Neuromongers, non passare :) bisogno di consigli - pagina 4
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qual è stata la sequenza dei passi compiuti per ottenere l'orario all'inizio del ramo?
L'Expert Advisor forma un file di modelli. I modelli degli ultimi 2 anni sono presi per la formazione.
La riqualificazione viene fatta una volta al mese. E così per tutta la storia.
per cercare di dare qualche consiglio su come e cosa migliorare, bisogna capire come funziona in generale?
Chiedete, ma non risponderò a domande scomode.
Per esempio, come si preprocessano gli input o come si seleziona il risultato dell'apprendimento?
Filtro HP. Niente da fare :) . Puoi essere più specifico qui. Cosa intende per selezione dei risultati?
Come si presenta questo tuo ESN, sulle dita...
Una comoda scatola nera. Basta riempirlo di neuroni con connessioni, allenarlo e godersi la vita. A proposito, non ci sono feedback.
E riguardo alle major, non ti ho "avvertito" per niente, sono così criptiche...
Vogliamo fare una gara a chi piscia di più qui? Vuoi, in particolare, discutere con me di ciò che ti interessa nell'argomento sollevato? Se no, passo. Sì, te lo chiedo di nuovo:
C'è la formazione - seguita da un test OOS. Poi viene la formazione, seguita dall'OOS.
Il grafico del bilancio aggregato è le sezioni incollate dell'OOS. Cioè, l'intero grafico dell'equilibrio è il lavoro del TC su una zona sconosciuta per esso. Il TC opera con un OOS positivo su una zona a lui sconosciuta. Una rete neurale lavora su dati che le sono sconosciuti. La rete neurale vede i dati per la prima volta nella sua vita e lavora in +. Non so come spiegarlo meglio.
Merda, i topi non sono capaci di questo. Mostratemi lo stesso "trucco" con i maghi (tra virgolette, perché non è un trucco, amico), e vi ordinerò un monumento nel corso della mia vita (almeno posso farlo io stesso in modello 3D, posso).
ZS. Rileggete il mio post. Mi sono reso conto che è stato troppo brusco - mi dispiace, non volevo.
A proposito, puoi chiedere a Joo per la pre-elaborazione. Se vuole, te lo dirà.
Fondamentalmente, non è niente di soprannaturale.
Andrei, entra pure.
A proposito, puoi chiedere a Joo per la pre-elaborazione. Se vuole, te lo dirà.
Fondamentalmente, non è niente di soprannaturale.
Andrei, entra pure.
Ciao, mio omonimo.
Sono contento che i risultati siano almeno migliori di quelli ottenuti da input casuali.
Penso che dal momento che hai iniziato questo thread, significa che qualcosa ti sta divorando. Manca qualcosa, per l'equilibrio emotivo, per così dire. Forse perché i risultati sono troppo scoraggianti, inaspettati, scioccanti in un certo senso.
Sì, non c'è niente di soprannaturale nella pre-elaborazione, nella rappresentazione dei dati per una rete neurale, tutto è semplice, e probabilmente logico. Tutto è stato detto e spiegato da me prima nei concetti di Flowing Patterns e del secondo tipo di TS. Non vorrei parlare di questo argomento in modo più dettagliato, chi lo desidera troverà tutte le informazioni su questo forum.
Quindi mi sembra che, avendo raggiunto il MO positivo, possiamo tranquillamente abbandonare la beatitudine della ricerca della migliore MM per TC. Ma. Dobbiamo ricordare,
in primo luogo, i risultati attuali, positivi tra l'altro, sono ottenuti utilizzando le impostazioni predefinite dei modelli presi dalla testa per motivi imperativi, e forse avendo cambiato loro, è possibile ottenere risultati ancora migliori.
in secondo luogo, il modo di fare trading sulla "coda" prevista non è perfetto, il che non si adatta pienamente al concetto del secondo tipo di TS.
Interzo luogo, penso che al contrario, dovremmo allontanarci dalle "major" e passare a coppie con un modello specifico, il quale modello è visibile a occhio nudo, almeno dal mio punto di vista. Queste sono coppie come GBPJPY e alcune altre. È abbastanza possibile che i risultati migliorino ancora a causa di un riconoscimento più distinto dei modelli caratteristici di queste coppie, quando le major assomigliano più a una divagazione casuale nel loro schema.
Un sacco di bukaf. Mi dispiace.
La formazione è condotta - seguita da un test OOS. Poi viene la formazione, seguita dall'OOS.
Sì, era chiaro fin dall'inizio, come l'incollaggio in avanti. Questo è un EA con auto-ottimizzazione - si può leggere come con il sovrallenamento (stessa cosa).
La domanda era diversa. Come è successo? Qui è stato scritto il NS. Perché l'autore ha scelto una finestra scorrevole di ottimizzazione di 25 mesi e una finestra in avanti di un mese? Perché non altri parametri? Se ci sono altri parametri, che differenza c'è con il fatto che sono state trovate solo dimensioni di finestre, alle quali non si svuotano?
Merda, i carri non possono farlo. Mostrami lo stesso "trucco" con i manichini (tra virgolette, perché non è un trucco, amico), e ti ordinerò un monumento nel corso della mia vita (almeno posso farlo io stesso in modelli 3D, posso).
I mash-up sono indicatori qualsiasi. Per esempio, si può pensare allo stesso NS addestrato come un indicatore con un numero enorme di parametri di input. La finestra è stata spostata, i parametri sono stati riottimizzati (non necessariamente per il profitto massimo, ma anche per altre caratteristiche), si guarda oltre e così via.
L'approccio stesso è lo stesso. È solo che il MA è abbastanza primitivo. Il NS non è del tutto primitivo. Ma di nuovo, il concetto di indicatore è lo stesso in entrambi i casi.
In qualche modo si creano indicatori e NS, ma è tutta una specie di matematica da primitiva a più complicata. Ma la matematica-matematica-matematica, ma qualche modello concettuale del mercato dovrebbe essere impostato. Altrimenti tutti (me compreso) giocherellano con vari intrecci matematici complessi con la BP finanziaria, e se funziona, non riusciamo a spiegarcelo. Come se avessimo trovato uno schema. Non ragioniamo da tecnici, ma da umanitari: se funziona, significa che c'è un modello. Non siamo in grado di capirne le ragioni. I nostri sistemi sono come una scatola nera per noi stessi.
Chiesto in modo diverso. Come è successo? Qui è stato scritto un NS. Perché l'autore ha scelto una finestra scorrevole di ottimizzazione di 25 mesi e una finestra in avanti di un mese?
Un mese è conveniente, 25 è logico. Testato su 10 15 20 .... 40 -- dappertutto. È ora di passare dalle critiche ai consigli, la mia pazienza non è di ferro.
L'approccio stesso è lo stesso.
Il concetto di mercato dei modelli fluidi non ha alcun senso per me. Non riesco proprio a spiegarmi perché i partecipanti al mercato nell'aggregato dovrebbero commerciare in modelli che hanno una durata di vita non breve. Spiegare il mercato come una psicologia di una folla - è in qualche modo strano, perché c'è anche una questione di massimizzazione dei profitti e altri. Tutto sommato, è chiaro che nulla è chiaro.
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In qualche modo si creano indicatori e NS, ma è tutta una sorta di matematica, da quella primitiva a quella più complessa. Tuttavia, la matematica è la matematica, ma ci deve essere un modello concettuale per il mercato. Altrimenti tutti (me compreso) giocherellano con vari intrecci matematici complessi con la BP finanziaria, e se funziona, non riusciamo a spiegarcelo. Come se avessimo trovato uno schema. Non ragioniamo da tecnici, ma da umanitari: se funziona, significa che c'è un modello. Non siamo in grado di capirne le ragioni. I nostri sistemi sono come una scatola nera per noi stessi.
Cosa intende per selezione dei risultati?
A giudicare dalla velocità di preparazione dei test con un periodo così lungo e un sacco di riqualificazione, è tutto automatizzato all'interno della DLL stessa. Quanti parametri/pesi sono addestrati all'interno della rete stessa, qual è il criterio per fermare l'addestramento (numero di epoche, raggiungimento di un errore accettabile sul campione di test)? Aumentare il tempo fa qualche differenza? Il periodo di apprendimento secondo me è troppo lungo per 15M, ne ho abbastanza per un anno per 1H, hai provato a farlo più corto?
Sono contento che i risultati siano almeno migliori di quelli ottenuti da input casuali.
Frase interessante, perché sono stati usati degli input "casuali", puoi spiegarlo in poche parole?
È ora di passare dalla critica al consiglio, non ho pazienza.
Sto lottando con questo problema già da un paio d'anni) Alcuni miglioramenti, ma solo spiccioli e briciole, e considerando che conosco bene la mia griglia. L'unico salto qualitativo è stato quando ho capito come migliorare il sistema di allenamento. Ed è per questo che vi consiglio di pensare in quella direzione.
E così gli input (super segreto dei networker neurali) cambiano qua e là - centesimi; ritoccano l'architettura - briciole....
Z.I. Potresti postare un test OOS completo, per esempio, solo per lo scorso marzo? Proverò a vedere come si confronta con il mio.
Z.I.2.
Rete Echo :) Non importa però. Sono abbastanza sicuro che potrei ottenere risultati simili con, diciamo, FANN, solo con più lavoro.
Quindi, secondo voi, non si tratta del tipo di NS. Di cosa si tratta? Sono d'accordo in linea di principio, ma qual è il segreto di un NS capace, anche se ne ho uno in generale, non posso formulare....