Red neuronal en forma de guión - página 7
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Este es exactamente el ejemplo que intenté hacer. No hay errores, cuando "Build All" crea todo excepto el .dll.
tomar una dll
allí puse el código anterior
no introdujo ningún parámetro ...
pero este proyecto en VC++ 6.0 debería crear definitivamente una DLL
---
también en versiones superiores a vc++ 6.0 se creará DLL
Las versiones más antiguas convertirán el proyecto en el momento de la apertura... a su liberación
también puedes probar con este otro
http://www.softpile.com/Development/Libraries/Download_03216_1.html
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/Genetic_Algorithm.aspx
http://www.codeproject.com/KB/cs/GA_ANN_XOR.aspx
Sólo como ejemplo.
--- muy desaconsejado de ejecutarlo en el mundo real
Reflexiones sobre el método de entrada en el mercado
Como puede ver, la neurona (y cualquier otro mecanismo de señalización), genera constantemente señales. Cuando ya estamos en el mercado el sistema comienza a abrir varias posiciones. Como veo en las operaciones, se incluyen en las órdenes un take profit y un stop loss. Por eso sugiero que se implemente algo así como un buffer de señales. Y debemos entrar en el mercado por una sola de ellas (en definitiva, no más de una orden).
Las ventajas. Cuando hay una señal opuesta a la del buffer para la que tenemos una orden abierta, no entramos en el mercado de inmediato sino que esperamos al cierre en el Take Profit. Así, parece un sistema "inverso" (cerramos para comprar e inmediatamente abrimos para vender). Es como si nos agarráramos a un movimiento fluctuante del mercado y tratáramos de movernos en sintonía con él.
Me parece (aunque puedo estar muy equivocado) que las operaciones del Asesor Experto con el mismo nombre se realizaban aproximadamente por el mismo principio. La red neuronal genera muchas señales de entrada, pero sólo se abrió una y la entrada tras el cierre fue inmediatamente en sentido contrario.
Segundo. Cuando se abre en una dirección y se reciben señales en la misma dirección, es un buen apoyo para la posición por la creencia de que la apertura es correcta. Por supuesto, puede haber dos variantes: las señales llegan cuando nuestra posición está en el lado positivo o cuando estamos en rojo. También es posible analizar y cambiar los niveles de stop (Take Profit por ejemplo), o moverlos al Breakeven.
También hay que tener siempre en cuenta el precio de parada de la señal. Esto es importante para abrir posiciones cuando se activa un Stop Loss. Por ejemplo, si abrimos una orden de compra con StopLoss en 70 pt y obtenemos una señal de venta con TakeProfit siendo mayor que Buy StopLoss, en este caso no podemos entrar en la posición de venta.
De todos modos, aquí hay una idea.
Reflexiones sobre el método de entrada en el mercado
Como puede ver, la neurona (y cualquier otro mecanismo de señalización), genera constantemente señales. Cuando ya estamos en el mercado el sistema comienza a abrir varias posiciones. Como veo en las operaciones, se incluyen en las órdenes un take profit y un stop loss. Por eso sugiero que se implemente algo así como un buffer de señales. Y debemos entrar en el mercado por una sola de ellas (en definitiva, no más de una orden).
Las ventajas. Cuando hay una señal opuesta a la del buffer para la que tenemos una orden abierta, no entramos en el mercado de inmediato sino que esperamos al cierre en el Take Profit. Así, parece un sistema "inverso" (cerramos para comprar e inmediatamente abrimos para vender). Es como si nos aferráramos a un movimiento fluctuante del mercado y tratáramos de movernos en sintonía con él.
Me parece (aunque puedo estar muy equivocado) que las operaciones del Asesor Experto con el mismo nombre se realizaban aproximadamente por el mismo principio. La red neuronal genera muchas señales de entrada, pero sólo se abrió una y la entrada tras el cierre fue inmediatamente en sentido contrario.
Segundo. Cuando se abre en una dirección y se reciben señales en la misma dirección, es un buen apoyo para la posición por la creencia de que la apertura es correcta. Por supuesto, puede haber dos variantes: las señales llegan cuando nuestra posición está en el lado positivo o cuando estamos en rojo. Esto también puede ser analizado y podemos cambiar los niveles de stop (TakeProfit por ejemplo), o moverlo al Breakeven.
También hay que tener siempre en cuenta el precio de las paradas de la señal. Esto es importante para abrir posiciones cuando se activa un stop loss. Por ejemplo, si se abre una orden de compra con un stoploop de 70 pt y llega una señal de venta con un takeprofit por encima del stoploop de compra, en este caso, no podemos entrar en la posición de venta.
Así que aquí hay una idea.
Si te refieres al script YZ_BETTER_HC_2_2.rar, te aseguro que es sólo un experimento y no está completo.
la red no genera señales - genera una dirección
las entradas se realizan mediante un filtro primitivo
nadie le impide añadir otros indicadores-filtros
---
Tome una parada corta también hay una parada corta, yo sólo estaba haciendo para ver visualmente el punto de la red indica una posible inversión
---
esta red tiene
6 entradas dan las distancias en pips entre los medios como 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55
4-50 neuronas 1ª capa oculta (número de neuronas en ambas capas a seleccionar en el entrenamiento)
4-50 neuronas 2ª capa oculta
3 neuronas fuera.
------------- comprar ---- vender -- plano
salida 1 | 0.00x | 0.9xxx | 0.00x
salida 2 | 0.00x | 0.00x | 0.9xx
salida 3 | 0.9xx | 0.00x | 0.00x
---A 2,6 gigahercios, el entrenamiento de las 7 muestras dura entre 1 y 10 minutos.
en C++ en 7 muestras se tarda entre un segundo y un minuto en aprender
---
Los responsables de la red saben que 7 muestras son muy pocas
Si te refieres al script YZ_BETTER_HC_2_2.rar, te aseguro que es sólo un experimento, y no uno completo
la red allí no genera señales - genera dirección
las entradas se realizan mediante un filtro primitivo
nadie le impide añadir otros indicadores-filtros
---
Tomar una parada corta también hay una parada corta, sólo lo estaba haciendo para ver visualmente el punto que la rejilla indica una posible inversión
---
Esta rejilla tiene
6 entradas alimentadas pips distancias entre medias como 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55
4-50 neuronas en la primera capa oculta (el número de neuronas en ambas capas se elige en el entrenamiento)
4-50 neuronas 2ª capa oculta
3 neuronas fuera.
------------- comprar ---- vender -- plano
salida 1 | 0.00x | 0.9xxx | 0.00x
salida 2 | 0.00x | 0.00x | 0.9xx
salida 3 | 0.9xx | 0.00x | 0.00x
---A 2,6 gigahercios, el entrenamiento de las 7 muestras dura entre 1 y 10 minutos.
en C++ en 7 muestras se tarda entre un segundo y un minuto en aprender
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Los responsables de la red saben que 7 muestras son muy pocas
El código está claro para mí. Hablo de "en general".
Incluso si usted adjunta indicadores, y la red simplemente filtrar sus señales (o viceversa, el indicador filtra la dirección dada por la red), en cualquier caso, las señales aparecerán en el momento de las órdenes abiertas. En este caso, puede utilizar el esquema para evitar la multiplicación de órdenes.
El código está claro para mí. Hablo de "en general".
Incluso si usted adjunta indicadores, y la red simplemente filtrar sus señales (o viceversa, el indicador filtra la dirección dada por la red), en cualquier caso, las señales aparecerán en el momento de las órdenes abiertas. En este caso, para evitar la multiplicación de órdenes, podemos utilizar el esquema
En un sistema de trabajo, por supuesto.
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en el experimento sólo quiero ver cómo funciona la red
filtrando sólo estoy tratando de cortar un poco de ella.
Considere la siguiente situación:
La NS trabaja, trabaja, estudia, estudia, y luego bang - alguien Chubais (con minúscula) corta la electricidad que necesitamos.
Y todo el trabajo y el aprendizaje se van por el desagüe (a Chubais).
La siguiente introducción:
1. Dejar caer (guardar) periódicamente los datos del "aprendizaje".
2. En el caso, como se mencionó anteriormente, leer estos datos durante la inicialización del Asesor Experto.
De este modo, no será necesario volver a enseñar la NS.