Discusión sobre el artículo "Creación de Asesores Expertos de red neuronal mediante MQL5 Wizard y el generador Hlaiman de Asesores Expertos" - página 3
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Gracias a todos por su participación en el debate y la retroalimentación, que está interesado en ver en detalle las señales de la prueba EA Hlaiman EA Generador 007 -
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Un martillo también es una herramienta, pero no se puede partir un átomo con él. No es tan sencillo.
a veces basta con leer los comentarios de un artículo en .... no perder el tiempo en el propio artículo.
gracias a los comentaristas. :) y, de todos modos, gracias al afftar por su labor, gracias a MQ por el dinero gastado en la labor del afftar. en resumen, "¡paz, labor, mayo!".
Es fácil construir un montón de redes neuronales, y es fácil demostrar lo rentables que son en un backtest. Pero se necesita una prueba prospectiva para determinar cómo se comportarán estas redes con datos no entrenados. La dinámica de los cambios del mercado y la frecuencia de reentrenamiento de las redes no tienen nada que ver. Volver a entrenar la red en cada nuevo tick, no ayudará a la rentabilidad en el mercado real. Cómo crear una red de este tipo, que de forma sostenible traería beneficios en los nuevos datos, es lo más importante. Y las señales en el pipswitcher no confirman nada. Hay un montón de pipers demo rentables sin redes neuronales.
...
Más o menos se dijo (pero voy a repetirme), para la formación cualitativa de NS es necesario darle ejemplos cualitativos (no contradictorios, con presencia garantizada de imágenes), pero sólo si usted tiene un algoritmo de preparación de tales datos no necesita NS (pueden ser descritos por otros medios).
El círculo está cerrado.
Me gustó el artículo y el potencial del producto. Al menos pasó de las palabras a los hechos.
¡Respeto al autor!
Más o menos se dijo (pero lo repetiré), para el entrenamiento cualitativo de NS necesitas darle ejemplos cualitativos (no contradictorios, con presencia garantizada de imágenes), pero sólo si tienes un algoritmo de preparación de tales datos no necesitas NS (pueden ser descritos por otros medios).
El círculo está cerrado.
Pero no tienes que renunciar a NS en absoluto, porque el algoritmo de preparación de datos que mencionas se puede construir sobre componentes de redes neuronales, mapas auto-organizados de Kohonen (SOM) o algoritmo genético (GA), por ejemplo en la aplicación Hlaiman hay incluso un plugin separado con tales componentes y filtros no lineales.
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Sin embargo, este artículo no pretende probar o refutar la eficacia de las NS, sino que se limita a proponer un medio de automatización para su aplicación sencilla, basada en MQL5 Wizard, tan simple como los indicadores clásicos de análisis técnico o en cualquier combinación con estos indicadores.
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Me gustó el artículo y el potencial del producto. Al menos el hombre pasó de las palabras a los hechos.
¡Respeto al autor!
gracias por su participación en la discusión y la retroalimentación, que está interesado en ver en detalle las señales de la prueba EA Hlaiman EA Generator 007 -
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La señal de arriba es una prueba de avance en tiempo real sobre una serie de >4000 operaciones. El Asesor Experto de prueba 007 utiliza un módulo adicional para MQL5 Wizard SignalHFT.mqh, que actualmente está siendo probado y mejorado.
Este módulo para MT5 puede ser proporcionado a los clientes con licencia sólo en el modo de soporte técnico y actualización. Los experimentos en el comercio de alta frecuencia utilizando Hlaiman EA Generator en MT4 se han discutido en este foro antes.
La señal anterior es una prueba de avance en tiempo real sobre una serie de >4000 operaciones. El Asesor Experto de prueba 007 utiliza un módulo adicional para MQL5 Wizard SignalHFT.mqh, que actualmente está siendo probado y refinado.
Este módulo para MT5 puede ser proporcionado a los clientes con licencia sólo en el modo de soporte técnico y actualización. Experimentos sobre el comercio de alta frecuencia utilizando Hlaiman EA Generator en MT4 se han discutido en este foro antes.
Trabajo interesante. Soluciones interesantes.
Ni en el artículo ni en la descripción del paquete he encontrado: ¿qué datos de entrada utiliza la red durante el entrenamiento?
Quizás me lo he perdido en algún sitio.
La descripción del paquete es muy vaga. Aquí tienes "lógica difusa" y "red neuronal" - suena bonito. ¿Puede ser más específico?
Para evaluar un producto, es necesario conocer
los datos de entrada (indicadores, estadísticas, etc.)
el número de ellos y cómo se seleccionan
Y, por supuesto, qué redes se utilizan, métodos de entrenamiento y otros detalles sin los cuales esta "caja negra" permanecerá oscura. Y utilizarla en trading es un extremo.
Por lo demás, el planteamiento es interesante: "No necesitas saber nada de ESTO. Simplemente enciéndalo y trabaje".
Buena suerte.
Trabajo interesante. Soluciones interesantes.
Ni en el artículo ni en la descripción del paquete he encontrado: ¿qué datos de entrada utiliza la red durante el entrenamiento?
Tal vez me lo perdí en alguna parte.
La descripción del paquete es muy vaga. Aquí tienes "lógica difusa" y "red neuronal" - suena bonito. ¿Puede ser más específico?
Para evaluar un producto, es necesario conocer
los datos de entrada (indicadores, estadísticas, etc.)
el número de ellos y cómo se seleccionan
Y, por supuesto, qué redes se utilizan, métodos de entrenamiento y otros detalles sin los cuales esta "caja negra" permanecerá oscura. Y utilizarla en trading es un extremo.
Por lo demás, el planteamiento es interesante: "No necesitas saber nada de ESTO. Simplemente enciéndalo y trabaje".
Buena suerte.
Es una etapa pasada con este(s) señor(es). En la rama rápida que se puede leer, él está allí - lohhft, preguntó acerca de la arquitectura de red y preprocesamiento de datos y otros detalles sólo interesantes en este contexto (PBX desarrolladores). El compañero era estúpidamente helada, alejándose a continuación, tratando de cambiar de tema, a continuación, alegando que él no es un especialista en IA, a continuación, que en general no es su producto, y luego en otro tema diciendo que ya es suya, etc.
Si vas a su web y lees sus artículos selectivamente en diagonal, queda claro que hasta cierto punto tiene razón, que no es un experto en IA es un hecho. Sólo un ficcionalista con tendencias esquizoides.
En cuanto al artículo, el hecho de que se publicara aquí demuestra una vez más que sabes lo que....
Pero no tienes por qué renunciar en absoluto a NS, porque el algoritmo de preparación de datos que mencionas puede construirse con componentes de redes neuronales, mapas autoorganizados de Kohonen (SOM) o algoritmos genéticos (GA), por ejemplo, la aplicación Hlaiman tiene incluso un plug-in independiente con tales componentes y filtros no lineales.
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Sin embargo, este artículo no pretende probar o refutar la eficacia de los NS, sino que simplemente propone un medio de automatización para su aplicación simple, basado en MQL5 Wizard, tan simple como los indicadores clásicos de análisis técnico o en cualquier combinación con estos indicadores.
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Sobre lo destacado, no lleve al lector al engaño, el AG no es una aplicación de NS, el AG es un método de optimización.
En cuanto a que NS puede ser una herramienta para seleccionar ejemplos, no estoy en desacuerdo, pero tampoco lo confirmo.
Si copiamos la naturaleza, parece que es la NS la que selecciona ejemplos, pero describamos por un segundo toda la prehistoria de la aparición del hombre:
Con la ayuda de los AG se seleccionaron células que daban una ventaja competitiva, entonces obviemos el hecho de que es más fácil sobrevivir juntos y la aparición de organismos y vayamos directamente a la aparición de células NS.
Para entonces, las células ya nacen con reflejos incorporados. Es decir, millones de años de AG han recogido tal aparato que hace frente con éxito a las tareas actuales de supervivencia. Luego rebobinamos y tenemos individuos que cuidan de sus hijos y les transmiten información según el principio de "haz como yo".
El principio es excelente, pero la propia información que poseen los individuos se cría con la ayuda de los mismos AG, son muchos años de evolución.
Es el fin del opus. Conclusión: los ejemplos para la transmisión del principio "haz como yo" fueron criados en una gran población durante mucho tiempo. Y esta evolución continúa, el mundo cambia, los líderes cambian y los ejemplos cambian.
Ahora vamos con nuestras ovejas: el mercado forex es relativamente joven, uno, el aparato humano no está adaptado para el procesamiento de abstracciones y números (como realización de la abstracción), dos, el humano tiene un doheralion de células nerviosas con un puto billón de conexiones y apenas puede con el forex (no es un hecho que los ganadores actuales no sean monos al azar), tres. Y quieres repetir la evolución de un millón de años en NS (bueno, digamos 100x100 neuronas), con (bueno, digamos 1000 conexiones) ??? cuatro.