Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 72
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Indipendentemente da ciò che si immette nell'input della rete neurale, si otterrà sempre il Graal finché i dati non saranno alimentati. Ж)
...
Ho combinato entrambe le idee e il risultato è il seguente: invece di MLP- Neuron-Filter(Neuron Butko - come lo ha chiamato Maxim), che svolge già il compito di filtrare gli input pre-preparati.
In altre parole, gli input (condizioni di ingresso) vengono selezionati manualmente e il filtro eseguirà uno dei seguenti compiti, anche in forma aggregata: 1) Consentire/negare l'operazione 2) Selezionare la direzione dell'operazione: ACQUISTO o VENDITA 3) Spostare l'apertura di una posizione nel futuro (attendere l'apertura), se la condizione di apertura consente un segnale che opera nel tempo (ad esempio, la posizione al di sopra/sotto delle linee dell'indicatore, ecc.
Poiché l'architettura del codice contiene dei coefficienti (pesi), che non vengono moltiplicati e non eseguono alcuna operazione matematica, la loro stessa presenza si presta a chiamare gli insiemi di ottimizzazione con il termine "modello". Un esempio di approccio qui sotto: come sempre: non tutte le condizioni di entrata sono buone, bisogna anche sceglierle/trovare/creare/raccogliere e sperimentarle.
Il punto dell'esempio è il seguente: l'approccio formale (solo il soddisfacimento della condizione di ingresso, senza filtraggio) anche se i parametri degli strumenti di pre-calcolo sono ottimizzati (periodi degli indicatori, ecc.) - nell'esempio attuale dà una prugna in avanti.
Nella maggior parte dei casi. Ri-ottimizzazione sulla storia, e prugna (o piatto) - sul forward. E così su tutti i set - uno dopo l'altro si fa clic - tutti sbattono o precipitano, o guadagnano leggermente (accidentalmente). Ma se si aggiunge un filtro neurale, è possibile trovare tali modelli nei risultati dell'ottimizzazione da qualche parte in cima alla lista. Ottimizzazione EURUSD H1 2000-2021
Inoltro 2021-2025
Considerando che una volta ho postato forward simili, c'era un terminale di metaquotes, senza spread e altro.
Qui ho un conto Aisimarkets, nel quale il 99% di tutti i test del terminale precedente è fallito. Pochi scambi, ora dobbiamo lavorarci su. Ma come sostituto di MLP, penso che il metodo sia buono.
Ma come sostituto di MLP, penso che il metodo sia buono.
Non utilizzate più MLP? Non è chiaro: i criteri di ottimizzazione sono interni o personalizzati?
Non utilizzate più MLP? Non è chiaro: i criteri di ottimizzazione sono interni o personalizzati?
da qualche parte sul forum ha messo un consulente su Mashka, che ha reso la chat GPT
la cosa più interessante è che il codice analizza la МАшка sia nella direzione di aumentare il numero di barre che di diminuirlo.
Naturalmente non ho provato ad applicarlo nella pratica a causa dei ripetuti fallimenti nell'uso degli indicatori, ma penso che ci sia qualcosa in questo.
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TC ha posto una domanda sul tema del trading su MN1
Credo che l'idea di questo tipo di trading , a causa del discreto ritardo degli indicatori, si riduca all'analisi della situazione economica piuttosto che del grafico.
E le nonne del negozio vicino hanno detto che le uova sono aumentate di prezzo a causa dell'invasione marziana. Anche la MA è fondamentalmente un filtro digitale povero, solo con gli stessi coefficienti. Ecco perché le prestazioni sono così scarse.
... Ma se si aggiunge un filtro neurale... ... Avanti 2021-2025
Non ci sono abbastanza scambi, questo è un aspetto su cui lavorare... ... ...
Sono riuscito ad aumentare un po' il numero di scambi, ma la qualità della crescita dell'equilibrio ne ha risentito un po'.
Ho provato il seguente filtro:
Se High1 >= High2 , allora IN[0] = valore numerico N1 Se High1 < High2, allora IN[0] = valore numerico N2 Se Low1 > = Low2 , allora IN[1] = valore numerico N2.
= Low2, allora IN[1] = valore numerico N3 SeLow1 < Low2 , allora IN[1] = valore numerico N4 E così si può costruire qualsiasi costrutto.
N(i) e - ottimizzare nell'ottimizzatore del tester.
Poi li sommiamo tutti.
Senza attivazioni e offset, che non sono necessari in questo caso, tutto sarà fatto dall'algoritmo genetico dell'ottimizzatore. Aggiungete la somma ottenuta a qualche condizione "manuale" come "Se la mosca ha attraversato la mosca e la somma dei segnali > 0", allora COMPRATE. Se sommate semplicemente la somma dei segnali per comprare o vendere senza un intervento manuale, non verrà fuori nulla di buono.
Ma come filtro - interessante. Inoltre, poiché la candela ha delle direzioni, ha senso aggiungere "mobilità" ai prezzi, perché hanno una propria cronologia OHLC a seconda del colore. Così, ho aggiunto ulteriori condizioni ai dati di input: se la candela è in rialzo, allora: " Se High1 >= High2 , allora IN[0] = valore numerico N1.... allora LOW".
E se la candela è in ribasso, viceversa - il primo coefficiente descriverà un'altra regola (speculare): "Se Low1 >= Low2 , allora IN[0] = valore numerico N1" E qui, in modo puramente soggettivo - il risultato di cui sopra (set) l'ho ottenuto esattamente dopo aver aggiunto questa mobilità. A quanto pare, c'è qualcosa di "intellettuale" o, in un altro modo, di significativo in questo.
L'output è l'AI più preciso
Persino i bucktest del mio TC sono più belli della tua storia addestrata dall'AI.
Non ci sperare nemmeno: non c'è nessuno più figo di Rena su questo forum. )))