Uso de la inteligencia artificial en MTS - página 2
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tomamos el valor de 4 puntos, multiplicamos cada valor por un coeficiente, sumamos - ¿qué no es suavizar por un filtro?
¿Ha oído hablar de las medias móviles ponderadas linealmente?
¿Por qué no? - Alt+F4
Ya has inventado MACDZeroCrooss que es simplemente MACross. Ahora has inventado un filtro digital;-)
Si se añaden más puntos a esta expresión, se puede obtener un beneficio de cualquier símbolo en el probador después de la optimización.
Si se añaden más puntos a esta expresión, se puede obtener un beneficio de cualquier símbolo en el probador después de la optimización.
Por cierto, Integer ha señalado correctamente que el proceptrón se parece a un filtro digital. Soy un experto en este campo y sé lo que digo. Es decir, un preceptrón es una CA filtrada. El significado de este filtrado (o combinación lineal de altavoces) no está claro.
No soy un experto en redes neuronales, pero es una pregunta natural. ¿Qué tiene exactamente este EA en común con la inteligencia artificial? La optimización de x1-x4 se realiza de forma muy natural y manual. Por lo tanto, cualquier Asesor Experto puede ser llamado inteligencia artificial, porque cualquier EA necesita la optimización de los parámetros de entrada, y el hecho de que el preceptrón se calcule como una combinación lineal de los valores presentes y pasados de AC, tampoco es un factor determinante. Si la optimización se realiza automáticamente dentro del Asesor Experto, estaría de acuerdo con el nombre.
Traducido al ruso, cualquier problema cuya solución pueda obtenerse mediante una búsqueda completa o simplificada de variantes es clasificado por la burguesía como inteligencia artificial. En la URSS estos problemas se clasificaban como una rama de las matemáticas aplicadas y una subsección de los algoritmos para encontrar soluciones óptimas.
Es decir, el preceptrón es un altavoz filtrado. El significado de esta filtración (o combinación lineal de CA) no está claro.
Está claro que todo lo que pasó por el filtro se identifica como una señal para abrir una posición larga. Todo lo que se filtró se considera una posición corta. Del mismo modo, las posiciones ya abiertas se filtran para un cambio de tendencia.
Yuri, ¿por qué te pones tan emocional? La pregunta se refería casi con seguridad al significado oculto de este filtrado, no a la interpretación del resultado... A grandes rasgos: ¿por qué este filtrado en particular? Cuando se aplica a un sistema de trading, puede que no sea la pregunta más adecuada, pero se puede intentar razonar por qué AC y no algún MACD...
El AC se ha implementado sólo por estas consideraciones, ya que no tiene más ajustes externos que los símbolos y el marco temporal.
Así que no busque un significado oculto: no estaba allí en absoluto, ya que todo se hizo siguiendo el principio de que cuanto más simple, más rápida sería la optimización. Esto es sólo un ejemplo de una red neuronal primitiva utilizando el optimizador genético incorporado de MT4 de las estrategias en los datos históricos en lugar del algoritmo de entrenamiento estándar. Nada más y nada menos.
Por cierto, la toma de beneficios de la estrategia no aparece debido a la misma razón - es un parámetro de ajuste adicional. Aunque, si se aplica, es muy posible que el comercio sea más rentable o más estable...
Ahora tiene más sentido. Se llame como se llame -perceptrón, gen, filtro o demonio con cinco cuernos- la esencia del asesor no cambia. Tus ingeniosas palabras han confundido a la gente y hasta que no expliques qué es el perceptrón, no hay esperanza de entendimiento y discusión constructiva... En general, la idea es realmente muy interesante: todos los parámetros optimizables se empaquetan en una simple función.
Pero la mejor red neuronal es la que uno tiene en la cabeza, sobre todo cuando sólo hay que reconocer un par de situaciones, por ejemplo, comprar/vender. Pero el cerebro humano apenas reconoce las señales de entrada/salida del mercado, por lo que apenas sirve de ayuda. Por no hablar del error XOR inherente al perceptrón...
Y es que en Forex no hay patrones. Hay un patrón bien definido: el movimiento en los canales de soporte y resistencia y las rupturas de estas ecuaciones. Todo lo demás es un movimiento aleatorio.
El entrenamiento de las redes neuronales es un retoque clásico. Y si realmente hay algunas regularidades, lo ideal es que la red neuronal las capte. Pero hasta ahora no hay resultados. Porque no hay ninguna regularidad, salvo el modelo descrito anteriormente. Rosenblat inventó el perceptrón en los años 60 e intentó utilizarlo en el mercado entonces.
Por supuesto, mis palabras no significan que Reshetov deba dejar de hacerlo de repente, sino que debe trabajar de forma más relajada, sin bombos ni platillos.
Ahora tiene más sentido. Se llame como se llame -perceptrón, gen, filtro o demonio con cinco cuernos- la esencia del asesor no cambia. Tus ingeniosas palabras han confundido a la gente y hasta que no expliques qué es el perceptrón, no hay esperanza de entendimiento y discusión constructiva... En general, la idea es realmente muy interesante: todos los parámetros optimizables se empaquetan en una simple función.