Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 6

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Dmytryi Voitukhov #:

Allora che senso ha che io prepari una risposta dettagliata?

Ho l'argomento in una scheda aperta, in pratica, di solito quando sto facendo qualcos'altro, quando mi viene un'idea in testa (cos'altro esportare per la griglia) la controllo subito. Purtroppo non capisco molti dei suggerimenti del thread (non riesco a capire cosa esportare, come e dove esportarlo).

Senza offesa. Se c'è qualcosa di formalizzato (che posso stravolgere), mi farà solo piacere e lo verificherò sicuramente.

 

- Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale?

- Le vostre idee...

 
Valutate l'idea (non mi rendo conto di una cosa del genere con i mezzi a disposizione), ma mi interessa la vostra opinione: in un articolo locale ho letto che "....



Le reti Kohonen sono solitamente utilizzate nel riconoscimento delle immagini..." e subito inserisce la cronologia dei prezzi. Non crede che questo sia un indizio, perché i trader non "mangiano" la cronologia, ma guardano il grafico, possono segnare qualcosa in comune, vedere qualche gruppo di prezzi, segnare un livello lì e valutare rotture/rimbalzi, figure. Quando siaddestra una rete neurale per riconoscere un gatto nelle immagini, si prepara un set di molte immagini per la rete neurale per l'allenamento.



Di conseguenza, la rete neurale è in grado di identificare senza problemi un gatto in un'immagine che ama correre per l'appartamento alle quattro del mattino. E in rete si trovano sempre più spesso articoli su come insegnare a una rete neurale a identificare numeri e segni in un'immagine. Perché non fare lo stesso con un grafico dei prezzi? Prendete le schermate di un grafico di prezzo prima che salga e viceversa. Poiché l'immagine ha solo due colori (bianco e nero) e ci sono pochi dettagli, le immagini peseranno poco, oltre a essere elaborate. E alimentarle tutte alla rete neurale, in modo che alla fine simuli/emuli il lavoro del trader, non ho moltiplicato i prezzi.
 
Ivan Butko addestra una rete neurale per riconoscere un gatto nelle immagini, si prepara un set di molte immagini per la rete neurale per l'allenamento.



Di conseguenza, la rete neurale è in grado di identificare senza problemi un gatto in un'immagine che ama correre per l'appartamento alle quattro del mattino. E in rete si trovano sempre più spesso articoli su come insegnare a una rete neurale a identificare numeri e segni in un'immagine. Perché non fare lo stesso con un grafico dei prezzi? Prendete le schermate di un grafico di prezzo prima che salga e viceversa. Poiché l'immagine ha solo due colori (bianco e nero) e ci sono pochi dettagli, le immagini peseranno poco, oltre a essere elaborate. E alimentarle tutte alla rete neurale, in modo che alla fine simuli il lavoro di un trader, non ho moltiplicato i prezzi.
Complicazione artificiale, da una serie a 1 dimensione se ne ricava una a 2 dimensioni. Il numero di segni aumenterà di ordini di grandezza, così come il tempo di addestramento. Ma il risultato sarà lo stesso.

Per le serie temporali non bisogna fare schermate, ma ogni tipo di trasformazione come il diagramma di ricorrenza, altrimenti la matrice delle caratteristiche sarà molto rada.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Complicazione artificiale, da una serie a 1 dimensione se ne ricava una a 2 dimensioni. Il numero di caratteristiche aumenterà di ordini di grandezza, così come il tempo di addestramento.
E il risultato sarà lo stesso.

Per le serie temporali non bisogna fare screenshot, ma ogni tipo di trasformazione, come la trama di ricorrenza, altrimenti la matrice delle caratteristiche sarà molto rada.



Grazie per il consiglio, ma mi sembra che forse non dovremmo considerare le serie temporali, ma i pattern, in cui una parte delle serie temporali non avrà alcun ruolo e la rete neurale guarderà al "quadro nel suo complesso", come fa un trader. Il compito in sé è diverso, ossia: prima di un trend (inversione) questa parte del grafico deve essere analizzata, e "non dire" alla rete neurale quali prezzi hanno queste candele, la differenza dei prezzi delle candele, non eseguire e non alimentare la normalizzazione dei prezzi delle candele, la normalizzazione dei dati degli indicatori - tutto questo deve essere scartato e alimentato con il valore effettivo durante l'addestramento solo "up" o "down", "1" o "0", "bull" o "bear". E quando la rete neurale "vede" questi tori, in corrispondenza di nuove candele (fate una schermata della sezione del grafico per la rete neurale, o automatizzate in qualche modo questo processo), dirà "beh, questo non è un toro, c'è qualche stronzata, non capisco", e su un altro grafico "c'è qualcosa che assomiglia a un toro, probabilmente è un toro", sul terzo grafico "c'è sicuramente un toro, il prezzo sta per girare". Per analogia con il riconoscimento delle immagini (mi sembra di aver visto un articolo da qualche parte sull'hacker). Anche in questo caso, la rete neurale è stata alimentata con un milione di immagini di gatti, e poi ha risposto: "ecco un gatto", "questo è probabilmente un gatto", "questo non è un gatto")).

 
Un'altra opzione è la formazione su ogni candela. Si tratta di un'operazione che richiede molto lavoro e risorse, ma forse crescerà alla distanza, dato che viene svolto molto lavoro. Diciamo 500 candele o più, allenarsi fino al blu (retraining) e prevedere solo una candela, una nuova. Poi, non appena si chiude, riallenarsi di nuovo e così via. Se il processo di apprendimento richiede molto tempo (anche se non ho notato una cosa del genere), allora prendete una candela di un'ora o una candela di 4 ore.

Forse sarà possibile aggirare questo famigerato 50/50. Ho trovato qui un articolo di un brasiliano sulla propagazione inversa degli errori. Non c'è un EA in quanto tale, solo uno script, ma può prevedere un valore successivo. Proverò questo approccio quando lo adatterò a un EA.
 
I modelli sono dove si trovano, nel nulla? O in una serie temporale. Perché tutti hanno un desiderio così forte di sbarazzarsene e di iniziare ad allenare NS sul nulla :)

Un modo specifico di allenarsi non funzionerà, è necessario elaborare una strategia. Proprio come nel TS senza NS.

Pensate al NS come a un ottimizzatore di strategie, come quello integrato nel terminale.
 
Se si addestra una rete neurale su tutto e si cerca di prevedere il valore, si otterrà qualcosa di peggiore dell'ADX.
 
Si impostano alcune condizioni per prevedere da ora a quel momento e si ignora il resto. Tutto dipende dalla strategia, da cosa ci si aspetta in uscita.

È possibile prima dell'addestramento assegnare, è possibile dopo mettere una condizione dove dovrebbe funzionare e dove no. Si possono proporre molti approcci, purché siano significativi.
 

Inserire i periodi nella rete neurale.

Confronto tra anni.

Poi le stagioni.

Giorni

Candele orarie (considerando il cambio di orario estate/inverno).

E poi vedrete un modello in qualche strumento.

Ecco fatto, siete ricchi. Se fate un'analisi di questo tipo, vi prego di condividerla in seguito, perché io stesso non posso metterci le mani sopra.

// un matematico una volta è diventato milionario in borsa studiando questi pattern.


P.S. Potete anche inserire i periodi dei pianeti, della luna e la posizione della borsa rispetto alla loro rotazione. In teoria, si coglierà l'ampiezza della valuta (borsa europea - euro, borsa americana - dollaro, ecc.). Confrontando le ampiezze e combinandole, vedrete tutte le coppie di valute in anticipo. Per coloro che non capiscono, questo è umorismo.

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