Discusión sobre el artículo "Creación de Asesores Expertos de red neuronal mediante MQL5 Wizard y el generador Hlaiman de Asesores Expertos" - página 9
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Eh, es todo tan deprimente :( Y realmente, no tiene sentido ni siquiera debatir....
¿Dónde están los resultados del comercio?
Dejemos que los científicos debatan, los comerciantes comercien y los programadores programen....
Como se menciona en el artículo, la información sobre las redes neuronales entrenadas se almacena por separado del código fuente MQL, en los archivos de datos correspondientes, que son cargados por los Asesores Expertos cuando se ejecutan en el probador de estrategias o en un gráfico.
Ahora Hlaiman EA Generator tiene la capacidad de convertir cualquiera de esos archivos de datos de redes neuronales en el código fuente de dos indicadores MQL4 y MQL5 separados, que después de la compilación se pueden utilizar de forma independiente, por ejemplo, para el trading manual en terminales MT4, MT5 o al crear otros Asesores Expertos.
Además, esta característica puede ser útil como medio de depuración y optimización indirecta de indicadores mediante la depuración y optimización de Asesores Expertos con redes neuronales, que luego se convierten en prototipos de los indicadores generados.
Esto puede ser especialmente relevante para los usuarios de MT4, donde no existe la opción de ejecutar directamente los indicadores en el probador.
El aspecto y la configuración de los indicadores generados son los mismos que los de los indicadores de prueba gratuitos publicados anteriormente en el Mercado. https://www.mql5.com/es/market/product/2551 https://www.mql5.com/es/market/product/2553.
La diferencia de los nuevos indicadores es que se calculan según el patrón de las barras formadas y no se redibujan.
Ahora, con la ayuda de Hlaiman EA Generator puede intentar aumentar la eficacia comercial de otros Asesores Expertos ya creados, si se presentan en el código fuente y se basan en los movimientos de los precios, por ejemplo, en el análisis técnico.
Para ello, se añade directamente al código fuente de dicho EA un filtro de red neuronal, que se puede incluir inicialmente para el entrenamiento al ejecutar el EA en el probador, y luego se puede incluir en el trabajo.
Las variables se añaden a la configuración del Asesor Experto para controlar los modos de filtro y el grado requerido de filtrado.
Muestra gratuita del Asesor Experto en el ejemplo de la Media Móvil estándar se puede descargar en el mercado, allí también se puede ver un video de los procesos de formación y pruebas.
https://www.mql5.com/es/market/product/8460
Ahora, con Hlaiman EA Generator puede tratar de mejorar la eficiencia del comercio de otros EAs listos si se presentan en el código fuente y se basan en el movimiento de los precios, tales como el análisis técnico.
Para ello, directamente en el código fuente del asesor añadido filtro de red neuronal que puede ser incluido inicialmente en el asesor de ejecución de formación en el probador, y luego se puede poner en funcionamiento.
En la configuración de EA añadido variables a controlar, el modo de filtro, y el grado necesario de filtración.
Asesor de muestra gratuita en el ejemplo de media móvil, se puede descargar desde el mercado, donde también se puede ver el video, los procesos, la formación y las pruebas.
https://www.mql5.com/es/market/product/8460
Es como una especie de doble rasero por parte de la administración. Recuerdo que fui baneado pocos minutos después del primer enlace al Mercado. ;-)
https://www.mql5.com/es/market/product/8460
En este ejemplo, el entrenamiento del filtro de red neuronal se realizó sobre la base de los resultados de la negociación de la Media Móvil original para 2014, la última actualización del Asesor Experto - marzo de 2015.
Para comprobar la eficacia del filtro, ejecuté el Asesor Experto en el probador durante todo el período posterior a la publicación, es decir, desde abril hasta la fecha actual de agosto.
La primera ejecución se hizo con el filtro desactivado (corresponde a la Media Móvil original), y la segunda con él activado (véase la variable marcada UseNeuro = true), aquí están los resultados:
Así, podemos ver que el filtro de red neuronal, entrenado el año pasado, no ha perdido su eficiencia en el último tiempo, y puede aumentar la eficiencia del trading casi el doble.
Now, with Hlaiman EA Generator can try to improve the efficiency of the trade of other ready EAs if they are presented in the source code and are based on the movement of prices, such as technical analysis. To do this, directly in the source code of the adviser added neural network filter that can be initially included in the training run advisor in the tester, and can then be put into operation. In EA settings added variables to control, filter mode, and the necessary degree of filtration.
Asesor de muestra gratuita en el ejemplo Moving Average, se puede descargar desde el Mercado, donde también se puede ver el video, procesos, formación y pruebas.
https://www.mql5.com/es/market/product/8460
En este ejemplo, el entrenamiento del filtro de red neuronal ejecutado en los resultados comerciales de la Media Móvil original para 2014, la última actualización de EA - marzo de 2015.
Con el fin de probar la eficacia del filtro corrí asesor en el probador para todo el período desde la publicación, es decir, de abril a agosto la fecha actual.
La primera ejecución realizada con un filtro desactivado (correspondiente a la media móvil original), y el segundo con el filtro habilitado (ver. La variable marcada UseNeuro = true), aquí están los resultados:
Por lo tanto, podemos ver que la formación en el último año, el filtro de red neuronal, con el tiempo, ha seguido siendo eficaz y puede aumentar la productividad del comercio casi se duplicó.
Por lo tanto, podemos ver que el filtro de red neuronal entrenado el año pasado no ha perdido su eficiencia en el último tiempo, y puede aumentar la productividad del comercio casi dos veces.
Las imágenes dadas por usted dicen todo lo contrario: usted no debe utilizar su Asesor Experto bajo ninguna circunstancia, porque al principio hay un salto inexplicable en el beneficio, que luego se desperdicia durante mucho tiempo. Y si este salto en el beneficio se elimina (¿quién dijo que el comercio real se iniciará con un salto de este tipo?), Entonces en la primera imagen que vemos una caída, y en la segunda imagen - con el tiempo el beneficio con detracciones intermedias.
Mi artículo fue publicado en el sitio, lo que demuestra que el problema no está en el modelo (redes neuronales o algo más eficiente), pero en los datos iniciales. Se muestra la aplicación de Rattle, los que deseen pueden comprar un libro de mí, que es una versión extendida del artículo. Así que con la ayuda de Rattle se puede entender una cosa muy simple y extremadamente importante: el problema no está en el algoritmo, sino en los datos de partida, que pueden o no generar modelos sobreentrenados. Aquí Rattle ayuda a experimentar con conjuntos de datos de entrada para seleccionar aquellos que no conducen a un sobreentrenamiento (overfitting).
Y la elección del modelo es una décima cuestión.
PS.
Según mis investigaciones, el uso de cualquier tipo de MA da modelos sobreentrenados, es decir, modelos que muestran excelentes resultados en datos históricos y absolutamente poco rentables en datos reales.