Discussione sull’articolo "Creazione di EA di reti neurali utilizzando MQL5 Wizard e Hlaiman EA Generator" - pagina 3
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Grazie a tutti per la vostra partecipazione alla discussione e per il feedback, a chi è interessato a vedere in dettaglio i segnali del test EA Hlaiman EA Generator 007 -
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Anche il martello è uno strumento, ma non si può dividere un atomo con esso. Non è così semplice.
a volte è sufficiente leggere i commenti a un articolo per.... per non perdere tempo sull'articolo stesso.
grazie ai commentatori. :) e, comunque, grazie all'affarista per il suo lavoro, grazie a MQ per i soldi spesi per il lavoro dell'affarista. insomma, "pace, lavoro, maggio!".
È facile costruire un gruppo di reti neurali e mostrare quanto siano redditizie in un backtest. Ma è necessario un test di previsione per determinare il comportamento di queste reti su dati non addestrati. La dinamica delle variazioni di mercato e la frequenza di riqualificazione delle reti non hanno nulla a che fare con questo. Riqualificare la rete a ogni nuovo tick non aiuterà la redditività sul mercato reale. Come creare una rete di questo tipo, che porti profitti in modo duraturo sui nuovi dati, è la cosa più importante. E i segnali sul pipswitcher non confermano nulla. Ci sono molti pipers demo redditizi senza reti neurali.
...
È stato più o meno detto (ma mi ripeterò) che per l'addestramento qualitativo delle NS è necessario fornirle esempi qualitativi (non contraddittori, con la garanzia della presenza di immagini), ma solo se si dispone di un algoritmo di preparazione di tali dati non si ha bisogno delle NS (possono essere descritte con altri mezzi).
Il cerchio è chiuso.
Mi è piaciuto l'articolo e il potenziale del prodotto. Almeno l'uomo è passato dalle parole ai fatti.
Rispetto per l'autore!
È stato più o meno detto (ma lo ripeto), per l'addestramento qualitativo dei NS è necessario fornirgli esempi qualitativi (non contraddittori, con presenza garantita di immagini), ma solo se si dispone di un algoritmo di preparazione di tali dati non si ha bisogno di NS (possono essere descritti con altri mezzi).
Il cerchio è chiuso.
Ma non è affatto necessario rinunciare ai NS, perché l'algoritmo di preparazione dei dati che avete citato può essere costruito su componenti di reti neurali, mappe di Kohonen auto-organizzate (SOM) o algoritmi genetici (GA), ad esempio nell'applicazione Hlaiman c'è persino un plugin separato con tali componenti e filtri non lineari.
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Tuttavia, questo articolo non intende provare o smentire l'efficacia delle NS, ma si limita a proporre un mezzo di automazione per la loro semplice applicazione, basato su MQL5 Wizard, semplice come gli indicatori classici dell'analisi tecnica o in qualsiasi combinazione con questi indicatori.
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Mi è piaciuto l'articolo e il potenziale del prodotto. Almeno l'uomo è passato dalle parole ai fatti.
Rispetto per l'autore!
grazie per la vostra partecipazione alla discussione e al feedback, a chi è interessato a vedere in dettaglio i segnali del test EA Hlaiman EA Generator 007 -
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Il segnale sopra riportato è un test in tempo reale su una serie di >4000 operazioni. Il test dell'Expert Advisor 007 utilizza un modulo aggiuntivo per MQL5 Wizard SignalHFT.mqh, che è attualmente in fase di test e miglioramento.
Questo modulo per MT5 può essere fornito ai clienti autorizzati solo in modalità di supporto tecnico e aggiornamento. Gli esperimenti di trading ad alta frequenza con il generatore di EA di Hlaiman su MT4 sono già stati discussi su questo forum.
Il segnale di cui sopra è un test in tempo reale su una serie di >4000 operazioni. Il test dell'Expert Advisor 007 utilizza un modulo aggiuntivo per MQL5 Wizard SignalHFT.mqh, che è attualmente in fase di test e perfezionamento.
Questo modulo per MT5 può essere fornito ai clienti autorizzati solo in modalità di supporto tecnico e aggiornamento. Gli esperimenti sul trading ad alta frequenza utilizzando Hlaiman EA Generator su MT4 sono già stati discussi su questo forum .
Lavoro interessante. Soluzioni interessanti.
Non ho trovato né nell'articolo né nella descrizione del pacchetto: quali dati di input utilizza la rete durante l'addestramento?
Forse mi è sfuggito da qualche parte.
La descrizione del pacchetto è molto vaga. Qui si parla di "logica fuzzy" e "rete neurale" - sembra bello. Potete essere più specifici?
Per valutare un prodotto, è necessario conoscere
i dati di input (indicatori, statistiche, ecc.)
il numero di questi e il modo in cui vengono selezionati.
e, naturalmente, quali reti vengono utilizzate, i metodi di addestramento e altri dettagli senza i quali questa "scatola nera" rimarrà oscura. E usarla nel trading è un'esagerazione.
Per il resto, l'approccio è interessante: "Non hai bisogno di sapere nulla di QUESTO. Basta accenderlo e lavorare".
Buona fortuna.
Un lavoro interessante. Soluzioni interessanti.
Non ho trovato né nell'articolo né nella descrizione del pacchetto: quali dati di input utilizza la rete durante l'addestramento?
Forse mi è sfuggito da qualche parte.
La descrizione del pacchetto è molto vaga. Qui ci sono "logica fuzzy" e "rete neurale" - sembra bello. Potete essere più specifici?
Per valutare un prodotto, è necessario conoscere
i dati di input (indicatori, statistiche, ecc.)
il numero di questi e il modo in cui vengono selezionati.
e, naturalmente, quali reti vengono utilizzate, i metodi di addestramento e altri dettagli senza i quali questa "scatola nera" rimarrà oscura. E usarla nel trading è un'esagerazione.
Per il resto, l'approccio è interessante: "Non hai bisogno di sapere nulla di QUESTO. Basta accenderlo e lavorare".
Buona fortuna.
Con questo signore/i si tratta di una fase passata. Nel ramo rapido che potete leggere, lui è lì - lohhft, ha chiesto dell'architettura di rete e della preelaborazione dei dati e altri dettagli interessanti solo in questo contesto (sviluppatori di PBX). Il compagno è stato stupidamente gelido, allontanandosi poi cercando di cambiare argomento, poi sostenendo di non essere uno specialista di IA, poi che in generale non è un suo prodotto, e poi in un altro topic dicendo che è già suo, ecc.
Se si va sul suo sito e si leggono i suoi articoli in modo selettivo e diagonale, diventa chiaro che in una certa misura ha ragione, che non sia un esperto di IA è un dato di fatto. È solo un narratore con tendenze schizoidi.
Per quanto riguarda l'articolo, il fatto che sia stato pubblicato qui dimostra ancora una volta che sai cosa....
Ma non è affatto necessario rinunciare ai NS, perché l'algoritmo di preparazione dei dati che avete citato può essere costruito su componenti di reti neurali, mappe di Kohonen auto-organizzate (SOM) o algoritmi genetici (GA), ad esempio, l'applicazione Hlaiman ha persino un plug-in separato con tali componenti e filtri non lineari.
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Tuttavia, questo articolo non intende provare o smentire l'efficacia dei NS, ma si limita a proporre un mezzo di automazione per la loro semplice applicazione, basato su MQL5 Wizard, semplice come gli indicatori classici dell'analisi tecnica o in qualsiasi combinazione con questi indicatori.
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Per quanto riguarda l'aspetto evidenziato, non bisogna illudere il lettore: il GA non è un'implementazione dei NS, ma un metodo di ottimizzazione.
Per quanto riguarda il fatto che la NS possa essere uno strumento di selezione degli esempi, non sono in disaccordo, ma non lo confermo nemmeno.
Se copiamo la natura, sembra che sia la NS a selezionare gli esempi, ma descriviamo per un attimo l'intera preistoria della comparsa dell'uomo:
Con l'aiuto dei GA sono state selezionate le cellule che davano un vantaggio competitivo, quindi saltiamo il fatto che è più facile sopravvivere insieme e l'emergere degli organismi e passiamo direttamente all'emergere delle cellule NS.
A quel punto, le cellule nascono già con riflessi incorporati. Cioè, milioni di anni di GA hanno raccolto un apparato che affronta con successo gli attuali compiti di sopravvivenza. Poi torniamo indietro e abbiamo individui che si prendono cura dei loro figli e trasmettono informazioni in base al principio "fai come me".
Il principio è eccellente, ma l'informazione stessa che gli individui possiedono è allevata con l'aiuto dello stesso GA, sono molti anni di evoluzione.
Questa è la fine dell'opera. Conclusione: gli esempi per la trasmissione del principio "fai come me" sono stati allevati su una vasta popolazione per un tempo molto lungo. E questa evoluzione continua, il mondo cambia, i leader cambiano e gli esempi cambiano.
Ora veniamo alle nostre pecore: il mercato del forex è relativamente giovane, uno, l'apparato umano non è adattato all'elaborazione di astrazioni e numeri (come realizzazione dell'astrazione), due, l'uomo ha un doheralion di cellule nervose con un fottuto miliardo di connessioni e riesce a malapena a gestire il forex (non è un fatto che gli attuali vincitori non siano scimmie a caso), tre. E tu vuoi ripetere l'evoluzione milionaria su NS (beh, diciamo 100x100 neuroni), con (beh, diciamo 1000 connessioni), quattro.