¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 72
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Hay un enfoque aún más complejo a través de meta modelos, requiere un poco más de conocimiento y experiencia. Todo esto fue escrito en el tema MO y artículos. Lo inventé y expresé por primera vez yo.
¿Qué es la modestia? ¿Cómo abordarlo y si debe hacerse?
No importa lo que se alimenta en la entrada de la red neuronal, siempre obtendrá el Grial hasta que se alimentan los datos. Ж)
...
Combiné ambas ideas, y el resultado es el siguiente: en lugar de MLP- Neuron-Filter(Neuron Butko - como Maxim lo llamó), y ya realiza la tarea de filtrado de entradas preparadas de antemano.
Es decir, las entradas (condiciones de entrada) se seleccionan manualmente, y el filtro realizará cualquiera de las siguientes tareas, incluso en conjunto: 1) Permitir/denegar operar 2) Seleccionar la dirección de la operación: COMPRA o VENTA 3) Desplazar la apertura de una posición hacia el futuro (esperar a la apertura), si la condición de apertura permite una señal que opera en el tiempo (por ejemplo, la posición por encima/debajo de las líneas indicadoras, etc.), y ya comienza a señalar la apertura.
Dado que la arquitectura del código contiene coeficientes (pesos), que no se multiplican y no realizan ninguna operación matemática en absoluto, su propia presencia es adecuada para llamar a los conjuntos de optimización con la palabra "modelo". Ejemplo del enfoque a continuación: Como siempre: no todas las condiciones de entrada son buenas, también hay que elegirlas/encontrarlas/crearlas/recopilarlas y experimentar con ellas.
El punto del ejemplo es el siguiente: el enfoque formal (sólo el cumplimiento de la condición de entrada, sin filtrado) incluso si los parámetros de las herramientas de pre-cálculo están optimizados (períodos de indicadores, etc.) - en el ejemplo actual da un ciruelo en la delantera.
En la mayoría de los casos. re-optimización en la historia, y la ciruela (o plana) - en el futuro. Y así en todos los conjuntos - uno tras otro haga clic en - todos ellos flail o plomada, o ligeramente (accidentalmente) ganar. Pero si se agrega un filtro neuronal, se pueden encontrar este tipo de modelos en los resultados de optimización en algún lugar en la parte superior de la lista. Optimización EURUSD H1 2000-2021
A plazo 2021-2025
Teniendo en cuenta que una vez antes publiqué forwards similares, había un terminal de metaquotes, sin spreads y esas cosas.
Aquí tengo una cuenta de Aisimarkets, en ella fallaron el 99% de todas las pruebas del terminal anterior. Pocas operaciones, ahora hay que trabajar en ello. Pero como sustituto de MLP, creo que el método es bueno.
Pero como sustituto de MLP, creo que el método es bueno.
¿Ya no utiliza MLP? No está muy claro, ¿los criterios de optimización son propios o personalizados?
¿Ya no utiliza MLP? No está muy claro, ¿los criterios de optimización son internos o personalizados?
en algún lugar en el foro puso un asesor en Mashka, que hizo que el chat GPT
lo más interesante es que el código analiza la МАшка tanto en la dirección de aumentar el número de barras y disminuirlo.
Por supuesto, no traté de aplicar esto en la práctica debido a repetidos fiascos al utilizar indicadores, pero creo que hay algo en él.
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TC hizo una pregunta sobre el tema de la negociación en MN1
Creo que la idea de este tipo de trading debido al retraso decente de los indicadores acabará por reducirse al análisis de la situación económica más que al gráfico.
Y las abuelitas de la tienda de al lado dicen que los huevos han subido de precio por la invasión marciana. MA también es básicamente un filtro digital pobre, sólo que con los mismos coeficientes. Por eso el rendimiento es tan pobre.
... Pero si se agrega un filtro neural ... ... Forward 2021-2025
No hay suficientes operaciones, ahora eso es algo para trabajar. ... ...
Se las arregló para aumentar el número de operaciones un poco, pero la calidad del crecimiento del equilibrio sufrió un poco
Probado el siguiente filtro:
Si High1 >= High2 , entonces IN[0] = valor numérico N1 Si High1 < High2, entonces IN[0] = valor numérico N2 Si Low1 >
= Low2, entonces IN [1 ] = valor numérico N3 SiLow1 < Low2 , entonces IN[1] = valor numérico N4 Y así se puede construir cualquier construcción.
N(i) y- optimizamos en el optimizador del probador.
Luego los sumamos todos.
Sin ningún tipo de activaciones y compensaciones, no son necesarios aquí, todo será hecho por el algoritmo genético del optimizador. Añadir la suma obtenida a alguna condición "manual" como "Si la mosca cruzó la mosca, y la suma de las señales > 0" entonces COMPRAR. Si usted acaba de agregar la suma de las señales para comprar o vender sin intervención manual - nada bueno va a salir en absoluto.
Pero como un filtro - interesante. Lo que también es interesante, ya que la vela tiene direcciones, tiene sentido añadir "movilidad" a los precios, porque tienen su propia cronología OHLC dependiendo del color. . Por lo tanto, he añadido condiciones adicionales a los datos de entrada: Si la vela es alcista, entonces: "Si High1 >= High2 , entonces IN[0] = valor numérico N1.... entonces BAJA".
Y si la vela está abajo, entonces viceversa - el primer coeficiente describirá otra regla (espejo): " Si Low1 >= Low2 , entonces IN[0] = valor numérico N1" Y aquí, puramente subjetivo - el resultado de arriba (conjunto) lo obtuve exactamente después de añadir esta movilidad. Al parecer, hay algo "intelectual", o de otra manera - significativa en ella.
La salida es la IA más precisa