Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 339

 
elibrarius:

¿Por qué se utiliza una sigmoidea para calcular una neurona?

No necesariamente. Las funciones de activación pueden ir desde un escalón hasta una línea recta inclinada. Hay al menos una docena de ellos en cualquier paquete, y también son personalizables para necesidades específicas.
 
elibrarius:

¿Por qué se utiliza una sigmoidea para calcular una neurona? ¿No es mejor tener una distribución lineal (de cero al número de entradas)? Después de todo, "la función tiene una forma suave en el intervalo [-5,5]".

Está bien si tienes 5 entradas, pero ¿qué pasa si tienes cien? Entonces, prácticamente todas las entradas estarán fuera de esa zona. El artículo https://www.mql5.com/ru/articles/497 aplica un factor de adición para contabilizar 10 entradas. Así que para cada red habría que recalcular este coeficiente.

Me pregunto, ¿no has encontrado artículos más recientes sobre redes neuronales en este sitio?

Parece que llegué a un foro de hace diez años. Sorprendido

 
Vladimir Perervenko:

Me pregunto si podría encontrar algún artículo más reciente sobre redes neuronales en este sitio.

Me siento como en un foro de hace diez años. Sorprendido

Me gustó https://www.mql5.com/ru/articles/2279 usando ALGLIB, pero en primer lugar, no se ajusta al robot de comercio y necesita más trabajo,
En segundo lugar, como él dice.

Maxim Dmitrievsky:
No soy adecuado para la previsión del mercado, ver los videos anteriores, necesito RNN, es decir, la red con memoria

Si me he perdido una red de este tipo, con un ejemplo de implementación en MT5, por favor avise) Ya que voy de sencillo, intentaré entender tu último artículo (en el penúltimo, veo comentarios de que debido a cambios en el lenguaje R, algo ya no funciona)

También me gustaría tener una implementación sin programa externo, pero puramente en MT5, y ser capaz de distribuir los cálculos a través de los núcleos y la red con la nube - para la velocidad. ¿O pueden hacerlo programas de red externos?
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
  • 2016.10.03
  • Jose Miguel Soriano
  • www.mql5.com
Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.
 
nowi:


aquí está el enlace

curiosamente, nunca he visto una biblioteca libre con una implementación similar de la programación genética... todo sólo redes nets....

Paquete de programación genética https://cran.r-project.org/web/packages/rgp/index.html

buena suerte

CRAN - Package rgp
  • cran.r-project.org
Oliver Flasch
 
elibrarius:

Me gustó https://www.mql5.com/ru/articles/2279 usando ALGLIB pero, en primer lugar, no es lo suficientemente maduro para un Asesor Experto de comercio y necesita más desarrollo,
En segundo lugar, como dice elibrarius

Si me perdí tal red, con un ejemplo de implementación en MT5 - aconsejar)

También me gustaría tener una implementación sin programa externo, pero puramente en MT5, y ser capaz de distribuir los cálculos a través de los núcleos de la computadora y en una red con una nube - para la velocidad. ¿O pueden hacerlo programas de red externos?

Mira esto, esto, esto y quizás esto.

No todo estará claro, pero es de esperar que algunos conceptos básicos de las redes neuronales salgan a la luz.

Buena suerte

 
Vladimir Perervenko:

Mira esto, esto, esto y quizás esto.

No todo estará claro, pero es de esperar que algunos conceptos básicos sobre las redes neuronales salgan a la luz.

Buena suerte

Gracias, intentaré averiguarlo.
 
Vladimir Perervenko:

Mira esto, esto, esto y quizás esto.

No todo estará claro, pero es de esperar que algunos conceptos básicos sobre las redes neuronales salgan a la luz.

Buena suerte


Yo también estoy estudiando R :) ¿Sabes dónde puedo encontrar LSTM, tal vez algunas otras referencias excelentes sobre el tema?
 
Maxim Dmitrievsky:

También he empezado a estudiar R :) sugerir, donde encontrar LSTM, cualquier otro enlace sobre este tema?

R tiene un paquete mxnet bastante bueno. Pero los modelos más avanzados deberían mirarse en Pythone.

Buena suerte

 
Vladimir Perervenko:

R tiene un paquete mxnet bastante bueno. Pero los modelos más avanzados deberían mirarse en Pythone.

Buena suerte


Gracias, ¿debería haber algo en tensorflow?
 
Maxim Dmitrievsky:

Gracias, ¿debería tenerlo tensorflow?

No creo que puedas empezar con TensorFlow. Es un paquete de bajo nivel. Hay un mar de paquetes en Python que implementan diferentes tipos de LSTM. Pero eso es lo difícil.

si programas en Python comienza con keras, R tiene un paquete kerasr (API).

Para TensorFlow(Python) también hay una API en R - tensorflow. Pruébalo.

Buena suerte

Razón de la queja: