Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 54
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Cette idée : comme vous le savez, SL et TP ne sont généralement pas réglés pendant l'entraînement/optimisation. C'est difficile pour l'entraînement et, lors de l'optimisation, les résultats sur le back et le forward sont généralement pires que sans eux.
Le prix essaie de toucher les stops et la tâche est d'apprendre au NS à sortir à temps à la fois en profit et en perte. Mais dans la pratique, en back et forward sans stops, le NS va souvent en over-sitting ou ferme au fond, parce qu'il n'a pas de compétences sur les nouvelles données - quand sortir.
Et si nous introduisons le drawdown par des moyens ? Nous mettrons le nez du NS dans le résultat en ligne de son travail, dans lequel il verra un drawdown important et y réagira. Par exemple, il est connu qu'un nombre affecte le travail du NS plus sa valeur est élevée. En fonctionnement normal, la valeur d'entrée du drawdown sera nulle ou proche de zéro, mais lorsque la position devient mauvaise, la valeur augmentera et commencera à "cauchemarder" la structure en nombres entiers des pondérations, ce qui amènera l'optimiseur à sélectionner les pondérations de manière à réagir à cette entrée.
En fin de compte, soit il l'annulera pour ne pas interférer avec elle, auquel cas la fonction ne fonctionnera pas, soit il apprendra d'une manière ou d'une autre à réagir à son travail. Des notes deformation avec renforcement me parviennent, dans lesquelles toutes les données du compte sont également jetées en tant qu'état : solde, drawdown, etc. Mais je n'ai pas fait une telle chose avec le MLP. S'il y a quelque chose d'intéressant, je vous écrirai.
Que se passe-t-il si nous introduisons le drawdown par des moyens ?
Il s'agit d'une martingale. La rétroaction de la baisse la génère, et la façon dont elle est réalisée par une formule rigide ou par une couche de neurones n'a aucune importance.
La martingale sera la martingale. La rétroaction avec le drawdown la génère, et la façon dont la connexion est mise en œuvre par une formule rigide ou par une couche de neurones n'a pas d'importance.
Pour un MLP, il s'agit de 3 neurones.
Combien de prédicteurs ? Combien de prédicteurs influencent réellement le résultat du modèle ?
Obtenez-vous des résultats similaires avec d'autres outils ?
Comment arrêtez-vous la formation - par quel critère ou par une recherche complète ?
Combien y a-t-il de variables prédictives ? Combien de prédicteurs affectent réellement le résultat dans le modèle ?
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Comment arrêtez-vous la formation - par quel critère ou par une recherche complète ?
Quand ZigZag, de 1 à 3 entrées. Quand position de prix dans le couloir, également de 1 à 3 entrées. Je n'ai vérifié que sur l'euro, la livre et le franc.
Sur l'euro et la livre tout va bien, sur le franc la position prix se comporte mieux, apparemment du fait de l'aplatissement de la paire. Entraînement, si par la propagation inverse de l'erreur, je ne m'arrête pas, dans NeuroPro il s'arrête après plusieurs apparitions de ZeroStep au lieu du nombre de l'erreur.
Et s'il s'agit d'un optimiseur, je le fais tourner à plein temps jusqu'à ce qu'il s'arrête. Parfois, je le fais tourner une deuxième fois. Roman Poshtar le fait fonctionner dix fois dans ses articles, je n'ai pas encore atteint de tels événements.
J'ai mis en place deux fonctionnalités Tout est lié à l'ajustement, donc rien de surnaturel La première est lepoids dynamique, la mobilité de la gamme, l'exécution du nombre d'entrée à travers unefonction artificielle.
Je me suis dessiné une idée sur pinterest, des variations de l'idée.
C'est-à-dire qu'en fonction de la valeur d'entrée, celle-ci est multipliée par un poids différent. Une telle chose consomme plus de valeurs dans l'optimiseur MT par neurone, mais elle est plus... flexible.
Et parfois, elle libère le potentiel des données d'entrée, produisant des ensembles qui n'apparaissent pas dans un MLP standard avec le même nombre de poids. La deuxième caractéristique est l'amplification/affaiblissement du signal.
Elle diffère du shifter de la puce précédente (lorsqu'une section distincte de la plage d'un nombre change de polarité) en ce qu'elle inverse les nombres uniquement dans leur polarité. Par exemple, si un nombre arrive à l'entrée 0,9 de la plage [0..1], le système l'inverse en 0,1, et vice versa.
Et vice versa : si la plage est [-1..1] et que le nombre est -0,3, il sera inversé et amplifié dans la zone négative jusqu'à -0,7. Cette fonction est nécessaire si vous devez amplifier le signal qui, dans un MLP conventionnel, ne fait que s'affaiblir en permanence (en raison des spécificités des poids - ils sont tous - inférieurs à 0). Bien sûr, il est possible de définir une plage de -2 à 2, ou de -10 à 10 comme poids, ce qui est particulièrement pertinent pour la première fonction - mais, premièrement, cela est plus coûteux pour l'optimiseur, qui est limité par des paramètres, et où il est plus facile d'inverser le nombre avec un simple booléen (vrai-faux), ce qui n'est rien pour l'optimiseur, et de multiplier ce nouveau nombre par le poids standard inférieur à 0-l, en effectuant ainsi la correction nécessaire avec l'entrée. Deuxièmement, il est impossible d'amplifier le nombre d'entrées de 0,01 et moins avec une telle gamme. Il ne sera toujours pas influent sur le système. Mais qu'en est-il s'il s'agit d'un élément clé de la stratégie ?
L'optimiseurpeut également choisir d'appliquer un affaiblissement ou une amplification à l'entrée.
Dans la pratique, toutes ces caractéristiques permettent, à mon avis subjectif, d'exploiter mieux et plus rapidement le potentiel des données d'entrée dans la forme limitée fournie par l'optimiseur.
En outre, elles introduisent de nouveaux ensembles qui, dans le système de pondération standard (tous avec tous et statique), ne permettent pas de révéler les données d'entrée.
Article
J'ai découvert avec surprise un bug MLP flagrant - il ne se contente pas d'adapter le commerce à l'histoire, il adapte les positions à l'histoire de manière spécifique.
Sur la base de ces considérations, j'ai ajouté un module miroir - je soumets à nouveau les données à l'entrée, mais en miroir : chaque valeur est multipliée par -1. Mais je ne le fais que s'il n'y a pas de signal pour l'une des positions. En d'autres termes, si, après la première exécution, la sortie du NS est supérieure au seuil d'ouverture, je vous invite à ouvrir à l'aise.
Et si la nouvelle valeur est supérieure à la valeur seuil, je réécris OUT à cette valeur, mais avec le signe opposé.
Par conséquent, le NS ne peut pas "se cacher" d'un seul et même type de position et doit s'accommoder du fait qu'il doit ouvrir à la fois BUY et SELL en fonction du graphique.
En pratique, il y a moins d'ensembles, les extrêmement "cool" disparaissent et les "bons" restent. Subjectivement, il semble que sur l'arrière et l'avant, en cas de sur-optimisation, l'équilibre a plus tendance à flotter qu'à aller vers le bas, ce qui est déjà bien.
C'est déjà une bonne chose, mais je pense qu'une telle caractéristique devrait être un attribut obligatoire des NS.
En pratique, il y a moins de sets, les plus "cool" disparaissent et les "bons" restent. Subjectivement, il semble que sur le back and forward, lorsqu'il est sur-optimisé, l'équilibre s'envole plus souvent qu'il ne va vers le bas, ce qui est déjà bien.
Je pense que cette fonctionnalité devrait être un attribut obligatoire des NS.
Si je comprends bien l'idée, dans ces conditions, le réseau essaie de rechercher uniquement des modèles en miroir.
Il est probable qu'il y ait moins de transactions, car il ne semble pas y avoir de véritables configurations en miroir, il y a des configurations différentes pour la vente et l'achat - vous pouvez bien le voir avec vos yeux.
Vous pouvez essayer d'entraîner deux réseaux pour deux directions, et le nombre de transactions dans les deux directions devrait être à peu près égal. En cas de forte différence dans le nombre de transactions, appliquez des pénalités ou un coefficient décroissant sur la valeur finale de ff.
Si je comprends bien l'idée, le réseau n'essaie de rechercher des modèles en miroir que dans ces conditions, essentiellement.
Il y a probablement moins de transactions, parce qu'il ne semble pas y avoir de véritables modèles en miroir, il y a des modèles différents pour la vente et l'achat - vous pouvez le voir avec vos yeux.
Vous pouvez essayer d'entraîner deux réseaux pour deux directions, et le nombre de transactions dans les deux directions devrait être à peu près égal. En cas de forte différence dans le nombre de transactions, appliquez des pénalités ou un coefficient décroissant sur la valeur finale de ff.
Nous en sommes arrivés aux principaux paradigmes du trading : 1) Les schémas sont les mêmes pour l'achat et la vente, un simple miroir 2) Les schémas pour l'achat et la vente sont différents Oui, en effet, tant qu'il n'y a pas de preuve, vous pouvez vous fier à certaines croyances ou à certains faits.
Dans ce cas, comme je l'ai dit plus haut, je m'appuie sur le fait que dans tous les TS connus, les conditions d'achat et de vente sont les mêmes, en miroir. Cela s'applique à la fois aux TS qui s'épuisent (99,9....%) et à ceux qui réussissent. J'insiste sur le fait qu'il s'agit de ceux qui réussissent.
Le fait que toute discrimination de l'un des types de transactions affecte négativement les transactions à l'achat et à la vente joue également, à mon avis, contre la deuxième position.
Par exemple, mon astuce concernant la fourchette - si elle n'est pas reflétée, mais différente (c'est-à-dire que de -1 à 0 et de 0 à 1 seront des zones complètement différentes avec des pondérations différentes) - alors l'optimisation et la formation elles-mêmes auront l'air à la fois sur la période d'optimisation - terrible et étriquée, et sur l'avant et l'arrière - terrible et étriquée. Et si elle est reflétée - alors des transitions en douceur ont plus de chances de se produire.
Le fait que, comme nous l'avons déjà mentionné, si l'on enseigne en 2020, il y aura de l'eau qui coulera en 2021 joue également en défaveur de la deuxième option.
Ainsi, un NS sans miroir, ou un NS séparé pour BUY, qui est formé séparément, est assuré de verser dans toutes les séries d'optimisation en 2021. Vous les pressez l'un après l'autre, ils atteignent tous leur maximum.
Ils ont tous appris BUY, et en 2021 ils ouvrent BUY partout où ils le peuvent, ils ne savent pas comment en sortir, et seulement un peu SELL, et ensuite - on ne sait pas trop où. Mais je ne rejette pas cette variante et je teste tout ce qui me tombe sous la main ;)) Parce que chaque jour quelque chose de nouveau apparaît.