Discussion de l'article "Création d’EA de réseau de neurones en utilisant MQL5 Wizard et Hlaiman EA Generator" - page 3
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Merci à tous pour votre participation à la discussion et votre feedback, qui est intéressé à voir en détail les signaux de l'EA test Hlaiman EA Generator 007 -
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Un marteau est également un outil, mais il ne permet pas de fendre un atome. Ce n'est pas si simple.
il suffit parfois de lire les commentaires d'un article pour .... sans perdre de temps sur l'article lui-même.
merci aux commentateurs. :) et, tout de même, merci à l'afftar pour son travail, merci à MQ pour l'argent dépensé pour le travail de l'afftar. en bref, "peace, labour, may !".
Il est facile de construire un ensemble de réseaux neuronaux et de montrer leur rentabilité dans le cadre d'un backtest. Mais un test prospectif est nécessaire pour déterminer comment ces réseaux se comporteront sur des données non entraînées. La dynamique des changements du marché et la fréquence de réentraînement des réseaux n'ont rien à voir avec cela. Réentraîner le réseau à chaque nouveau tick ne contribuera pas à la rentabilité dans le trading réel, mais le plus important est de savoir comment créer un réseau qui puisse durablement générer des bénéfices sur de nouvelles données. Et les signaux sur le pipswitcher ne confirment rien. Il y a beaucoup de pipers démo rentables sans réseaux neuronaux.
...
Il a été dit en quelque sorte (mais je vais me répéter) que pour l'entraînement qualitatif des NS, il est nécessaire de leur donner des exemples qualitatifs (non contradictoires, avec la présence garantie d'images), mais seulement si vous avez un algorithme de préparation de ces données, vous n'avez pas besoin de NS (ils peuvent être décrits par d'autres moyens).
Le cercle est fermé.
J'ai aimé l'article et le potentiel du produit. Au moins, l'homme est passé de la parole aux actes.
Respect à l'auteur !
Cela a été dit (mais je vais le répéter), pour l'entraînement qualitatif des SN, il faut leur donner des exemples qualitatifs (non contradictoires, avec la présence garantie d'images), mais seulement si vous avez un algorithme de préparation de ces données, vous n'avez pas besoin des SN (ils peuvent être décrits par d'autres moyens).
Le cercle est fermé.
Mais il n'est pas nécessaire de renoncer aux NS, car l'algorithme de préparation des données que vous avez mentionné peut être construit sur des composants de réseaux neuronaux, des cartes de Kohonen auto-organisées (SOM) ou des algorithmes génétiques (GA), par exemple dans l'application Hlaiman, il existe même un plugin séparé avec de tels composants et des filtres non linéaires.
.
Cependant, cet article n'a pas pour but de prouver ou de réfuter l'efficacité des NS, mais propose simplement un moyen d'automatisation pour leur application simple, basée sur l'assistant MQL5, aussi simple que les indicateurs classiques de l'analyse technique ou dans n'importe quelle combinaison avec ces indicateurs.
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J'ai aimé l'article et le potentiel du produit. Au moins, l'homme est passé de la parole aux actes.
Respect à l'auteur !
Merci pour votre participation à la discussion et votre feedback, qui est intéressé à voir en détail les signaux de l'EA test Hlaiman EA Generator 007 -
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Le signal ci-dessus est un test à terme en temps réel sur une série de >4000 trades. L'Expert Advisor 007 utilise un module supplémentaire pour MQL5 Wizard SignalHFT.mqh, qui est actuellement testé et amélioré.
Ce module pour MT5 ne peut être fourni aux clients licenciés qu'en mode support technique et mise à jour. Les expériences de trading à haute fréquence utilisant le générateur d'EA Hlaiman sur MT4 ont déjà été discutées sur ce forum.
Le signal ci-dessus est un test à terme en temps réel sur une série de >4000 transactions. L'Expert Advisor 007 de test utilise un module supplémentaire pour MQL5 Wizard SignalHFT.mqh, qui est actuellement testé et affiné.
Ce module pour MT5 ne peut être fourni aux clients licenciés que dans le mode d'assistance technique et de mise à jour. Les expériences de trading à haute fréquence utilisant le générateur d'EA Hlaiman sur MT4 ont déjà été discutées sur ce forum.
Travail intéressant. Solutions intéressantes.
Je n'ai trouvé ni dans l'article ni dans la description du package : quelles données d'entrée le réseau utilise-t-il pendant l'entraînement ?
Peut-être l'ai-je oublié quelque part.
La description du logiciel est très vague. Vous avez ici une "logique floue" et un "réseau neuronal" - cela semble magnifique. Pouvez-vous être plus précis ?
Pour évaluer un produit, vous devez connaître
les données d'entrée (indicateurs, statistiques, etc.)
leur nombre et la manière dont elles sont sélectionnées.
et bien sûr, les réseaux utilisés, les méthodes de formation et d'autres détails sans lesquels cette "boîte noire" restera obscure. Et l'utiliser dans le cadre d'une activité de trading est un comble.
Pour le reste, l'approche est intéressante : "Vous n'avez pas besoin de savoir quoi que ce soit à ce sujet. Il suffit de l'allumer et de travailler".
Bonne chance.
Un travail intéressant. Solutions intéressantes.
Je n'ai trouvé ni dans l'article ni dans la description du paquet : quelles données d'entrée le réseau utilise-t-il pendant l'entraînement ?
Peut-être l'ai-je oublié quelque part.
La description du paquet est très vague. Vous avez ici une "logique floue" et un "réseau neuronal" - cela semble magnifique. Pouvez-vous être plus précis ?
Pour évaluer un produit, vous devez connaître
les données d'entrée (indicateurs, statistiques, etc.)
leur nombre et la manière dont elles sont sélectionnées.
et bien sûr, les réseaux utilisés, les méthodes d'entraînement et d'autres détails sans lesquels cette "boîte noire" restera obscure. Et l'utiliser dans le cadre d'une activité de trading est un comble.
Pour le reste, l'approche est intéressante : "Vous n'avez pas besoin de savoir quoi que ce soit à ce sujet. Il suffit de l'allumer et de travailler".
Bonne chance.
C'est un stade révolu avec ce(s) monsieur(s). Dans la branche rapide que vous pouvez lire, il est là - lohhft, interrogé sur l'architecture du réseau et le prétraitement des données et d'autres détails seulement intéressants dans ce contexte (développeurs PBX). Le camarade a été stupidement glacial, s'éloignant puis essayant de changer de sujet, puis prétendant qu'il n'est pas un spécialiste de l'IA, puis qu'en général ce n'est pas son produit, puis dans un autre sujet disant que c'est déjà le sien, etc.
Si vous allez sur son site et lisez ses articles en diagonale de manière sélective, il devient clair que dans une certaine mesure il a raison, le fait qu'il ne soit pas un expert en IA est un fait. Ce n'est qu'un fictionniste aux tendances schizoïdes.
Quant à l'article, le fait qu'il ait été publié ici prouve une fois de plus que vous savez ce que....
Mais il n'est pas nécessaire de renoncer à la NS, car l'algorithme de préparation des données que vous avez mentionné peut être construit sur des composants de réseaux neuronaux, des cartes de Kohonen auto-organisées (SOM) ou des algorithmes génétiques (GA), par exemple, l'application Hlaiman dispose même d'un plug-in séparé avec de tels composants et des filtres non linéaires.
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Cependant, cet article n'a pas pour but de prouver ou de réfuter l'efficacité des NS, mais propose simplement un moyen d'automatisation pour leur application simple, basée sur l'assistant MQL5, aussi simple que les indicateurs classiques de l'analyse technique ou dans n'importe quelle combinaison avec ces indicateurs.
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Sur la mise en évidence, ne pas induire le lecteur en erreur, GA n'est pas une implémentation de NS, GA est une méthode d'optimisation.
Quant au fait que les SN peuvent être un outil de sélection d'exemples, je n'en disconviens pas, mais je ne le confirme pas non plus.
Si nous copions la nature, il semble que ce soit la SN qui sélectionne les exemples, mais décrivons un instant toute la préhistoire de l'émergence de l'homme :
Avec l'aide des AG, des cellules ont été sélectionnées qui donnaient un avantage compétitif, puis sautons le fait qu'il est plus facile de survivre ensemble et l'émergence des organismes et passons directement à l'émergence des cellules NS.
À ce moment-là, les cellules sont déjà nées avec des réflexes intégrés. En d'autres termes, des millions d'années d'AG ont permis de mettre en place un appareil qui permet de faire face avec succès aux tâches actuelles de survie. Puis nous revenons en arrière et nous avons des individus qui s'occupent de leurs enfants et leur transmettent des informations selon le principe "faites comme moi".
Le principe est excellent, mais l'information même que les individus possèdent est reproduite à l'aide de la même AG, ce qui représente de très nombreuses années d'évolution.
C'est la fin de l'opus. Conclusion : les exemples de transmission du principe "fais comme moi" ont été reproduits sur une large population pendant très longtemps. Et cette évolution continue, le monde change, les dirigeants changent et les exemples changent.
Revenons à nos moutons : le marché du forex est relativement jeune, un, l'appareil humain n'est pas adapté au traitement des abstractions et des nombres (en tant que réalisation de l'abstraction), deux, l'homme a un déluge de cellules nerveuses avec un putain de milliard de connexions et il peut à peine faire face au forex (pas le fait que les gagnants actuels ne sont pas des singes aléatoires), trois, le marché du forex est relativement jeune, trois. Et vous voulez répéter l'évolution d'un million d'années sur NS (disons 100x100 neurones), avec (disons 1000 connexions) ? ?? quatre.