Discusión sobre el artículo "Redes neuronales: De la teoría a la práctica" - página 8

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¡¡¡Gran artículo!!!
Sólo queda pendiente la pregunta de un ejemplo de un sistema de 2 o más neuronas.


Tal vez alguien tiene un ejemplo sencillo de un asesor de 2, 3 neuronas?

 
sigma7i:

¡¡¡Gran artículo!!!
Sólo queda pendiente la pregunta de un ejemplo de un sistema de 2 o más neuronas.


¿Quizás alguien tenga un ejemplo sencillo de un asesor de 2 o 3 neuronas?

Tenía pensado escribir un segundo artículo sobre este tema, pero aún no tengo tiempo.

Prueba este diseño

double out_net; //resultado de la red
double out[2];  //resultados de la primera capa de neuronas

out[0]=CalculateNeuron(inputs0,weight0); //computación de la primera neurona de la primera capa
out[1]=CalculateNeuron(inputs1,weight1); //computación de la segunda neurona en la primera capa
out_net=CalculateNeuron(out,weight2);    //calcular la neurona de salida de la red
Creo que la idea está clara.
 
fyords:

Prueba este diseño.

Creo que captas la idea.

Está muy claro, ¡gracias!

Aquí resulta que el número de coeficientes de peso se duplica con cada neurona, pero es cuestión de creatividad :).

¡Esperaré el artículo!

 
MetaQuotes:

Nuevo artículo Neural Networks: De la teoría a la práctica:

Autor: Дмитрий

Estimados señores, Muchas gracias por el artículo, ¿será posible que cambien las comas (,) por puntos flotantes?

733,562 658,29

733.562 658.29
 

Este es un gran artículo bien hecho.

Tengo algunas preguntas sin embargo ...

En tu ejemplo de 1 neurona la entrada son los valores de los últimos 10 periodos del indicador RSI. Por lo tanto, la salida para que la neurona es simplemente va a ser una forma sofisticada de media ponderada de los últimos 10 valores RSI, ¿es así como se prevé que los datos del indicador que se utiliza en la realidad?

Por ejemplo, si yo quisiera utilizar 3 indicadores como entradas, ¿esperaría usted implementar 3 neuronas de la manera en su artículo en cascada a una neurona de segunda capa, o simplemente utilizaría el último valor de cada uno de los 3 indicadores como entrada en una sola neurona?

Mi otra pregunta es, en una red de múltiples capas, ¿sería necesario normalizar los datos de la primera capa para introducirlos en la segunda capa, dado que estarán en el rango -1,1 o 0,1 de todos modos?

muchas gracias

 

¿Alguien ha intentado emular los resultados?

Todos mis intentos dan como resultado un balance descendente en los resultados de Forward.

Además, el número de ticks procesados no coincide - es casi la mitad de lo que se indica en la imagen.

Una cosa que me llamó la atención: el número de ticks 17331 del período comprendido entre 2012.01.02 y 2012.09.14 coincide exactamente si desactivo la opción Forward. Hummm ...

 

Buen artículo que facilita la comprensión del concepto básico de redes neuronales. Me ha ayudado mucho. Gracias.

[Eliminado]  

Gracias.
Un ejemplo interesante, que utiliza el concepto. https://www.mql5.com/es/code/1649

Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
  • votos: 14
  • 2013.04.16
  • surubabs
  • www.mql5.com
This Expert Advisor works with Neural Network method
 
MetaQuotes:

Nuevo artículo Neural Networks: De la teoría a la práctica:

Autor: Дмитрий

El mejor ejemplo en la base del artículo es https://www.mql5.com/es/code/1649 ,

La mayoría de los comerciantes que utilizan las bandas de Bolinger, son serching para Bollinger Ancho EA basado,

La EA que he publicado dar Ancho de la banda de Bollinger, que dosent utilizar cualquier indicador iCustom, toda la calulación se ha hecho sobre la base del indicador de la banda de Bollinger,

Con el uso del método de red neuronal, se puede ver que el comercio de ancho EA, cuando su ruptura.

Realmente interesante es verlo usted mismo.

Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
Bollinger Band Width calculation with Neural Network using
  • votos: 14
  • 2013.04.16
  • surubabs
  • www.mql5.com
This Expert Advisor works with Neural Network method
 

Gran artículo. Sin embargo, este método te lleva a un resultado, el ajuste de curvas. Con el tiempo, las pruebas en vivo de la cuenta real puede ser una decepción. La información dada en este artículo es valiosa para aquellos que quieren entender cómo empezar en AI, pero tienen que encontrar una mejor manera de aplicación para evitar a sí mismos de los métodos de ajuste de curvas. Cualquier sistema de comercio debe ser capaz de utilizar algunos parámetros dinámicos que reflejen las condiciones cambiantes del mercado. De lo contrario, el EA quedará obsoleto en muy poco tiempo, llevando su cuenta a saldo 0. Por lo tanto, la entrada tiene que ser diseñado con mucho cuidado. Lo importante es el diseño de las entradas y lo que necesita saber lo que la salida se verá así. Los desarrolladores de IA tienen una palabra muy común, "GARBAGE IN, GARBAGE OUT" (basura de entrada, basura de salida).

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