Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 54
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Questa idea: come sapete, SL e TP di solito non vengono impostati durante l'allenamento/ottimizzazione. È difficile per l'allenamento e quando si ottimizza - i risultati in avanti e indietro sono di solito peggiori che senza.
Il prezzo cerca di colpire gli stop e il compito è quello di insegnare al PNI a uscire in tempo sia in profitto che in perdita. Ma in pratica, con il back e il forward senza stop, il PNI spesso va in over-sitting o chiude al ribasso, perché non ha competenze sui nuovi dati - quando uscire.
E cosa succede se inseriamo il drawdown con un mezzo? Faremo entrare il naso del NS nel risultato online del suo lavoro, in cui vedrà un pesante drawdown e reagirà ad esso. Ad esempio, è noto che un numero influisce sul lavoro del NS quanto più è alto il suo valore. In condizioni normali, il valore del drawdown in ingresso sarà pari a zero o quasi, ma quando la posizione va male - il valore aumenterà e inizierà a "incubare" la struttura intera dei pesi, per cui l'ottimizzatore selezionerà i pesi in modo da reagire a questo input.
Alla fine, o lo annullerà in modo da non interferire con esso, nel qual caso la funzione non funzionerà, o imparerà in qualche modo a reagire al suo lavoro. Mi sono sfuggite note diaddestramento con rinforzo, in cui tutti i dati del conto vengono lanciati anche come stato: saldo, drawdown, ecc. Ma non ho fatto una cosa del genere con MLP. Se c'è qualcosa di interessante, vi scriverò.
Cosa succede se inseriamo il drawdown con i mezzi? .
Il feedback del drawdown lo genera, e non importa come sia realizzato da una formula rigida o da uno strato di neuroni.
La martingala sarà martingala. Il feedback con il drawdown la genera, e non importa come il collegamento sia implementato da una formula rigida o con uno strato di neuroni.
Per MLP, questo è con 3 neuroni.
Quanti predittori? Quanti predittori influenzano effettivamente il risultato del modello?
Si ottengono risultati simili con altri strumenti?
Come si interrompe l'addestramento - con quale criterio o con una ricerca completa?
Quanti predittori ci sono? Quanti predittori influenzano effettivamente il risultato nel modello?
Si ottengono risultati simili su altri strumenti?
Come si interrompe l'addestramento - con quale criterio o con una ricerca completa?
Quando ZigZag, da 1 a 3 input. Quando la posizione del prezzo nel corridoio, anche da 1 a 3 input. Ho controllato solo su euro, sterlina e franco.
Su euro e sterlina tutto bene, sul franco la posizione del prezzo si comporta meglio, apparentemente a causa della piattezza della coppia. L'allenamento, se attraverso la propagazione inversa dell'errore, non si ferma, in NeuroPro si ferma dopo diverse apparizioni di ZeroStep invece del numero dell'errore.
Non so quale sia il criterio impostato e se si tratta di un ottimizzatore, lo eseguo a tempo pieno finché non si ferma. A volte lo eseguo una seconda volta. Roman Poshtar lo esegue dieci volte nei suoi articoli, io non ho ancora raggiunto tali eventi.
Ho implementato due funzioni Tutto ciò riguarda il fitting, quindi niente di soprannaturale Il primo è ilpeso dinamico, la mobilità del range, l'esecuzione del numero in ingresso attraverso unafunzione artificiale.
Si tratta della stessa essenza. Mi sono disegnato un'idea su pinterest, variazioni dell'idea
Cioè, a seconda di quale sia il valore in ingresso, esso viene moltiplicato per un peso diverso. Una cosa del genere consuma più valori nell'ottimizzatore MT per ogni neurone, ma è più... flessibile.
E a volte sblocca il potenziale dei dati in ingresso, producendo insiemi che non appaiono in MLP standard con lo stesso numero di pesi. La seconda caratteristica è l'amplificazione/indebolimento del segnale.
Si differenzia dallo shifter del chip precedente (quando una sezione separata nell'intervallo di un numero cambia polarità) in quanto capovolge i numeri solo nella loro polarità. Ad esempio, se un numero è arrivato all'ingresso 0,9 dall'intervallo [0..1], il sistema lo capovolge in 0,1. E viceversa.
E viceversa, se l'intervallo è [-1..1] e il numero è -0,3, verrà ribaltato e amplificato nella zona negativa a -0,7. Questa funzione è necessaria se si vuole amplificare il segnale, che in un MLP convenzionale si indebolisce costantemente (a causa delle specifiche dei pesi, che sono tutti inferiori a 0). Naturalmente, è possibile impostare come pesi un intervallo da -2 a 2, o da -10 a 10, particolarmente importante per la prima caratteristica, ma, in primo luogo, è più costoso per l'ottimizzatore, che è limitato dai parametri, e dove è più facile invertire il numero con un singolo booleano (vero-falso), che non è nulla per l'ottimizzatore, e moltiplicare questo nuovo numero per il peso standard inferiore a 0-l, apportando così la correzione necessaria con l'input. In secondo luogo, è impossibile amplificare il numero di ingresso 0,01 e inferiore con un tale intervallo. Il sistema continuerà a non avere alcuna influenza su di esso. Ma cosa succede se è fondamentale per la strategia?
In questo caso l'amplificazione è necessaria.Inopzione, l'ottimizzatore sceglie anche se applicare l'indebolimento o l'amplificazione all'ingresso.
Tutte queste caratteristiche in pratica, a mio parere soggettivo, sbloccano meglio e più velocemente il potenziale dei dati di input nella forma limitata fornita dall'ottimizzatore.
Inoltre, introducono nuovi insiemi, che nello schema standard dei pesi (tutti con tutti e statici) - non permettono di rivelare i dati di input.
Caratteristica
Sorprendentemente, ho trovato un palese bug di MLP: non solo si adatta al commercio alla storia, ma si adatta specificamente alle posizioni alla storia.
Sulla base di queste considerazioni, ho aggiunto un modulo specchio - ripresento i dati in ingresso, solo specchiati: ogni valore viene moltiplicato per -1. Ma lo faccio solo se non c'è alcun segnale per una delle posizioni. Cioè, se dopo la prima esecuzione l'output del NS è maggiore della soglia di apertura - per favore, aprite tranquillamente.
Se invece è inferiore al valore di soglia, allora lo rispecchio per vedere se corrisponde al pattern invertito sul grafico, che il NS non vuole negoziare. E se il nuovo valore è superiore al valore di soglia, allora riscrivo OUT a questo valore, ma con il segno opposto.
Di conseguenza, il NS non può "nascondersi" da uno stesso tipo di posizione e deve sopportare il fatto di dover aprire sia BUY che SELL a seconda del grafico.
In pratica, ci sono meno insiemi, quelli estremamente "cool" sono spariti e sono rimasti quelli "buoni". Soggettivamente, sembra che in avanti e indietro, quando si esagera con l'ottimizzazione, l'equilibrio abbia più probabilità di svolazzare che di andare a fondo.
Questa è già una buona cosa. Penso che questa caratteristica dovrebbe essere un attributo obbligatorio di NS.
In pratica, ci sono meno set, quelli estremamente "fighi" sono spariti e sono rimasti quelli "buoni". Soggettivamente, sembra che su back e forward, quando si esagera con l'ottimizzazione, l'equilibrio più spesso voli piuttosto che andare a fondo.
È già una buona cosa. Penso che questa caratteristica dovrebbe essere un attributo obbligatorio di NS.
Se ho capito bene l'idea, in queste condizioni la rete cerca di cercare solo pattern speculari, in pratica.
Probabilmente, ci sono meno operazioni, poiché non sembrano esserci veri e propri pattern speculari, ci sono pattern diversi per vendere e comprare - lo si può vedere bene con i propri occhi.
Si può provare ad addestrare due reti per due direzioni, e il numero di operazioni in entrambe le direzioni dovrebbe essere approssimativamente uguale. In caso di forte differenza nel numero di operazioni, applicare delle penalità o un coefficiente decrescente sul valore finale di ff.
Se ho capito bene l'idea, la rete cerca di cercare modelli speculari solo in queste condizioni, essenzialmente.
Probabilmente, ci sono meno scambi, poiché non sembrano esserci veri e propri pattern speculari, ma ci sono pattern diversi per vendere e comprare - lo si può vedere con i propri occhi.
Si può provare ad addestrare due reti per due direzioni, e il numero di operazioni in entrambe le direzioni dovrebbe essere approssimativamente uguale. In caso di forti differenze nel numero di operazioni, applicare penalizzazioni o un coefficiente decrescente sul valore finale di ff.
Siamo arrivati ai paradigmi principali del trading: 1) I pattern sono gli stessi per comprare e vendere, solo speculari 2) I pattern per comprare e vendere sono diversi Sì, in effetti, finché non ci sono prove, ci si può basare su alcune credenze o fatti.
In questo caso, come ho detto sopra, mi baso sul fatto che in tutti i TS conosciuti le condizioni per l'ACQUISTO e per la VENDITA sono le stesse, speculari. Questo vale sia per i TS che si prosciugano (99,9....%) sia per quelli di successo. Sottolineo: quelli di successo.
Il fatto che la discriminazione di uno dei tipi di operazioni influisca negativamente su forward e back gioca a mio avviso a sfavore della seconda posizione.
Per esempio, il mio trucco sul range - se non è speculare, ma diverso (cioè da -1 a 0 e da 0 a 1 saranno aree completamente diverse con pesi diversi) - allora l'ottimizzazione e l'allenamento stesso sembreranno sia sul periodo di ottimizzazione - terribili e angusti, sia sugli attaccanti e i terzini - terribili e angusti. E se è speculare - allora è più probabile che si verifichino transizioni fluide.
Imho, soggettivo. Anche contro la seconda opzione gioca il fatto, come detto sopra, se si insegna nel 2020 - poi nel 2021 versa.
Quindi, un NS senza specchio, o un NS separato per BUY, che viene addestrato separatamente, è garantito per versare in tutti i set di ottimizzazione nel 2021. Se li si preme subito dopo l'altro, tutti raggiungono il picco.
Tutti hanno imparato BUY, e nel 2021 aprono BUY ovunque sia possibile, non sanno come uscirne, e solo un po' SELL, e poi - non è chiaro dove. Ma non scarto questa variante e testo tutto ciò che mi capita a tiro )) Perché ogni giorno si presenta qualcosa di nuovo