Discusión sobre el artículo "Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte I) Instrumental"

 

Artículo publicado Uso práctico de las redes neuronales de Kohonen en el trading algorítmico (Parte I) Instrumental:

El presente artículo desarrolla la idea del uso de redes de Kohonen en MetaTrader 5 que fue abordada en algunas publicaciones anteriores. Las clases corregidas y mejoradas proporcionan el instrumental para solucionar las tareas prácticas.

En los códigos fuente heredados, la normalización de los datos de entrada no se usa. Sin embargo, ella es muy importante cuando diferentes componentes (características) de los vectores de entrada tienen un rango de valores diferente. Es así tanto para los resultados de la optimización de los EAs, como durante el agrupamiento de los valores de diferentes indicadores. En cuanto a los resultados de la optimización, podemos ver que los valores con un beneficio neto de decenas de millares están juntos con los valores pequeños del coeficiente de Sharp o con valores de un dígito del factor de recuperación.

No se puede enseñar a la red de Kohonen usando los datos de la escala tan diferente, porque la red va a considerar prácticamente sólo los componentes grandes e ignorar los pequeños. Usted puede ver eso en la imagen de abajo obtenida a través del programa que será considerado paso a paso en este artículo y adjuntado al final. En el programa existe la posibilidad de generar los vectores de entrada aleatorios en los cuales tres componentes están determinados dentro de los rangos [0, 1000], [0, 1] y [-1, +1]. El parámetro de entrada especial UseNormalization permite activar/desactivar la normalización.

Vamos a ver la estructura de la red de Kohonen en tres planos correspondientes a tres dimensiones de los vectores.  Primero, veremos el resultado del aprendizaje de la red sin normalización.

Resultado del aprendizaje de la red de Kohonen sin normalización de los datos de entrada

Resultado del aprendizaje de la red de Kohonen sin normalización de los datos de entrada

Ahora, veremos los mismo con normalización.

Resultado del aprendizaje de la red de Kohonen con normalización de los datos de entrada

Resultado del aprendizaje de la red de Kohonen con normalización de los datos de entrada

Autor: Stanislav Korotky

Razón de la queja: