- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
単純なフィードフォワード最適化アルゴを実装し、何らかの形で非対称MMを使用して勝ちトレードを刺激する。標準化された統計的測定で実際の取引結果にアクセスし、パフォーマンスが低下し始めたときに、モデル全体またはその一部が壊れているかどうかを知ることができるようにします。最適化/図面作成に戻る。
このようなことは、ネットワークが何らかの周期的な悪用可能な振る舞いを捉えている場合にのみ可能です。成功へのヒントは、あなたのパターンがフラクタルな 性質のものである場合です。
あなたの過去の投稿を見ると、おそらくオーバートレーニング/フィッティング症候群に苦しんでいるようです。
私なら低品質の取引を大量に行い、よりシンプルな手順でそれらをウェッジアウトします...
基本的なミスを犯していますね。
- 為替レートのような時系列の予測に典型的なフィードフォワードニューラルネットを使用するのは、非常に悪い考えです。
- H1の時間枠で値を予測しようとしている - FXでは良い結果は得られない。D1またはH4（ボラティリティの低い通貨）を使用する。
- 入力として多くのデータを使用している - ニューラルネットは学習データに「慣れ」てしまい、実際の取引では非常に悪いパフォーマンスを発揮します。
- 学習データを見て興奮している。
- 長期間にわたって効果的に機能するニューラルネットを訓練することは不可能です。時系列を予測するために訓練された典型的なニューラルネットは、20～100の優れた予測を行い、その後、最近の変化に適合するように再教育する必要がある。
時系列予測に役立つニューラルネットを作りたいなら、進化型ニューラルネット（柔軟なニューラルツリーとしてコード化されたフィードフォワードニューラルネットワーク、そのアーキテクチャはPIPEやGEPを使って最適化、柔軟な活性化関数パラメータはPSO、EPSO、シミュレーテッドアニーリングを使って最適化など）について読んでください。カザム
テーブルの上にお金を置いておく
シンプルなフィードフォワード最適化アルゴを実装し、何らかの形で非対称MMを使用して勝ちトレードを刺激する.標準化された統計的測定で実際の取引結果にアクセスし、パフォーマンスが低下し始めたときに、モデル全体またはその一部が壊れているかどうかを知ることができるようにします。最適化/図面作成に戻る。
これは、ネットワークが周期的な悪用可能な挙動を捕捉している場合にのみ可能です。成功へのヒントは、あなたのパターンがフラクタルな性質のものである場合です。
あなたの過去の投稿を見ると、おそらくオーバートレーニング/フィッティング症候群に悩まされているようですね。
私なら、低品質の取引を大量に行うので、より簡単な手順でそれらを排除することができます...。オーバーフィッティングについて読んだことがありますが、これがここで起こったことだと思います。10年分のサンプルを10個の1年分のサンプルに分割し、1年分をトレーニングし、次の年分をテストする方が良いのでしょうか？GBPJPYは5年から10年のサイクルで動いているように見えます。10年のサンプルを選んだのは、そのサイクルを識別できるようにネットワークを学習させたいと思ったからです。そのサイクルの中で訓練されたネットワークは、サイクルのどの部分にいるのかを識別し、適切に反応することができるだろうと期待しています。
私のこれまでの戦略は、大きな動きを待ってから現金化するものでしたが、ニューラルネットをスキャルピング戦略の一部として使いたいと考えています。予想される終値が現在より上か下かで、ほぼ毎ティック 取引することを視野に入れています。
進化型ニューラルネットワークは、遺伝計算アルゴリズムと最適化手法を用いて構築・最適化されたフィードフォワードニューラルネットワークです。UHHONNとは別のものです（UHHONNは非常に有望で、私のテストリストの次に入っています。
）。
この2つの論文が良いスタートとなるはずです。
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfENNの作成にはMatlabを使うこともできますが、GEPやPIPEなどのm-scriptsを探すか書く必要があります。
進化型ニューラルネットワークは、遺伝的計算アルゴリズムと最適化手法を用いて構築・最適化されたフィードフォワード型ニューラルネットワークである。UHHONNとは別のものです（UHHONNは非常に有望で、私のテストリストの次に入っています。
この2つの論文が良いきっかけになると思います。
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfそうですね、これらの論文を見て、そこから進めていくことにします。遺伝的最適化について読んだことがありますが、最も論理的なアプローチのように思います。Alyuda NeuroIntelligenceの試用版では、ニューロンと重みの遺伝的最適化が行われていましたが、600ドルもしたので、Matlabでできるのであれば、その方が望ましいと思います。
ニューラルネットの予測に関する多くの論文が済南大学から出されていることにお気づきでしょうか？もしあなたが望むなら、電子メールで送りますので、あなたのアドレスを私にPMしてください。それを圧縮して添付しようとしたのですが、どうやらトークンが足りなかったようです。
進化型ニューラルネットワークは、遺伝的計算アルゴリズムと最適化手法を用いて構築・最適化されたフィードフォワード型ニューラルネットワークです。UHHONNとは別のものです（UHHONNは非常に有望で、私のテストリストの次に入っています。
この2つの論文が良いきっかけになると思います
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfこんにちは。
これらの論文のアイデアはどのように実装されているのでしょうか？
ビディック
NvidiaのCUDA技術に基づくサーバーを使っているので、使うアルゴリズムはすべて自分で書いています（最新のIntel Quadプロセッサの1000倍の速度で計算ができます
）。
でも、ほとんどC言語を使っています。
HONNに関する良い情報源をお探しなら、「経済とビジネスのための人工高次ニューラルネットワーク」という本をお求めください。新刊なので、とても良い情報が載っています。値段は高いですが(180ドル)、PDFで見ることができます。
.
他にもお勧めの本があります。
- 遺伝的プログラミングのフィールドガイド" - 無料でダウンロードできます。
- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
About PIPE you can read here:
[CODE]http://edocs.tu-berlin.de/diss/2003/salustowicz_rafal.pdf今年中には「Evolutionary Neural Networks for financialtime series forecasting」についての博士論文を完成させ、おそらく英語に翻訳するので、その一部をアップロードするかもしれません。
カザム
この商品でトレードの結果を出しているのですか？