Discussione sull’articolo "Reti neurali di terza generazione: Reti profonde" - pagina 15
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Salve,
per favore aiutatemi a chiarire alcuni miei pregiudizi negativi sulle reti neurali (NN).
b) eseguiamo una seconda ottimizzazione da parte del tester solo per verificare quali degli indicatori ottimizzati ci servono(*)
c) in modo da avere un gruppo più piccolo di indicatori ottimizzati
d) per cosa mi serve il NN?
(*) Sfortunatamente, se si esegue l'ottimizzatore di mt4 in modalità genetica e si vuole provare a bypassare alcuni set di parametri (ad esempio, non testare se "indicator-A" è 'on') ritornando da OnInit() con"INIT_PARAMETERS_INCORRECT", l'algoritmo genetico conta comunque questo come un passaggio valido e ciò riduce il numero di passaggi effettivamente eseguiti prima che l'algoritmo si fermi a causa del numero di passaggi che è uno dei criteri di terminazione.
Per esempio, diciamo di creare una semplice ottimizzazione utilizzando l'RSI e gli ZigZag Highs, ZigZag Lows.
Produciamo una media di ipervenduto sui massimi sommando il valore dell'RSI sugli ZigZag Highs, e una media di ipercomprato
sui minimi sommando il valore dell'RSI sugli ZigZag Lows. Le nostre medie saranno essenzialmente l'aggiustamento dell'RSI indipendentemente
dalle impostazioni di quell'asset.
La questione non è se gli indicatori debbano essere ottimizzati, secondo il mio modesto parere, ma se l'indicatore sia o meno utilizzabile
fondamentalmente.
Nell'esempio precedente è possibile comprendere il mio punto di vista osservando le medie per un RSI(3) rispetto a un RSI(16).
L'RSI(3) attiverà costantemente i nostri livelli ottimizzati rispetto all'RSI(16).
1,2,3 e 4, credo che qualsiasi indicatore e impostazione venga inserita, si adatti intrinsecamente all'asset sottostante.
...
Le nostre medie saranno essenzialmente l'aggiustamento dell'RSI indipendentemente dalle impostazioni dell'asset.
La questione non è se gli indicatori debbano essere ottimizzati, secondo il mio modesto parere, ma se l'indicatore sia utilizzabile o meno
fondamentalmente.
Nell'esempio di cui sopra è possibile comprendere il mio punto di vista osservando le medie di un RSI(3) rispetto a un RSI(16).
L'RSI(3) attiverà costantemente i nostri livelli ottimizzati rispetto all'RSI(16).
Il tuo esempio - se ho capito bene - mi dice che l'RSI(3) non è di alcun aiuto in quanto non distingue tra 'buono' (profitto potenziale > ??) e 'cattivo' (profitto potenziale < ??) ma l'RSI(16) sì.
Ma se è così, c'è stata un'ottimizzazione, in quanto sappiamo che 16 è meglio di 3 - o da dove lo sai?
Ora addestrate il NN con RSI(3)? Probabilmente verrà cancellato. Oppure state provando RSI(3) (NN-ingresso 1) e RSI(16) (NN-ingresso 2) e se RSI(3) viene cancellato (NN-ingresso 1 è impostato a 0, ad esempio) RSI(x) è stato ottimizzato a 16 - anche in modo molto semplice. Abbiamo bisogno di un NN per questo, avendo il MT-optimizer?
O mi sfugge qualcosa nel tuo esempio?
Il tuo esempio - se ho capito bene - mi dice che RSI(3) non è di alcun aiuto in quanto non distingue tra 'buono' (profitto potenziale > ??) e 'cattivo' (profitto potenziale < ??) ma RSI(16) sì.
Ma se è così, c'è stata un'ottimizzazione, in quanto sappiamo che 16 è meglio di 3 - o da dove lo sai?
Ora addestrate il NN con RSI(3)? Probabilmente verrà cancellato. Oppure state provando RSI(3) (NN-ingresso 1) e RSI(16) (NN-ingresso 2) e se RSI(3) viene cancellato (NN-ingresso 1 è impostato a 0, ad esempio) RSI(x) è stato ottimizzato a 16 - anche in modo molto semplice. Abbiamo bisogno di un NN per questo, avendo il MT-optimizer?
O mi sfugge qualcosa nel tuo esempio?
L'ideale sarebbe un RSI a periodo variabile in questo esempio
Si tratta di RSI(3) e RSI(16) come esempio di possibili gap di utilizzo dei fondamentali in tempo reale.
In questo esempio, l'ideale sarebbe un RSI a periodo variabile.
ok - quindi cosa viene inviato al NN?
RSI(..) con un valore fisso (come lo si è ottenuto) con un valore variabile - si può ottimizzare il calcolo o no?
Tutto questo influisce sul pericolo di un eccessivo adattamento - quindi scusate se sono così cattivo.
Ошибка
Quando si esegue in RStudio:
Che cos'è questa funzione? Da quale pacchetto proviene e dove è definita?Grazie!Ho R x64 3.3.1. Dopo l'installazione mancavano le seguenti librerie: svMisc, svSocket, TTR, xts, zoo. Ma Rstudio non si è lamentato delle ultime tre, sono riuscito a scoprirlo solo grazie a DebugView.
L'indicatore è installato, pensa a lungo e produce zigzag. Quando si cerca di impostare serv su true, si blocca:
La stessa cosa accade quando si installa un Expert Advisor:
Il terminale dice "Rterm crashed".
Non ho trovato nulla di chiaro su questo errore in Google. Dove scavare?
Quando viene eseguito in RStudio:
Mi scuso per la risposta tardiva.
La funzione è definita nel pacchetto "caret::upSample //downSample campiona casualmente un insieme di dati in modo che tutte le classi abbiano la stessa frequenza della classe minoritaria. upSample campiona con sostituzione per rendere uguali le distribuzioni delle classi//.
Buona fortuna
Ho R x64 3.3.1. Dopo l'installazione mancavano le seguenti librerie: svMisc, svSocket, TTR, xts, zoo. Ma Rstudio non si è lamentato delle ultime tre, sono riuscito a scoprirlo solo grazie a DebugView.
L'indicatore è installato, pensa a lungo e produce zigzag. Quando si cerca di impostare serv su true, si blocca:
La stessa cosa accade quando si installa un Expert Advisor:
Il terminale dice "Rterm crashed".
Non ho trovato nulla di chiaro su questo errore in Google. Dove scavare?
In appendice all'articolo ho pubblicato un Expert Advisor e_DNSAE rivisto senza utilizzare il server.
Vi prego di dargli un'occhiata.
Buona fortuna