Red neuronal en forma de guión - página 13

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FION писал (а) >>

Hay una tarea específica de escribir un guión que, a una profundidad determinada de la historia, producirá una solución -

A continuación, es necesario determinar la configuración mínima específica de la red y el número mínimo necesario de entradas. Esto significa que es necesario definir los términos de referencia y luego todo el mundo debe venir a la realización para tener un producto concreto listo para ser conectado a un gráfico y ver el resultado. He visto algo similar en forma de neuroindicador en el sitio de Klot .

http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1

IMHO no funcionará, la red en el script debería estar al menos entrenada.

Es más fácil escribir una plantilla de EA basada en redes neuronales con el aprendizaje del historial y el aprendizaje sobre la marcha, o incluso el aprendizaje desde cero sobre la marcha.

 
TheXpert писал (а) >>

IMHO no funcionará, la red en el script debería estar al menos entrenada.

Es más fácil escribir una plantilla de EA en las redes neuronales con el aprendizaje en la historia y la formación adicional en el camino, o incluso la formación desde cero en el camino.

Así es como se entrena este indicador, si se activa el modo de optimización. El script difiere en que ejecuta el algoritmo de optimización una vez en un intervalo especificado de la historia y muestra el resultado, por ejemplo con flechas en el gráfico.

 
FION писал (а) >>

Así es como se entrena este indicador, si se activa el modo de optimización. El script sólo difiere en que ejecuta el algoritmo de optimización una vez en un intervalo especificado de la historia y muestra el resultado, por ejemplo mediante flechas en el gráfico.

Si todo está listo, ¿por qué hay que hacerlo una vez más? ¿O quieres un Grial que funcione a pleno rendimiento?)

 

Sugerencias para el código YZ_BETTER_HC_2_2.mq4.

1. Dar una orden para entrenar el patrón (poner las flechas correspondientes en el gráfico).

2. Después del entrenamiento, habrá un mensaje de STILL:

2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1: opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1

3. Cuando te canses de mirarlo, inserta el siguiente código (cambia el tipo y color de las flechas), como referencia, la primera línea como en el original:


Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i);

//изменим стрелки
int obj_total=ObjectsTotal();
for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){

string name=ObjectName($a);
if(ObjectType(name)!=OBJ_ARROW)
continue;
int arrow_code=ObjectGet(name,OBJPROP_ARROWCODE);
if(arrow_code==241) {
ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,233);
ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Aqua);
}
if(arrow_code==242) {
ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,234);
ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Red);
}
if(arrow_code==240) {
ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,232);
ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Yellow);
}

}

 

Había un código YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4


tweaked ( no recuerdo el apodo )

¡desapareció en algún lugar!



¡Ya lo intenté!


Por desgracia, ¡nunca se formó una red!


int start() 
{
 
 
    ZeroWeight(); // обнулили корректировки весов
    RandomWeight(); // Задали начальные веса
    SetTeachPattern();// Задали обучающие шаблоны
    bool bbb;
 
   while ( bbb == false )
   {
      bbb = TrainNetwork(); // Обучили сеть на шаблоне
 
   if ( bbb == true )
      Print( " OK ");
   if ( bbb == false )
      Print( " BAD ");
   }
 
    return(0);
}
Archivos adjuntos:
yz_better_2_3_1_1.mq4  12 kb
 

Intenta cambiar la velocidad y el impulso

void ChangeWeight() // Корректировка весов
{
    double Speed=0.5;// Скорость обучения
    double Impuls=0.5;// Импульс
...

y no se ejecuta para todos los NUM_PUT


bool TrainNetwork() 
{
    int pat, loop, i, n=1; //n=NUM_PAT;
    bool bError;

Sólo lo he ejecutado para una sola muestra y todo ha salido bien.

P.D. Creo que eres tú quien debería enseñarme :) a hacerlo bien.

 
sergeev писал (а) >>

Intenta cambiar la velocidad y el impulso


y no se ejecuta para todos los NUM_PUT


Sólo lo he ejecutado para una sola muestra y todo ha salido bien.

P.D. Creo que eres tú quien debería enseñarme :) a hacerlo bien.

Tengo muchas dudas sobre la posibilidad de utilizar redes neuronales en el trading.

Quizá me equivoque, pero las redes neuronales se crearon originalmente para reconocer objetos estáticos,

por ejemplo, la escritura a mano, en la que la misma letra (carácter) ha sido representada con distinta letra por diferentes personas

y el sistema (red) tenía que aprender a reconocer cualquiera de estas grafías.

Los reconoce sin duda a través de la acumulación de información.

En el comercio (Forex) el problema es mucho más difícil.

Si un Asesor Experto se considera una estrategia de negociación, entonces la red neuronal debe proporcionar tácticas para apoyar esa estrategia.

Por mucho que practiquemos ratios como StopLoss y TP en el historial, no da absolutamente

garantía de que la situación no fallará en el próximo periodo de tiempo.

Resumen.

Es necesario enseñar al Asesor Experto a tomar decisiones en cualquier momento futuro dependiendo de la situación.

En otras palabras, el Asesor Experto debe estar constantemente entrenado para actuar como usted lo haría en una situación determinada.

Hasta ahora, de nuevo, puedo estar equivocado, la tarea es irresoluble.

Hay demasiadas preguntas sin formalizar.

 
edwkhan писал (а) >>

Tengo muchas dudas sobre la posibilidad de utilizar redes neuronales en el trading.

Puede que me equivoque, pero las redes neuronales se crearon originalmente para reconocer objetos estáticos,

por ejemplo, la escritura a mano, donde la misma letra (símbolo) fue representada con diferente letra por diferentes personas

y el sistema (red) tuvo que aprender a reconocer cualquiera de estos guiones.


La red neuronal se diseñó originalmente para simular la actividad cerebral y crear IA.

El reconocimiento es una aplicación, al igual que la bolsa.

Los reconoce de forma innegable a través de la acumulación de información.


¿Ahorro? ¿Y dónde almacena la red estos ahorros? No a costa de la acumulación, sino de la generalización.

En el comercio (forex) la tarea es mucho más difícil.

Si un Asesor Experto se considera una estrategia de negociación, entonces la red neuronal debe proporcionar tácticas para apoyar esa estrategia.

Por mucho que practiquemos ratios como StopLoss y TP en el historial, no da absolutamente

garantía de que la situación no fallará en el próximo periodo de tiempo.

Resumen.

Es necesario enseñar al Asesor Experto a tomar decisiones en cualquier momento futuro dependiendo de la situación.

En otras palabras, el Asesor Experto debe estar constantemente entrenado para actuar como usted lo haría en una situación determinada.

Bueno, es difícil estar en desacuerdo con eso :) .

Hasta ahora, de nuevo, puedo estar equivocado, la tarea es irresoluble.

Hay demasiadas preguntas sin formalizar.

Bueno, ¿qué estamos haciendo aquí? Tratar de resolver y formalizar. Tal vez algo funcione... Después de todo, hay un precedente :) .

 
TheXpert писал (а) >>

Una red neuronal se diseñó originalmente para simular la actividad cerebral y crear IA.

El reconocimiento es una aplicación, al igual que la bolsa.

¿Ahorro? ¿Y dónde almacena la red estos ahorros? No por acumulación, sino por generalización.

Bueno, es difícil estar en desacuerdo con eso :) .

Bueno, ¿qué estamos haciendo aquí? Tratar de resolver y formalizar. Tal vez algo funcione... Después de todo, hay un precedente :) .

Supongo que aún no he encontrado un precedente :).

 
edwkhan писал (а) >>

Creo que aún no he dado con el precedente:).

extraño...

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