Galateo del mercato o buone maniere in un campo minato - pagina 33
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Posso farlo con le parole...
Ho formulato un nuovo paradigma di realtà non molto tempo fa... -:) Uno che non può essere né provato né confutato.
Ecco qui:
La regolarità è un modo di esistenza del caso (cioè un caso particolare). Il contrario, in generale, non è vero.
Da qui:
1. La realtà percepita è un flusso di casualità nello spazio delle regolarità (fluttuazioni locali), o un flusso di regolarità (intenzioni di entità senzienti) nello spazio della casualità.
2. Così, la prima affermazione è che la realtà (l'universo), come fenomeno di percezione, non contiene né casualità, né regolarità in quanto tale. Entrambi sono manifestazioni di una natura al di là della percezione umana.
Quindi, possiamo "zastruyat"...-:)
Ecco qualche altro pensiero sul tuo g*th(w), dove g=0.005
È un processo interessante... Infatti, con questo operatore state tirando tutti i pesi nelle vicinanze di +/-0,005 zero. Da dove cominceranno a "correre su" di nuovo nel processo di apprendimento nel ciclo successivo.
Si ottiene una sorta di "impulso di apprendimento" che avviene una volta per ogni conto alla rovescia.
Naturalmente, non ha senso sottoporre i pesi a tale influenza ogni epoca - la griglia semplicemente non ha il tempo di imparare correttamente, poiché un'epoca non è molto probabilmente sufficiente per un apprendimento normale anche su un vettore liscio (come quel seno a cinque membri che mi hai dato per il test della griglia). Propongo di chiamare yuga il numero ottimale di epoche necessarie per addestrare la griglia. Dal momento che lo yuga(N epoche) nel tuo sistema avviene una volta prima di ogni previsione, poi alla fine di ogni yuga(dopo la previsione del tempo) ha senso provare... La "continuità" della conoscenza, presumibilmente, dovrebbe essere conservata e si perderà molto gradualmente, poiché il nuovo vettore differisce dal vecchio di un solo dato.
E c'è un altro pensiero. Riguarda il tema dei limiti della gamma ottimale di pesi. Secondo me, dovremmo provare +/-ln(D) come intervallo limite:
Prima (prima di iniziare le conversazioni con voi) ho passato molte ore (e anche giorni) a gareggiare con i perseptrons a strato singolo in genetica. Nel corso di questo affascinante ma inutile esercizio, sono riuscito a notare che i pesi nei modelli affilati con successo, raramente vanno oltre +/-(2,5 : 3,0), e gli ingressi in quei perseptrons erano al massimo 8. Allora un secondo punto, o alternativo, per applicare g*th(w), sarebbe che uno dei pesi raggiungesse l'intervallo ammissibile di +/-ln(D)
Qui, Fedor, c'è un trucco importante: se abbiamo un NS addestrato su alcuni vettori di input, l'applicazione dell'operatore th() a tutti i suoi pesi impostati non distrugge la sua conoscenza, ma comprime solo l'area in cui sono definiti i suoi pesi. Questo è un punto importante che permette di sbarazzarsi dell'effetto "saturazione", che risparmia la potenza di calcolo di NS e sfrutta la possibile quasi-stazionarietà dei processi di mercato.
Per quanto riguarda il resto di quello che hai detto - ho bisogno di tempo per pensarci.
Sto imparando a usare Matcad... un buon strumento. Sergey, sono curioso, come guardi i risultati della tua griglia in Matcad? Disegni grafici?
E una domanda più importante - come stipare le quotazioni da MT4 in Matcad?
Beh, sì - faccio grafici. Molto utile!
Per quanto riguarda l'esportazione dei dati in formato Matkad, non c'è niente di più facile. Vai al tuo archivio dei preventivi e clicca sul pulsante di esportazione del preventivo che ti serve. Selezionate l'opzione "ASCII Text (*.prn)" dal menu contestuale, specificate il percorso per salvare il file e avete finito. Questo è un formato nativo del Matkadian. In Matcad si legge dal file: Open=READPRN("FileName.prn")<2>. Due significa (insieme alle parentesi nell'indice superiore del comando, vedi dashboard), che si legge solo la seconda colonna corrispondente ai prezzi di apertura sul TF scelto (prendere minuti) dal file.
Non è quello che intendevo...
Bene, ok. Se siete interessati, fatemi sapere e vi racconterò tutto.
Si suppone che la "continuità" della conoscenza sia conservata e si perderà molto gradualmente, perché il nuovo vettore differisce da quello vecchio di un solo conteggio.
Ecco qualcosa che mi viene in mente sull'argomento.
Non molto tempo fa ho giocato con l'addestramento "esatto", un solo neurone, vettore di addestramento con lunghezza pari al numero di ingressi del neurone (senza offset costante - era assente) P=w . Lo facevo solo per divertimento. È chiaro che, in questa formulazione, la griglia può essere addestrata con la precisione che desidero sul campione di allenamento (numero di parametri regolabili pari al numero di equazioni lineari), quindi non mi preoccupo di ORO, e ottengo i valori esatti dei pesi risolvendo un sistema di equazioni algebriche lineari tramite il metodo di Newton in una frazione di secondo. L'effetto è tremendo - prendiamo un perseptron con 1000 ingressi e in un secondo otteniamo i valori dei pesi, che per 1000 vettori di allenamento, ciascuno lungo 1000 campioni, ci dà l'errore di allenamento "0"! Ve lo immaginate? - Una matrice di 1000x1000 e non un solo errore! Sembrerebbe che si aggiunga solo un piccolo elemento a questa matrice - un nuovo campione (provare a prevedere un passo avanti) e non dovrebbe accadere nulla di straordinario. La griglia mostrerà ancora +1 o -1 bene, forse non indovina nel caso estremo... Tuttavia, il risultato è scoraggiante. Se questa griglia avesse fatto centro ogni volta su 1000000 conteggi precedenti, qui, subito - in Cosmos - invece di +/-1 - 4872365695. Ma guarda un po'! E tu dici "solo un conto"...
È tutta una conseguenza dell'iperapprendimento selvaggio del perseptron.
Glitches nel forum!!!
Sto imparando a usare Matcad... un buon strumento. Sergey, sono curioso, come guardi i risultati della tua griglia in Matcad? Disegni grafici?
E una domanda più importante - come stipare le quotazioni da MT4 in Matkad?
Ecco un esempio di come lavoro. Trasferisco i dati a Matkad. Questo è più conveniente.
Nell'archivio c'è uno script che invia informazioni in un formato richiesto
(Ora-aperta-alta-bassa-chiusa-ora-min-giorno-mese-anno-giorno della settimana)
Devi solo allegarlo al grafico necessario e specificare la data della storia necessaria (la storia deve essere già caricata attraverso l'archivio delle quotazioni) .
Trasferiamo i file ottenuti (GBPUSD_4.prn nell'esempio e EURUSD_4.prn) nella directory dove si trova il file Matcad e lavoriamo lì.
Se esegui un'analisi multivaluta, non dimenticare i buchi. Ti ho mostrato come sincronizzare i dati nel file matcad.
Matcad versione 14. Tutto è nell'archivio.