Domanda sulla programmazione delle reti neurali - pagina 2

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grasn:
Matematica:

Grazie, grasn. Anch'io ho smesso di sognare dopo i miei esperimenti amatoriali (un paio d'anni fa), ma a quanto pare non ho ancora risolto quel ciclo - soprattutto perché non ho nemmeno preso la qualifica NS...

Sì, non c'è di che. Non badate al mio pessimismo su NS. Ognuno deve andare per la sua strada. A proposito, le lunghe ricerche sulla struttura del segnale mi hanno aiutato molto a sviluppare il modello che ho sviluppato sui materiali di un forum amichevole(https://www.mql5.com/ru/forum/50458). È successo che le idee esposte da Vladislav e da molti altri partecipanti alla discussione (non mi riferisco ad Alex) sono molto ben impostate sulla mia esperienza e comprensione dei processi.

PS: A proposito, consiglio MineSet per la ricerca (se c'è bisogno di trovare qualche modello), sviluppato da SGI e venduto qui: http://www.purpleinsight.com/ quando SGI è crollata. C'è un set necessario di strumenti di Data Mining, inclusa la classificazione, così come eccellenti capacità di visualizzazione (dopo tutto, SGI l'ha creato, e nessuno è venuto fuori meglio dell'occhio).


Il NS funziona davvero molto bene. Il tuo pessimismo è comprensibile, ho vissuto la stessa situazione. Gli approcci standard non funzionano in modo univoco, apparentemente non avete indagato sulle applicazioni correlate. Neuroshell2 è un programma molto buono e molto chiaro per studiare NS. Ci sono praticamente tutti i tipi di NS. Puoi collegarlo facilmente a MT4 e vedere immediatamente i risultati.

E in generale, qualsiasi NS può essere facilmente programmato direttamente in MQL4. Allo stesso modo puoi scegliere i pesi di NS per mezzo di GA MT4 o il tuo. Il pessimismo è definito solo dalla mancanza di immaginazione e fantasia. In linea di principio, non ci sono limiti...

 
Mathemat:
Sì, dob-zorge, è quello che devi inserire, non prevedere.
È quello che mi chiedo, è possibile per il NS dare una chiusura approssimativa.
O dovremmo essere guidati dal segnale di uscita NS.
Nei calcoli NS usa la formula della funzione sigmoide F(x), uscita uguale a -0,5 a 0,5.
 
klot:

Il NS funziona davvero molto bene. Il tuo pessimismo è comprensibile, ho vissuto la stessa situazione. Gli approcci standard non funzionano in modo univoco, apparentemente non hai esplorato le applicazioni correlate. Provate. Un programma molto buono e molto chiaro per studiare NS è Neuroshell2. Ci sono praticamente tutti i tipi di NS. Puoi collegarlo facilmente a MT4 e vedere immediatamente i risultati.

E in generale, qualsiasi tipo di NS può essere facilmente programmato direttamente in MQL4. Inoltre è possibile selezionare i pesi dei NS utilizzando il GA MT4 o il proprio. Il pessimismo è definito solo dalla mancanza di immaginazione e di fantasia. Fondamentalmente, non ci sono limiti.

Per esempio, i livelli di Fibonacci funzionano non peggio dei più sofisticati NC. E questo non è affatto pessimismo, ma solo una conclusione basata sul buon senso, la ricerca e l'analisi comparativa dei risultati della prognosi NS con altri modelli e strategie. Ho usato NeuroSolution per il mio lavoro, anche uno strumento molto buono (MineSet per trovare modelli).

Prendetemi in parola, ho molta immaginazione e fantasia, e ho provato un sacco di cose. Non sono certo un avversario categorico dell'uso di NS, ma ho tratto delle conclusioni da solo (hai ragione, gli approcci standard non funzionano affatto).

In ogni caso, vi auguro che le previsioni abbiano più successo. :о)

 
grasn:
klot:

Il NS funziona davvero molto bene. Il tuo pessimismo è comprensibile, ho vissuto la stessa situazione. Gli approcci standard non funzionano in modo univoco, apparentemente non avete indagato sulle applicazioni correlate. Neuroshell2 è un programma molto buono e molto chiaro per studiare NS. Ci sono praticamente tutti i tipi di NS. Puoi collegarlo facilmente a MT4 e vedere immediatamente i risultati.

E in generale, qualsiasi tipo di NS può essere facilmente programmato direttamente in MQL4. Puoi anche scegliere i pesi di NS usando GA MT4 o il tuo. Il pessimismo è definito solo dalla mancanza di immaginazione e fantasia. In pratica, non ci sono limiti...

Per esempio, i livelli di Fibonacci funzionano non peggio dei più sofisticati NC. E questo non è affatto pessimismo, ma solo una conclusione basata sul buon senso, la ricerca e l'analisi comparativa dei risultati della prognosi NS con altri modelli e strategie. Ho usato NeuroSolution per il mio lavoro, anche uno strumento molto buono (MineSet per trovare modelli).

Prendetemi in parola, ho molta immaginazione e fantasia, e ho provato un sacco di cose. Non sono certo un avversario categorico dell'uso di NS, ma ho tratto delle conclusioni da solo (hai ragione, gli approcci standard non funzionano affatto).

In ogni caso, ti auguro che le tue previsioni abbiano più successo. :о)

Chi vi ha detto che le reti neurali sono necessarie per le previsioni?
 
Centri idrometeorologici, indovini e indovini fanno le previsioni.

Forse ognuno dovrebbe farsi gli affari suoi, e dare alle reti neurali i compiti in cui sono bravi!
Per esempio: riconoscere l'immagine di un forcaiolo o di un fantasma?
 
VBAG:
Le previsioni sono fatte dal centro idrometeorologico, dagli indovini e dagli indovini.
Ci sono anche analisti di borsa:))
 
Integer:
VBAG:
L'idrometeocentro, gli indovini e le indovine fanno le previsioni.
Anche gli analisti di borsa:))
Sì, certo, e molti altri che non sono mai disposti ad assumersi la responsabilità delle loro parole.
Oppure le loro formulazioni vanno al limite del gioco di parole, in modo che si possa sempre interpretare esattamente il contrario. Tipo: "Beh, te l'avevamo detto ....".
Sì, non è proprio questo il punto.
Non volevo offendere nessuno,
Odio la parola predizione, ed è un peccato per le reti neurali. ..,
e con loro, per il paese.
Con rispetto a tutti i partecipanti.
Vladimir
 

Descriverò un po' la mia rappresentazione dei dati alle reti neurali. Per esempio, nel mio Expert Advisor su Champ, una delle reti prende i rapporti delle medie come input:

       ema15 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 199,0,1,0,1);
       ema13 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 132,0,1,0,1);
       ema8 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 66,0,1,0,1);
       ema7 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 46,0,1,0,1);
       ema5 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 6,0,1,0,1);       
       
       input[0] = (ema15 - Close[1])*15000;
       input[2] = (ema13 - Close[1])*10000;
       input[1] = (ema8 - Close[1])*12000;
       input[3] = (ema7 - Close[1])*15000;
       input[4] = (ema5 - Close[1])*10000;
       input[5] = (ema15 - ema8)*12000;
       input[6] = (ema13 - ema7)*15000;
       input[7] = (ema8 - ema5)*10000;

Moltiplicazione per i numeri, per ottenere input più fluidi.

Poi la griglia è stata addestrata su segnali tirati a caso dalla storia (diciamo che 400 è molto poco => ricordando qualsiasi periodo semplicemente eliminato). Le uscite che ho fatto sono le seguenti:

1.0 - più di 70 pips in alto e meno di 30 pips in basso durante un giorno.

0,9 - 60 pips su 25 pips giù

0,8 40 su 20 giù

0,75 - piatto

0,7 - 40 pips giù 20 pips su

0,6 - 60 giù 25 su

0,5 70 giù 30 su

Dopo un giorno di apprendimento, si ottengono buoni risultati quando si testa con altri campioni (non del training)... Poi si sviluppa l'EA, e se abbassiamo le barre (diciamo, non 70 punti di Provit, ma 20), i risultati sono impressionanti.

Buona fortuna a tutti.

 
Ecco, piano, c'è una classificazione dopo tutto, e questo è incoraggiante. Grazie per l'idea!

P.S. Qual è la griglia, se non è un segreto? Ho ancora armeggiato con Jordan/Elman.
 
Mathemat:
Ecco, piano, c'è una classificazione dopo tutto, e questo è incoraggiante. Grazie per l'idea!

P.S. Qual è la griglia, se non è un segreto? Ho ancora armeggiato con Jordan/Elman.



In realtà, ho scritto tutto io. In C# :) In questo modo è più facile capire e implementare qualcosa di mio. Per esempio, ho un algoritmo di apprendimento delle maglie modificato. Le maglie sono multistrato (per esempio, 8 - 60 - 20 - 1), combinate in comitati: ognuno implementa un'idea diversa.
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