Asesores en redes neuronales, compartiendo experiencias. - página 2
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Todavía no he oído hablar de nadie que gane dinero estable con las redes neuronales, es muy inestable. Las TS más sencillas sobre muwings son más estables.
Hay poca información en el foro sobre las soluciones preparadas y la eficacia de las redes neuronales para operar en el mercado. Sugiero debatir y compartir la experiencia aquí. Si ya existe un hilo de discusión, por favor, enlaza con él.
Estoy usando clases de aquí, simple Perspectron multicapa. Espero que las clases cuenten correctamente, cuento con la experiencia del autor. Empezó a experimentar, interesante :)
En este momento tengo 11 induks en la entrada, la salida es un zigzag desplazado en 1 barra hacia el futuro.
Estos son los resultados de mi cuadrícula de 8 meses. Estoy entrenando en 1000 barras, 10000 épocas, 70 neuronas en una capa oculta. Las señales se invierten y son puramente por red neuronal, sin filtros adicionales. 15 min tf.
Pruébalo en 8 años.
La red está bien entrenada para un área determinada, y si se hace todo de acuerdo con la fantasía, entonces se debe tener una muestra para dejar de entrenar, la llamada muestra de prueba, por lo que el entrenamiento también se ajusta ligeramente a ella. ¿El gráfico se muestra al menos en la sección de validación o es una sección de entrenamiento?
Pruébalo en 8 años.
La red aprende bien para una parcela concreta, y si lo está haciendo bien, debería tener una muestra para dejar de aprender, la llamada muestra de prueba, por lo que el aprendizaje se ajusta ligeramente para eso también. ¿El gráfico se muestra al menos en la sección de validación o es una sección de entrenamiento?
No hay mucha información en el foro sobre las soluciones listas y la eficacia de la red neuronal para el comercio de mercado.
La red neuronal por sí misma no genera ideas. Lo único que hace bien es ajustarse a la historia en una sección concreta de la misma.
Ahora una pregunta: ¿Cuál es la diferencia entre la señal de sus 10 indicadores y la señal de la red neuronal? Y en la continuación: ¿Qué planea obtener de la salida de la red neuronal? No hay consignas como "señal perfecta" .....
La red neuronal por sí misma no genera ideas. Lo único que hace bien es ajustarse a la historia en una sección concreta de la misma.
Ahora una pregunta: ¿Cuál es la diferencia entre la señal de sus 10 indicadores y la señal de la red neuronal? Y en la continuación: ¿Qué planea obtener de la salida de la red neuronal? No hay consignas como "señal perfecta" .....
No se trata de ajustarse a una historia, sino de aprender algunas pautas. Si el patrón encontrado es estable, también funcionará durante algún tiempo en el futuro.
No entiendo cuál es la diferencia y a qué señales se refiere. Pienso conseguir una salida, por extraño que parezca :) Esa es una solución específica, en mi caso es una previsión para 1 barra por delante.
Sí, se trata de una validación, un vector de aprendizaje de sólo 1000 barras.
DE ACUERDO.
He llegado a la conclusión en mi tiempo de que la formación de un pequeño segmento está plagada de un comportamiento imprevisible de la red en los bares futuros. El mercado puede caer en la formación, y luego digamos que empieza a tambalearse hacia arriba y hacia abajo. Y entonces la red comenzará a verter. Pero si construyes una red tal que, digamos, en 10 años de formación y en otros 5 años muestra beneficios, eso es un logro.
DE ACUERDO.
He llegado a la conclusión en mi tiempo de que la formación de un pequeño segmento está plagada de un comportamiento imprevisible de la red en los bares futuros. El mercado puede caer en la formación, y luego digamos que empieza a tambalearse hacia arriba y hacia abajo. Y entonces la red comenzará a verter. Pero si se construye una red de este tipo que arroje beneficios en, digamos, 10 años de aprendizaje y otros 5 años, entonces es un logro.
Para ello deberíamos añadir OpenCl a esta clase, para que se puedan calcular muestras tan enormes, ya que un núcleo y 1000 barras tardarán más de 5 minutos :) Pero hasta ahora no he descubierto cómo transferir los cálculos a la tarjeta de vídeo.
¿Qué le aportó y cuál fue la estructura de la red?
No se trata de ajustarse a la historia, sino de aprender algunas pautas. Si el patrón encontrado es estable, funcionará en el futuro durante algún tiempo.
No entiendo la pregunta, cuál es la diferencia y a qué señales se refiere. Pienso conseguir una salida, por extraño que parezca :) Esa es una solución específica, en mi caso es una previsión de 1 barra hacia adelante.
¿Sabe que todos los patrones tienen un retraso con respecto a los indicadores lineales y en este caso la red neuronal es inútil?
En cuanto a la segunda pregunta .... Quién te dio la idea de hacer redes neuronales si estás "flotando" en preguntas básicas, si no te ahogas....
Es consciente de que todos los patrones tienen un retraso con respecto a los indicadores lineales, en cuyo caso una red neuronal es inútil.
A la segunda pregunta .... Quién te dio la idea de hacer redes neuronales si no te ahogas en preguntas básicas....
Me estás haciendo incomprensible). ¿Qué quieres decir con que todos los patrones están retrasados con respecto a los indicadores lineales? Me refiero a que la combinación de indicadores en las entradas forma un patrón que la red aprende ajustando los pesos para obtener la salida correcta. ¿De qué tipo de retraso estamos hablando?
Nadie me lo dijo, sólo me pareció interesante).
Es consciente de que todos los patrones tienen un retraso con respecto a los indicadores lineales, en cuyo caso una red neuronal es inútil.
En la segunda pregunta.... Quién te dio la idea de hacer redes neuronales si estás "nadando" en las preguntas básicas, si no te ahogas....
Buscaré mi tema sobre la red neuronal.... Fue en la 4 y hace mucho tiempo.
http://forum.mql4.com/ru/38550
La entrada era la diferencia de precio con cierto desfase (del orden de unas horas). El resultado es una previsión para varias horas por delante binaria más o menos.
Todas las redes se obtuvieron mediante la fuerza bruta de la arquitectura.
El principal problema fue pegar varias pruebas de avance. Esto debería automatizarse de forma adecuada.