones de pertenencia.
No estoy muy familiarizado con ellos, por desgracia, sólo he utilizado clasificador bayesiano y resultó que no es mejor que otros modelos lineales como la misma regresión +-. Es por eso que no estoy seguro si debo usar PNN en lugar de MLP o RDF, probablemente describiré Random forest en el próximo artículo, es rápido y la calidad de los modelos es buena.
Hice experimentos en Microsoft Azure Studio, allí se puede comparar rápidamente los modelos en el mismo conjunto.
- studio.azureml.net
Dividir el "espacio de compra" en zonas de lógica difusa. no es en sí mismo una manifestación de lógica "crisp":)
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Artículo publicado Lógica difusa en las estrategias comerciales:
En este artículo, se analiza el ejemplo del uso de la lógica difusa (fuzzy logic) para la construcción de un sistema comercial simple con la aplicación de la librería Fuzzy. Han sido propuestas las opciones de la mejora del sistema mediante la combinación de la lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales.
Las funciones de pertenencia obtenidas en la salida, tras la optimización (las de entrada han quedado sin cambios porque no las hemos optimizado):
Lo que era antes:
Autor: Maxim Dmitrievsky