¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 11

[Roffild]

Tick = Transacción = (Hora, Precio, Volumen)

El volumen confirma que el Precio no es del techo. En Forex NO hay volumen, por lo que el Precio es "informativo" (dibujado). Por eso nada funciona... por debajo de H4 seguro - la volatilidad repentina es alta.

En los mercados de valores es el Volumen que explica la volatilidad.

[Ivan Butko]

Cometí un error al probar, en el script de exportación especifiqué exportar sólo un dato, pero en el Asesor Experto olvidé duplicar esta regla para la entrada, como resultado - en el gráfico del probador hay un galimatías lógico, pero....

si aumenta el umbral (filtro) de las transacciones, usted puede obtener beneficios en la espalda y hacia adelante. Elegí al azar 2 meses de adelante, el primero - noviembre 2021, el segundo - julio 2022. Entrenado antes de cada uno, repetí las acciones "erróneas". Los primeros conjuntos de la lista optimizada dan un resultado positivo no sólo para estos meses, pero también no drena (mantiene plana) hasta el final de 2022. En general, estas líneas, este planteamiento sin paliativos y burla descarada a las redes neuronales y al sentido común causan dolor a los profesionales de aquí, no se enfaden. Y seguimos. Probando un par de meses más.

[Maxim Kuznetsov]

Ivan Butko #:
Cometí un error al probar, en el script de exportación especifiqué exportar sólo un dato, pero en el Asesor Experto olvidé duplicar esta regla para la entrada, como resultado - en el gráfico del probador hay un galimatías lógico, pero....

si aumenta el umbral (filtro) de las transacciones, usted puede obtener beneficios en la espalda y hacia adelante. Elegí al azar 2 meses de adelante, el primero - noviembre 2021, el segundo - julio 2022. Entrenado antes de cada uno, repetí las acciones "erróneas". Los primeros conjuntos de la lista optimizada dan un resultado positivo no sólo para estos meses, pero también no drena (mantiene plana) hasta el final de 2022. En general, estas líneas, este planteamiento sin paliativos y burla descarada a las redes neuronales y al sentido común causan dolor a los profesionales de aquí, no se enfaden. Y seguimos. Lo intentaré un par de meses más.

podemos seguir una y otra vez. En teoría, hay un valor que es óptimo para el próximo par de años.

[Ivan Butko]

Maxim Kuznetsov #:

todavía puede pasar por la semilla. En teoría, hay un valor óptimo para el próximo par de años

Por favor, aclare lo que se quiere decir. Encontré la palabra semilla en el script del perceptrón en el artículo brasileño sobre el perceptrón multicapa, donde significa una función de un número aleatorio.

void seed(int seed=-1)

  {

   if(seed!=-1)

      _RandomSeed=seed;

  }  

[Ivan Butko]

No me gusta predecir N pasos por delante, pero a veces acierta. Puedes torcerlo en esa dirección. Abajo a la izquierda hay una predicción, a la derecha un hecho.

[Aleksei Kuznetsov]

Ivan Butko #:
No me gusta predecir N pasos por delante, pero a veces acierta. Puedes torcerlo en esa dirección.

Abajo a la izquierda hay una predicción, a la derecha un hecho.

Lo más probable es que "a veces" = 50%. Pero compruébalo, puede ser tu mina de oro.

[Ivan Butko]

He intentado introducir la diferencia de Close[1] y la extrema cada N*2 velas horarias (24, 48, 96, 192, 384, 768, 1536, 3072). Es decir, la extrema de hoy, ........ durante medio año. Formación - un año.





De 2021 a 2022. Hacia adelante desde 2022 hasta hoy. Hay 16 valores en total. El resultado es interesante porque el gráfico de balance intentó subir por primera vez hacia adelante. Antes de eso, podía aguantar como mucho un par de meses, pero seguía bajando en la distancia. Programa Neuro Pro

Al mismo tiempo, no alimenté la red con un valor que correspondiera a la entrada anterior de la muestra anterior(Close[1]- Close[2]), es decir, no hay valores reales entre los predictores. Aunque el gráfico es terrible, al menos da motivos para creer que trabajar con extremos puede dar algunos resultados si se hace correctamente. UPD Alexey, que ayudó a ejecutar la red neuronal a partir de la documentación: ningún resultado hasta ahora, algún cuadro caótico. O bien no está diseñado para los precios, o que necesita ser refinado y cocinado de manera diferente de alguna manera

[Renat Akhtyamov]

La entrada neurónica necesita ser alimentada

Lo siento.

[Ivan Butko]

Punto interesante: el algoritmo genético del probador de estrategias suele estar diseñado para encontrar operaciones rentables. En consecuencia, busca los valores en los que el comercio para el período seleccionado será mejor.

Las operaciones son mejores. Intenté configurar la tarea de otra manera: abrir cualquier operación cuando la salida de la red neuronal sea igual al precio siguiente +/- n puntos, y cerrarla inmediatamente. Sólo se deben utilizar como entrada dos precios de cierre anteriores. Los parámetros optimizados son los pesos. Pero no se trata de una red neuronal en el sentido habitual: sólo multiplicamos las ponderaciones de estas dos entradas. El resultado de sumar valores positivos y negativos da un "meneo" del número de salida en la vecindad del siguiente precio.

Y cuanto menos fijemos el parámetro n, más se acercará la salida al siguiente precio +/- n. Como resultado, el número de operaciones empezó a aumentar en el proceso.



Es decir, el probador habitual con posibilidades limitadas en el número de parámetros optimizados comenzó a "seguir el precio" cada vez más cerca de él. Entonces, para qué sirve todo esto: esperamos el final de la optimización, elegimos el conjunto con el mayor número de operaciones y establecemos otra condición: cuando el pronóstico se aleja por "muchos" puntos - abrimos una operación en esa dirección. Es sólo una observación, tendremos que tratar de probarlo más a fondo.

[Ivan Butko]

Hace un par de meses, probé un enfoque diferente:

Elegí un punto en el gráfico donde había una tendencia bajista a largo plazo. Y desde el principio hasta el final

Optimizo sólo las operaciones de COMPRA.

Las operaciones de VENTA se desactivan.

Al final, selecciono el conjunto superior en la categoría de "Max Solución Compleja" o "Max Factor de Recuperación".

Empiezo el forward con esta COMPRA - un año y medio de crecimiento estable. Y, maravillosamente tan al alza sacudiendo ligeramente el equilibrio, como si después de una entrada fallida volviera a entrar a un precio mejor.

La idea es la siguiente: para entrenar en una neurona (con un pase hacia atrás) u optimizar (en un probador) VENDER en un gráfico descendente o COMPRAR en un gráfico ascendente es volver a entrenar.

Esta posición se confirma al entrenar en Eurodólar para 2020, tras lo cual exactamente en el nuevo año la tendencia se invierte. Y todos los top sets en el optimizador o modelos entrenados de trush neuronka fallan.

Y si se entrena 2021, la gran mayoría de los conjuntos o modelos manejan casi todo 2022 hasta que tiene una inversión de tendencia a largo plazo en noviembre o en algún lugar del otoño.

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Acerca de las ideas de entrada:

Trush Neuronics ha probado el marcado de gráficos de la siguiente manera: miramos hacia adelante y desde el último precio de cierre contamos la amplitud máxima de los precios de cierre al alza y a la baja posteriores.

Cualquiera que sea el lado que ha ido más allá de 100 pips, esa es la dirección de marcado (análogo de stop-loss desde el lado opuesto, que no funcionó).

Es decir, hicimos un bucle a través del forward y si el 3er, 5to, 10mo precio de cierre es más de 100 pips y este precio es más alto que el precio actual, entonces todo el conjunto de variables entrantes a la entrada neuronka se marca como 1, si lo contrario es cierto, entonces -1.

Como datos de entrada, di toda la amplitud posible del movimiento del precio, para no ignorar cualquier movimiento (como en el caso de dar sólo los precios de cierre, que esencialmente pierde algo de información sobre el gráfico, se convierte en neutro) del siguiente tipo:

Primera sombra - cuerpo - segunda sombra.

En consecuencia, si la vela es alcista, la primera sombra es un movimiento bajista, su tamaño será con el signo "-".

Luego convertí todos los valores al rango de -1,0 a 1,0.

Como resultado, con MLP-neurona (NeuroPro) y la arquitectura 10-10-10, el delantero ha estado viajando durante 4-5 meses con una línea de equilibrio cada vez mayor delgada, y lo más importante - con una alta frecuencia de las transacciones.

Con NeuroPro tengo el mejor resultado puntual hasta ahora. En el 99,9℅ de los casos sobreentrena todo lo que puede.

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Paralelamente, estoy jugando con neuronas en el optimizador.

Escribí una red neuronal convolucional (CNN) con pooling en lenguaje procedimental. Resultó que es posible prescindir de los ciclos con arrays.

Dado que el optimizador está limitado por el número de variables externas y el paso de cambio.

Ahora CNN-MLP está construido, 8 filtros, pooling con tamaño 2, después hay 4 salidas, que se pasan a una capa MLP totalmente conectada de 4 neuronas con función de activación sigmoidal (o tangente, no me acuerdo).

Ahora quiero añadir LSTM, alguna tecnología super-duper para olvidar o almacenar el estado de cada capa. Lo busqué en Google - algo complicado, pero con mql5 se pueden implementar métodos procedimentales.

Obtendremos una arquitectura CNN-LSTM-MLP sobre algoritmo genético (optimizador).

Sé que cualquier red neuronal con retropropagación de errores (aprendizaje real) pierde su sentido al cambiar a la selección de pesos basada en el optimizador.

Pero, aquí sólo tengo curiosidad por dar vueltas en mis manos