Статья познакомит вас с глубокой нейронной сетью, написанной на MQL, и с различными функциями активации этой сети, такими как функция гиперболического тангенса для скрытых слоев и Softmax для выходного слоя. Мы будем изучать нейросеть постепенно, двигаясь от первого шага до последнего, и вместе создадим глубокую нейронную сеть.
こんにちは、ローマン、
これは素晴らしい記事であり、私の既存のEAに組み込むことを想定して、徹底的に理解しようとしています。 このテーマに関するさらなる記事のリリースを期待しています。
まず、あなたのAngle 4-4-4-3.mq5では、次のテストがfalseに対してチェックされています。
if (FileIsExist(OptimizationFileName)==false){
一方、オリジナルEA 4-4-4-3ではtrueに対してチェックされます。
if (FileIsExist(OptimizationFileName)==true){ です。
さらに重要なことは、私はDNNに関しては全くの初心者であり、ニューラルネットワークに 触れるのはこれが初めてだということです。
私の計画では、買い条件を評価するために複数のストラテジーを使用する予定です。 それぞれのストラテジーが個別のDNNを必要とするのか、それともDNNを拡張してすべてのストラテジーを同時に評価できるようにするのか、どちらが正しいのでしょうか？ これについて考えてみると、特定の条件（例えばトレンド相場や横ばい相場）で選択する最適なストラテジーを適切に評価するためには、リスクリワード関数が必要なようです。 私が考えていることは、著しく大きく複雑なネットワークになるのでしょうか？
また、利益を最大化するために、複雑なStopLoss関数を開発し、DNNの2つ目のインスタンスを考えています。 これは、1つの大きなDNNに入力を含めるより良いアプローチでしょうか。
どのようなコメントでも結構です。
ケープコッダ
私の計画では、買い条件を評価するために複数のストラテジーを使用する予定です。 それぞれのストラテジーが別々のDNNを必要とするのか、それともDNNを拡張してすべてのストラテジーを同時に評価できるようにすることができるのか、どちらが正しいのでしょうか？ このことについて考えてみると、特定の条件（例えばトレンド相場やフラット相場）に対して選択すべき最適なストラテジーを適切に評価するためには、リスクリワード関数が必要なようです。 私が考えていることは、著しく大きく複雑なネットワークになるのでしょうか？
また、利益を最大化するために、複雑なStopLoss関数を開発し、DNNの2つ目のインスタンスを考えています。 これは、入力を1つの大きなDNNに含めるより良いアプローチでしょうか。
どのようなコメントでも結構です。
ケープコッダ
8-4-3や16-4-3のネットワークを使って戦略を拡張することができます。つまり、条件を追加することができます。そのためには、ファイルを修正する必要があります。このネットワークには、売り、買い、クローズの3つの出力値があります。買いと売りを分ける必要はないと思います。
、その改良版が期待できそうだと思いました。
オリジナルEAの4-4-4-3 ストラテジーについて詳しく教えてください。 その改良版に出会いましたが、期待できそうです
。
このストラテジーは、ローソク足の各パーツが、ローソク足の大きさの何パーセントにあたるかというものです。これはライブラリの作者の戦略です。詳細はこちらhttps://www.mql5.com/ja/articles/5486
こんにちは。確認したところ、すべて私のために動作します。
Romanさん、こんにちは、
私はあなたのコード、Angle 4443から始めましたが、すぐにランダム・テストの仮定に明白な問題があることに気づきました。 つまり、ランダム・テストには、結果を完全に最適化するために10の55乗という巨大なデータセットが必要なのです。 10,000要素のデータセットでは、55個のニューロンのそれぞれについてまともな解を特定できる可能性はほんのわずかです。しかし、遺伝的最適化では、最良の結果をランダムな突然変異と組み合わせて使用することで、おそらく最適ではないものの、良い結果の初期特定をより早く行うことができるはずです。その結果、元の作業に戻り、4453のネットワークを選択し、2021年1月1日から2023年1月1日までの期間でEURUSD H4を使って最適化を試した。まず、完全な実行には75000回の反復が必要で、完了するまでに200時間以上を要しました。しかし、わずか4～8時間で良い解を特定することができ、初期資本1000をベースにした総資本は2700～2900に達しました。 ほぼ2日間実行した最後の実行では、資本は3336に達しました。私はあなたのテスト期間と重複し、2788の新しいエクイティを達成しましたが、あなたのテスト期間は私の最適化期間内でした。 私はオリジナルの計算を使用しており、それが最も効果的であると思われました。 しかし、ショートの利益は68％の勝率を達成したのに対し、ロングは約45％にとどまりました。 最後のロング・ランでは、40,500の最適化があり、37,400の取引が収支均衡または利益をもたらしたのに対し、33150の取引のみが損失をもたらしました。
私はオリジナル・システムの資金管理 面には目を向けていませんでした。 H4で貴社のアングル・システムを試したところ、結果はひどいものでした。 おそらく時間枠が異なるためだと思いますが、損切り機能が惨めに失敗しているようでした。 ほぼすべての実行がほぼすべて損失で終わりました。
各層のニューロン数を変えると最適化にどのような影響が出るか、また3層のDNNが4層のものと比べてどうなのか、感度の最適化を実行するつもりです。
コッダ岬
オリジナル4-4-4-4-3をテストする際に、どのような設定を使用したのか教えてください。例えば、ここからダウンロードした標準的なテスターの設定では、通常の口座ではリアルタイムですべて問題ないのですが、取引がまったくオープンしません。
私はすでに別のブローカーの2つの端末で確認しました....
オリジナル4-4-4-4-3をテストする際に、どのような設定が使用されたのか教えていただけますか？例えば、テスターで標準的にここにダウンロードされた設定では、リアルタイムで通常のアカウントではすべてOKですが、まったく取引が開かれません。
私はすでに別のブローカーの2つの端末で確認しました....
ごきげんよう。最適化パラメータを無効にしてください。パート3をお読みください。
ウエイトはランダムに設定され、その値は記憶されるというのが正しい理解でしょうか？
なぜフレームを使ってウェイトを渡し、それを保存しないのですか？