Discusión sobre el artículo "Experimentos con redes neuronales (Parte 3): Uso práctico" - página 2
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Ya estamos en febrero de 2023 - más de dos meses de nuevos datos sobre las pruebas de los cuadros de equilibrio. ¿Puede mostrar los resultados de los EAs con la misma configuración en los nuevos datos? O los anteriores que no participaron en la optimización.
Ya estamos en febrero de 2023 - más de dos meses de nuevos datos sobre las pruebas de los cuadros de equilibrio. ¿Puede mostrar los resultados de EAs con la misma configuración en los nuevos datos? Bueno o anteriores que no participaron en la optimización.
Ya estamos en febrero de 2023 - más de dos meses de nuevos datos sobre las pruebas de los cuadros de equilibrio. ¿Puede mostrar los resultados de los EAs con la misma configuración en los nuevos datos? O los anteriores que no participaron en la optimización.
Ahora no puedo. Haga la optimización usted mismo.
TP =60
Sí, ya lo he visto. Pero, aún así, me pareció interesante la visión del autor sobre los predictores....
Ahora mismo no puedo. Haz la optimización tú mismo.
Bueno, quizá más tarde, ¿en una semana o un mes?
Bueno, quizá más tarde, ¿dentro de una semana o un mes?
Tal vez
Pero si entrenas en 2020 y pruebas en 2021, pierden exactamente lo contrario.
Además, mientras estudiaba qué son las redes neuronales, entendí para qué sirve la función de activación: para la propagación hacia atrás del error, que es el entrenamiento. Es decir, ajustar los pesos durante la optimización mata el sentido de las funciones de activación y, en consecuencia, de las redes neuronales clásicas. El resultado es casi el mismo con la función de activación como con el más simple perceptrón Reshetov.
Aún más voy a decir - los perceptrones más simples muestran aún mejor la imagen, y todo tipo de desorden en forma de bibliotecas simplemente sobrecargar el terminal.
Por lo tanto, es mejor comprobar en varios años en una fila y varios pares de divisas. Sí, requiere mucho trabajo, pero el resultado será más objetivo.
Todo lo anterior es imho. Gracias al autor por el artículo, la parte del perceptrón es interesante, profundizaré en ella
¡Vaya! Roman,
Este artículo cubre exactamente lo que estoy tratando de lograr!.
Utilizando un DNN de 3 o 4 capas, ejecuté las pruebas durante un día y exporté los resultados a Excel a través del proceso XML en la pestaña Optimización para crear una hoja de cálculo de Excel que guardé como un archivo CSV. Utilizando el archivo CSV, estoy planeando importarlo en el EA y luego ejecutar una optimización para seleccionar la mejor estrategia de los 1000 resultados optimizados más altos en una prueba de datos hacia adelante.Un par de cosas que he aprendido. En primer lugar guardar las entradas de EA a un archivo .SET en mql5\profiles\tester y puede editar el archivo .SET en NotePad, es mucho más fácil que usar la pestaña de entrada para modificar grupos de entrada. La segunda cosa es que las pruebas me encontré con un montón de muy pequeño número de operaciones. Menos de 0-100 en 2 años, así que los eliminé. La última es tener cuidado con las comas en el archivo CSV, especialmente si usted tiene valores de más de $ 1000.00. La equidad y las columnas de beneficios tienen una coma para 1000 valores por lo que cuando los datos se guardan en un archivo CSV, comas adicionales se incluyen. Si está utilizando StringSplit como yo para identificar el inicio y luego analizar las neuronas optimizadas en la matriz de peso, las dos comas adicionales deben ser incluidos en los cálculos.
Estoy adjuntando un archivo PNG del gráfico de dispersión de la equidad para una ejecución de optimización completeded para un 2 años 433 DNN utilizando EURUSD H4 en la función Original. Como se puede ver, hay una preponderancia de los resultados en o por encima de la línea 2900 y que el número por encima de los aumentos dramáticamente como el número de optimizaciones se acerca al final de la ejecución que se espera. Mi plan es elegir el mejor 1000, y luego utilizar los datos hacia adelante para identificar los mejores pesos optimizados correspondientes de la optimización anterior.Dado que las optimizaciones genéticas aumentan exponencialmente en función del número de capas, así como el número de neuronas, una optimización completa GA para un gran número de neuronas y estrategias comerciales complejas y los cálculos de stop loss será imposible para la mayoría de las máquinas. Sin embargo, la identificación de la línea de base, por ejemplo. 2900, y también obtener un par de miles de resultados a utilizar debe resultar sustancialmente en tiempos de ejecución GA más razonables y también debe dar lugar a buenos, pero no las mejores opciones para la EA para las pruebas a futuro en los datos en vivo. He descubierto que usted puede exportar las optimizaciones a Excel, mientras que los Agentes GA sigue funcionando, por lo que se puede determinar cuando se tiene un 100 optimizaciones por encima de la línea de base utilizando la función COUNTIF de Excel.
Estoy adjuntando un archivo PNG del gráfico de dispersión de la equidad para una ejecución de optimización completeded para un 2 años 433 DNN utilizando EURUSD H4 en la función Original. Como se puede ver, hay una preponderancia de los resultados en o por encima de la línea 2900 y que el número por encima de los aumentos dramáticamente como el número de optimizaciones se acerca al final de la ejecución que se espera. Mi plan es elegir el mejor 1000, y luego utilizar los datos hacia adelante para identificar los mejores pesos optimizados correspondientes de la optimización anterior.Dado que las optimizaciones genéticas aumentan exponencialmente en función del número de capas, así como el número de neuronas, una optimización completa GA para un gran número de neuronas y las estrategias comerciales complejas y los cálculos de stop loss será imposible para la mayoría de las máquinas. Sin embargo, la identificación de la línea de base, por ejemplo. 2900, y también obtener un par de miles de resultados a utilizar debe resultar sustancialmente en tiempos de ejecución GA más razonables y también debe dar lugar a buenos, pero no las mejores opciones para la EA para las pruebas a futuro en los datos en vivo. He descubierto que usted puede exportar las optimizaciones a Excel, mientras que los Agentes GA sigue funcionando, por lo que se puede determinar cuando se tiene un 100 optimizaciones por encima de la línea de base utilizando la función COUNTIF de Excel.
Gracias por tu interés en mis publicaciones. Creo que tus ideas pueden llevarse a la práctica. Pero como puedes ver, todo descansa en la parte de hierro de nuestra pregunta - los ordenadores.
Este es un trabajo increíble, gracias Roman!
Me estoy encontrando con un problema en el que soy incapaz de compilar cualquiera de los Perceptron MQ5s "1 perceptron 4 ángulo SL TP - comercio", por ejemplo, tiene 22 errores, la mayoría de ellos se espera punto y coma. ¿Me estoy perdiendo algo o hice algo mal?