"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 25
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Si necesitas un código de ejemplo para el método de evolución diferencial, te lo puedo enviar. El método es bastante sencillo. Busca los extremos globales.
No, eso no es lo que he dicho.
El periodo de prueba y optimización es un parámetro del sistema tan importante como el valor del take profit si se utiliza, por ejemplo. Y es una tontería eliminar algunos datos o añadir otros sólo porque la red está reentrenada. Es mejor cambiar algo en el conservatorio (por ejemplo, cambiar la topología de la red).
TheXpert, gracias, voy a echar un vistazo
Creen una NS así, señores programadores, y empezaremos a probarla.
Parece que programan un poco.
Permítanme darles un dll con una cuadrícula y mostrarles cómo usarla (no es difícil), y ustedes proporcionan un modelo para pruebas y discusiones. Al fin y al cabo, eres tú quien crea las entradas y las salidas, a la red no le importa aprender.
Es cierto, sólo puedo dar un ejemplo para 4k. Rejilla de eco de rejilla.
No quiero darte el código fuente de la dll. Si tienes miedo, puedo dar las fuentes a una persona de confianza para que las recopile.
Puedo poner el montaje (dllka + EA) también para que todos lo vean.
El periodo de prueba y optimización es un parámetro del sistema tan importante como el valor del take profit si se utiliza, por ejemplo. Y es estúpido eliminar algunos datos o añadir otros sólo porque la red se haya reentrenado. Es mejor cambiar algo en el conservatorio (por ejemplo, la topología).
Si hace unos 10 años te dedicas a la creación de redes, deberías refrescar tus conocimientos en el campo correspondiente antes de decir nada.
Vamos, tú. MLP es lo mejor que se puede hacer.
No nos peleemos, señores, ese es mi punto.
No nos peleemos, señores, eso es lo que digo.
Nadie lo ha hecho todavía.
Sin embargo, tenemos que entender por qué reducen el número de neuronas en las capas y aumentan el número de muestras en la muestra (la esencia es la misma en ambos casos - reducir los grados de libertad de las neuronas) - por supuesto hasta ciertos límites - hasta que la red deja de aprender.
Quién necesita esta tarea de Sísifo de crear un motor neural, si nadie va a entender cómo trabajar con él de la manera más sencilla. Parece que tendrá que escribir un manual para dummies para trabajar eficazmente con el motor - como consejos útiles. De lo contrario, nos enfrentaremos a un montón de acusaciones de simples usuarios, comerciantes: "Utilizo el motor neuro, pero mi depósito se está derritiendo ante mis ojos, ¿qué clase de atropello es ese? ¡Me quejaré!
Eso es lo deseable, tener a alguien competente, pero no programador.
No es necesario hacer una nave espacial ahora, por mucha experiencia y bagaje que cada uno tenga ya en su haber.
No necesitas un coche, ni una bicicleta, sólo un scooter. Simple, contundente, comprensible y fiable. A estas alturas, le aliviará de las disputas sobre la fórmula del mejor combustible para una nave estelar.
El mero hecho de tener un scooter en funcionamiento llamará la atención. ¿No solucionará el superproblema? No es necesario. Es suficiente para llamar la atención y le facilitará el compromiso con lo simple.
Formularé lo que necesito para comerciar. Los otros comerciantes añadirán.
...
En lo que me gustaría conseguir.
Creen, señores programadores, una NS así y empezaremos a probarla. Publicaremos los resultados de las pruebas en el foro y los discutiremos. Con este enfoque, los comerciantes y los programadores empezarán a hablar durante un tiempo un lenguaje comprensible para ambas partes.
De lo anterior concluyo que:
Debe tener tres bloques
1 unidad de preprocesamiento
2 NS
3 unidad de post-procesamiento
El preprocesamiento preparará y distribuirá los datos necesarios para las entradas.
La NS está colgando entre ellos
El postprocesamiento incluye tanto las muestras de los resultados como la interpretación de los resultados para el Asesor Experto.
El preprocesamiento y el postprocesamiento deben estar en la misma clase, de lo contrario podemos tener problemas con la coincidencia de entradas y salidas para el entrenamiento. Esta clase exporta dos matrices de salida (entradas y salidas) al NS, la matriz de salida se exporta a través de métodos mutuamente excluyentes (en el modo de entrenamiento sólo lectura, en el modo de trabajo sólo escritura).
Así, el usuario satura los métodos virtuales de pre y postproceso con los suyos propios, se conecta a la clase de pre_post_proceso de NS y llama a la clase desde el EA. La clase Expert Advisor sólo devuelve datos post-procesados (recibe datos directamente del entorno del mercado).
Algo así.
Quizás pueda hacerlo. No puedo ser programador, no tengo dos títulos. Pero estoy llegando a algo.
Víctor, cualquier ayuda es bienvenida.
No es necesario que construyan una nave espacial ahora, por mucho que lo deseen, dada la amplia experiencia y el bagaje que cada uno de ustedes ya tiene en su haber.
No hay necesidad de un coche, ni de una bicicleta. Que sea un scooter. Simple, contundente, comprensible y fiable. A estas alturas, le aliviará de las disputas sobre la fórmula del mejor combustible para una nave estelar.
El mero hecho de tener un scooter en funcionamiento llamará la atención. ¿No solucionará el superproblema? No es necesario. Es suficiente para llamar la atención y te hará más fácil comprometerte con lo simple.
Estoy de acuerdo. Y qué pasa con estas naves, hagamos un scooter/bicicleta (es decir, no hay que inventarlo, sólo hay que implementarlo en MQL).
Fijemos una tarea concreta y pensemos en cómo maximizar su eficacia. Por ejemplo, imagina que no sé lo que es MQL5 (y conozco la POO sólo a nivel de dummies), nunca he tratado con NS (no es que con NS, no entienda de sistemas Expert Advisor, etc.). Pero puedo cambiar de manos y tener un cierto TS.
Entonces, imaginemos que todos mis conocimientos son suficientes para formular lo siguiente:
1. Necesito una red neuronal que, a partir de ciertos datos y ciertas reglas (no conocidas de antemano), produzca un determinado resultado en forma de una determinada señal. En la salida tendremos las siguientes opciones: comprar, vender, esperar.
2 Las señales deben provenir de diferentes fuentes. Por ejemplo, puede ser: patrones simples de velas, indicadores estándar (CCI, MA, RSI, estocástico, etc.), el avance del precio y otras cosas que pueden venir a la mente de un comerciante.
La lógica y la funcionalidad de la red se implementará en ninguna materia, y cómo exactamente la red será entrenada, no es importante (para mí NS es una caja NEGRA/NEGRA). Pero en términos de entrenamiento es importante tener la oportunidad de entrenar usando datos de un archivo preparado previamente (o varios archivos), para las acciones de un comerciante/experto en una cuenta de comercio (o algunas otras opciones pueden estar disponibles).
4. El conjunto de reglas debe poder guardarse en un archivo y, si es necesario, cargarse desde él.
Partiendo de todo esto, tenemos que conseguir un SN que estará formado por "dos" capas de neuronas (¡recuerda que soy un tonto!):
a) La primera capa está formada por neuronas que analizan la señal en bruto (indicadores, patrones de velas, flujo de cotizaciones, etc.). En una versión simplificada, cada neurona procesa sólo una fuente de entrada. A la salida obtenemos tres opciones: comprar, vender, esperar.
b) Recibe una señal codificada (compra, venta, espera) de una o varias neuronas de nivel "inicial". Genera una única señal basada en las reglas.