Discusión sobre el artículo "Creación de Asesores Expertos de red neuronal mediante MQL5 Wizard y el generador Hlaiman de Asesores Expertos" - página 10

 
СанСаныч Фоменко:

Las imágenes dadas por usted dicen todo lo contrario: es imposible utilizar su Asesor Experto bajo ninguna circunstancia, porque al principio hay un inexplicable salto 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.

En cuanto a sus dudas sobre los resultados de la prueba de EA y conclusiones - teniendo en cuenta que las ejecuciones de prueba se realizaron en el marco de tiempo H4 y la prueba es completamente hacia adelante - sus dudas sobre su realidad son infundadas. En primer lugar, los saltos que te asustaron son sólo grandes operaciones en tendencias largas, definidas entre las intersecciones de las medias móviles con el gráfico de precios, para entender esto, bastaba con habilitar la visualización en el probador o, si eres programador, echar un vistazo al código fuente del Asesor Experto, que se incluye en el terminal MT4, y en segundo lugar, no hay razón para esperar que no ocurra lo mismo en la operativa real, ya que el impacto de los retrasos, deslizamientos y spreads de la operativa real en marcos temporales tan grandes prácticamente no se ve afectado.

En cuanto al rendimiento de la idea y del propio Asesor Experto en medias móviles - el Asesor Experto que se da en el ejemplo no es para analizar la calidad del software de MetaQuotes o la eficiencia del uso de indicadores MA, ya que tanto lo primero como lo segundo han sido reconocidos en la industria desde hace mucho tiempo y en mi humilde opinión no requieren pruebas adicionales.

Este EA es una demostración de una nueva característica del motor Hlaiman EA Generator, que consiste en la posibilidad de mejorar Asesores Expertos ya hechos mediante la generación de un filtro de red neuronal auxiliar. Además, para entrenar el filtro de red neuronal en el probador, se utiliza el gráfico de operaciones de este EA y el flujo de cotizaciones inicial, es decir, no se utilizan indicadores llamados por el EA para el entrenamiento.

Este modo de entrenamiento le permite filtrar no sólo las señales erróneas de cualquier número de indicadores, figuras de velas, patrones PA, etc, sino también algunos errores de gestión.

En cuanto alartículo y el libro que usted anuncia - respeto por el material teórico útil, pero no refutemos conceptos establecidos sobre su base, al menos hasta que no haya una ilustración de los principales criterios de verdad - sus resultados prácticos.


 
Rashid Umarov:
Escribe un artículo interesante con aplicación en el Mercado - un bono será un hilo con su discusión, donde no serás baneado por esto.
¿Poner un nuevo párrafo en las reglas? Se vería mejor que las excepciones a las normas.
 
Además de la media móvil, ¿puede generar utilizando otro indicador?
 
jon:
Además de la Media Móvil, ¿puede generar utilizando otro indicador?

La mejora de cualquier indicador o EA se puede intentar a través de redes neuronales entrenadas y en la mayoría de los casos tendrá éxito.

Para hacer esto en su propio indicador o EA, puede utilizar las herramientas en el generador de EA Hlaiman o una biblioteca independiente.

 
Ivan Negreshniy:

En este ejemplo, la formación del filtro de red neuronal ejecutado en los resultados comerciales de la media móvil original para 2014, la última actualización de EA - marzo 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, se ha mantenido eficaz y puede aumentar la productividad del comercio casi se duplicó.


Esto es impresionante! ¿tiene usted hapen tener algún ejemplo reciente? una prueba a largo plazo? Estoy interesado en comprar el software, sin embargo, el sitio parece abandonado (incluso tiene los textos de la plantilla por defecto en FAQ).

 
Eric:

Esto es impresionante! ¿has hapen tener algún ejemplo reciente? una prueba a largo plazo? Estoy interesado en comprar el software, sin embargo, el sitio parece abandonado (incluso tiene los textos de la plantilla por defecto en FAQ).

Sí, tienes razón, tuvimos un poco de abandono, como en el aprendizaje automático (ML) en general, pero ahora todo ha cambiado para mejor.


Ahora con socios, estamos completando el desarrollo de una nueva versión del Generador Hlaiman EA con nuevos componentes únicos de red neuronal(P-Net) que están cientos de veces por delante de los análogos conocidos.

Recientemente he publicado en el foro uno de los ejemplos de la EA generado automáticamente.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page649#comment_6508250

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
  • 2018.02.07
  • www.mql5.com
Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики...
 
Ivan Negreshniy:
Sí, tienes razón, tuvimos cierto abandono, como en el aprendizaje automático (ML) en general, pero ahora todo ha cambiado para mejor.


Ahora con socios, estamos completando el desarrollo de una nueva versión del Generador EA de Hlaiman con nuevos componentes únicos de red neuronal(P-Net) que están cientos de veces por delante de los análogos conocidos.

Recientemente he publicado en el foro uno de los ejemplos del EA generado automáticamente.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page649#comment_6508250

Muy bonito, estaré atento, ¿tienes fecha de lanzamiento?

 
Eric:

Muy bonito, estaré atento, ¿tenéis fecha de lanzamiento?

La semana que viene lanzaremos la fase de pruebas.
 
Ivan Negreshniy:
La próxima semana iniciaremos la fase de pruebas.

Probando la red neuronal artificial P-net, incluida en el Asesor Experto para el mercado Forex.

https://www.youtube.com/watch?v=WfH_enerXng

Testing the artificial neural network P-net, included in the Expert Advisor for the Forex market
Testing the artificial neural network P-net, included in the Expert Advisor for the Forex market
  • 2018.03.29
  • www.youtube.com
The purpose of this video is to show the advantages of the new artificial neural network of the P-Net type, compared to the multi-layer artificial neural net...
 

¿Hiciste un generador de cacahuetes? xD
¡Yum!

Generador de cacahuetes