記事「ニューラルネットワークの実験（第6回）：価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン」についてのディスカッション
こんにちは、ローマン、
2つの素晴らしい記事！両方とも初めて読みました。
私はまだコードを勉強していないので、CNeuralNetオブジェクトがあなたの以前のパーセプトロン計算の再定式化であることを知りたいのですが？ 最初のアングルとファンアプローチが私のフォワードテストで惨めに失敗したので、それは非常に興味深いように見えます。 私はトレーニングとして2020/1/1から1/0203までのEURUSD H4を使用しており、私のフォワードテストとして1/1/2023から5/1/2023を使用しています。あなたのテストがこのディップに完璧に従うのに対して、2023年1/2前後の最初のディップで、アングルはそれをトリガーするポーズを持つ拡張トレンドがあるが、反転せず、ストップアウトし、口座を破産させないので、失敗する。 ファンアプローチはフォワードテストでどのトレードも取らない。
次の記事を楽しみにしています。
ケープ・コッダ
追伸
あなたの2つのソースファイルを見て、いくつか質問があります。
以前のパーセプトロンの記事のソースコードに基づく部分が欠けているように思えます。
提供されたEAはあなたの最適化EAのようです。しかし、私が期待していたCNeuralNetオブジェクトは使われていません。
Attached EAがGA最適化の実行結果を重み配列（例えばEURUSD配列）の入力として使用していないため、フォワードテストEAが欠落しています。
それとも、パーセプトロンの哲学における論理的な変更を見逃しているのでしょうか？
やあ、ローマン、
2つの素晴らしい記事！両方とも初めて読みました。
私はまだコードを勉強していないので、CNeuralNetオブジェクトがあなたの以前のパーセプトロン計算の再定式化であることを知りたいのですが？ 最初のアングルとファンアプローチが私のフォワードテストで惨めに失敗したので、それは非常に興味深いように見えます。 私はトレーニングとして2020/1/1から1/0203までのEURUSD H4を使っており、フォワードテストとして1/1/2023から5/1/2023まで使っています。アングルは、それをトリガーするポーズを持つ拡張トレンドがあるため失敗しますが、あなたのテストがこのディップに完璧に従うのに対し、2023年1/2前後の最初のディップで逆行せず、ストップアウトして口座を破産させます。 ファン・アプローチはフォワード・テストで取引を行いません。
次の記事を楽しみにしています。
コッダ岬
追伸
あなたの2つのソースファイルを見て、いくつか質問があります。
以前のパーセプトロンの記事のソースコードからすると、足りない部分があるように思えます。
提供されているEAはあなたのOptimization EAのようです。しかし、私が期待していたCNeuralNetオブジェクトを使用していません。
Attached EAがGA最適化の実行結果を重み配列（例えばEURUSD配列）の入力として使用していないため、フォワードテストEAが欠落しています。
それとも、パーセプトロンの哲学の論理的な変更を見逃しているのでしょうか？
こんにちは。私はあなたをよく理解していないので、あなたの考えを徐々に表現してください。最適化はパーセプトロンの影響の深さによって決まります。それぞれのペアにはそれぞれの結論があります。また、その値は無限なので、パスの数にも依存します。
Romanさん、こんにちは、
GA最適化については、同じ時間枠を使用しても実行ごとに結果が異なる可能性があること、開始日、テスト期間、各ペアによって結果が異なることは理解しているつもりです。 私が予想していなかったのは、3年間のトレーニング実行で50％の利益が出た場合、EAは5日間で開始ポジションをすべて失ったり、実際の実行中に取引を行わなかったりして失敗するということです。
私の最終的な目標は、一定の長さでトレーニングされ、トレーニング期間の最終日から1ヶ月間だけ実行されるスイングトレーディングのパーセプトロンEAを開発することです。 その後、同じ長さで再トレーニングされますが、開始期間は1ヶ月後となり、ローリングSMAのように実際のデータのために2ヶ月目も実行されます。この根拠は、外国為替市場は徐々に方向性を変え、どのような「訓練された」ネットワークも、訓練後の最初の数ヶ月が最も正確で、その後、市場の状況が変化し続けるにつれて、徐々に精度が落ちていくという私の仮定にあります。 また、「訓練された」ネットワークの精度に直接的な影響を与えるような、重大な市場の変化が起こり得ることも理解しています。 この種の変化は、将来のすべての変化に大きな影響を与えます。
私の観察によると、アングル・パーセプトロンは反転の始まりを事前に察知するのが得意ですが、残念ながらトレンドの一時停止を察知し、反転を見越して取引を行うことも得意です。問題の一つは、100パーセプトロンのループが、口座残高に基づいて総取引回数を減らすために適応的な調整を必要とすることだと思います。
以前の投稿では、最適化（opt）用のEAとトレードテスト（trade）用の2つ目のEAを投稿していました。 この投稿では1つだけです：私の感覚では、このEAは以前のOPTバージョンに直接対応するGAの最適化を実行するために使用することができます。 しかし、フォワードテスト用のトレードバージョンは含まれていません。 これが意図的なものであれば、私はフォワードテスト用のEAを作成するためにGAの結果をロードするためにこのEAを適応させることができます。
EAに加えて、あなたはインクルードファイルとしてNeualNetというクラスオブジェクトを投稿しました。 驚いたのは、Perceptron_MA_4 EAがこのインクルードファイルを使っていないことです。 私が期待していたのは、CNeuralNetクラスを含む最適化EAバージョンがあり、あなたのパート5の投稿にある正規化テクニックの1つを使うことでした。クラスオブジェクトの作成は非常に良い方向性だと思います。 オブジェクトとして、EAで複数の異なるパーセプトロンを同時に使用することが非常に簡単になります。 例えば、トレード、ストップロスやテイクプロフィットの設定、あるいは平坦な市場のトレンドに対する代替戦略を使用したアダプティブ取引戦略を 作成することも可能です。 複数のオブジェクトはトレーニングのための処理負荷になることは承知しています。
こんにちは。あなたが特定のタスクで助けが必要な場合は、私に書き込むと、私は助けるためにしようとします。 ちょうどプライベートで書き込みます。
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新しい記事「ニューラルネットワークの実験（第6回）：価格予測のための自給自足ツールとしてのパーセプトロン」はパブリッシュされました:
この記事では、パーセプトロンを自給自足の価格予測ツールとして使用する例として、一般的な概念と最もシンプルな既製のエキスパートアドバイザー(EA)を紹介し、その最適化の結果について説明します。
指標は、市場を分析するために使用される数式で、トレンド、エントリポイントとエグジットポイント、支持・抵抗レベルの特定に役立ちます。パーセプトロンでFX市場を分析する際に使用できる代表的な指標には、以下のようなものがあります。
終値と指標をパーセプトロンに渡すことで、モデルは市場分析の様々な側面を考慮し、より正確な価格予測を作成することができます。例えば、移動平均線を使って市場全体のトレンドを判断し、ストキャスティクスオシレーターを使って市場のエントリポイントを判断するようなモデルです。
作者: Roman Poshtar