Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 72
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Je ne comprends même pas ce que vous avez écrit).
Il existe une approche encore plus complexe par le biais des méta-modèles, qui nécessite un peu plus de connaissances et d'expérience. Tout cela a été écrit dans le sujet et les articles du MO. C'est moi qui l'ai inventé et exprimé pour la première fois.
Qu'est-ce que la modestie ? Comment l'aborder et si elle doit être pratiquée ?
Peu importe ce que vous introduisez dans le réseau neuronal, vous obtiendrez toujours le Graal jusqu'à ce que les données soient introduites. Ж)
...
J'ai combiné les deux idées, et le résultat est le suivant : à la place du MLP, le Neuron-Filter(Neuron Butko - comme l'a appelé Maxim), et il effectue déjà la tâche de filtrer les entrées préparées à l'avance.
En d'autres termes, les entrées (conditions d'entrée) sont sélectionnées manuellement et le filtre effectuera l'une des tâches suivantes, même de manière agrégée : 1) Autoriser/refuser de négocier 2) Sélectionner la direction de la négociation : ACHETER ou VENDRE 3) Décaler l'ouverture d'une position dans le futur (attendre l'ouverture), si la condition d'ouverture permet un signal agissant à temps (par exemple, la position au-dessus/en dessous des lignes de l'indicateur, etc.
Étant donné que l'architecture du code contient des coefficients (poids) qui ne sont pas multipliés et n'effectuent aucune opération mathématique, leur présence même permet d'appeler les ensembles d'optimisation par le mot "modèle". Exemple de l'approche ci-dessous : Comme toujours : toutes les conditions d'entrée ne sont pas bonnes, vous devez également les choisir/trouver/créer/collecter et les expérimenter.
L'intérêt de cet exemple est le suivant : l'approche formelle (uniquement le respect de la condition d'entrée, sans filtrage), même si les paramètres des outils de pré-calcul sont optimisés (périodes des indicateurs, etc.) - dans l'exemple actuel, donne une prune à l'avance.
Dans la plupart des cas, la ré-optimisation sur l'historique, et le plum (ou flat) - sur le forward. Et donc sur tous les ensembles - l'un après l'autre vous cliquez - ils sont tous en chute libre, ou légèrement (accidentellement) gagnants. Mais si vous ajoutez un filtre neuronal, vous pouvez trouver de tels modèles dans les résultats de l'optimisation quelque part en haut de la liste. Optimisation EURUSD H1 2000-2021
Prévisions 2021-2025
Considérant qu'une fois auparavant j'ai posté des forwards similaires, il y avait un terminal de metaquotes, sans spreads et autres.
Ici, j'ai un compte Aisimarkets, dans lequel 99% de tous les tests du terminal précédent ont échoué. Peu de trades, maintenant nous devons travailler dessus. Mais en tant que remplacement de MLP, je pense que la méthode est bonne.
Mais pour remplacer MLP, je pense que la méthode est bonne.
Vous n'utilisez plus du tout MLP maintenant ? Les critères d'optimisation sont-ils internes ou personnalisés ?
Vous n'utilisez plus du tout MLP maintenant ? Les critères d'optimisation sont-ils internes ou personnalisés ?
quelque part sur le forum a mis un conseiller sur Mashka, ce qui a rendu le chat GPT
le plus intéressant est que le code analyse le МАшка aussi bien dans le sens de l'augmentation du nombre de barres que dans celui de sa diminution.
Bien sûr, je n'ai pas essayé d'appliquer cela en pratique en raison des fiasco répétés lors de l'utilisation d'indicateurs, mais je pense qu'il y a quelque chose à en tirer.
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TC a posé une question sur le thème du trading sur MN1
Je pense que l'idée d'un tel trading en raison du décalage décent des indicateurs reviendra finalement à analyser la situation économique plutôt que le graphique.
Et les mamies de la boutique voisine ont dit que le prix des œufs avait augmenté à cause de l'invasion martienne. Le MA est aussi un mauvais filtre numérique, mais avec les mêmes coefficients. C'est pourquoi les performances sont si médiocres.
... Mais si vous ajoutez un filtre neuronal... ... En avant 2021-2025
Pas assez d'échanges, c'est un point sur lequel il faut travailler. ... ...
J'ai réussi à augmenter un peu le nombre de transactions, mais la qualité de la croissance de l'équilibre en a souffert.
J'ai essayé le filtre suivant :
Si High1 >= High2 , alors IN[0] = valeur numérique N1 Si High1 < High2, alors IN[0] = valeur numérique N2 Si Low1 >
= Low2, alors IN[1] = valeur numérique N3 SiLow1 < Low2 , alors IN[1] = valeur numérique N4 Et ainsi n'importe quelle construction peut être réalisée.
N(i) et- optimiser dans l'optimiseur du testeur.
Ensuite, nous les additionnons tous.
Sans activations ni décalages, ils ne sont pas nécessaires ici, tout sera fait par l'algorithme génétique de l'optimiseur. Ajoutez la somme obtenue à une condition "manuelle" comme "Si la mouche a traversé la mouche, et que la somme des signaux > 0", alors ACHETER. Si vous ajoutez simplement la somme des signaux pour acheter ou vendre sans intervention manuelle, rien de bon ne sortira du tout.
Mais en tant que filtre - intéressant. Ce qui est également intéressant, c'est que puisque la bougie a des directions, il est logique d'ajouter une "mobilité" aux prix, car ils ont leur propre chronologie OHLC en fonction de la couleur. Ainsi, j'ai ajouté des conditions supplémentaires aux données d'entrée : Si la bougie est à la hausse, alors : "Si High1 >= High2 , alors IN[0] = valeur numérique N1.... alors LOW".
Et si la bougie est à la baisse, alors vice versa - le premier coefficient décrira une autre règle (miroir) : "If Low1 >= Low2 , then IN[0] = numerical value N1" Et là, purement subjectif - le résultat ci-dessus (set) je l'ai obtenu exactement après avoir ajouté cette mobilité. Apparemment, il y a là quelque chose d'"intellectuel" ou, d'une autre manière, de significatif.
Le résultat est l'IA la plus précise