Discussão do artigo "Sequência DeMarker (TD SEQUENTIAL) com uso de inteligência artificial (IA)" - página 2
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Você me envia o arquivo para treinamento, eu lhe envio o modelo, testo-o e publico os resultados. OK?
É isso mesmo!
Apenas o modelo é desejável na forma "humana", arquivo executável (exe, jar) em que um clique carrega o conjunto de dados de teste no mesmo formato do treinamento e o outro seleciona o caminho para salvar o resultado onde você precisar em csv.
O conjunto de dados de treinamento será csv com o delimitador "," (vírgula), 15 recursos e o último alvo no total de 16, aproximadamente:
..................
-1.129204,-1.129167,0.282294,-2.280221,-13.081081,1.855654,0.163391,6.384071,0,0,0,-1.434602,1.165473,6.521727,0,1
0.141149,0.141149,1.411552,0,4.704501,0.001642,-1.564355,0,0,0,0,-36.086637,-0.156291,-10.859675,0.200637,1
0.282292,0.141146,0.423445,0,0.613683,-0.355847,-0.328989,-1.063462,3.190799,3.191211,0,4.071769,3.565043,20.779214,-2.33066,1
1.411447,0.282292,0.141146,0,-0.49115,1.463979,2.700361,-1.063508,-1.063462,3.190799,0,15.394189,0.511692,-7.217575,1.160668,1
1.975945,1.411447,0.282292,-1.14011,3.160372,2.471691,-5.125828,-2.127108,-1.063508,-1.063462,0,-10.655282,1.961731,9.919539,-0.581819,1
0.282257,0.564523,1.975945,2.280221,-7.463255,-0.013203,-3.919166,0,0,-2.127108,0,-1.451862,-0.3113,-5.870295,-1.00175,-1
-0.705637,0.282257,0.564523,0,3.541205,0.261354,2.416635,0,0,0,0,3.18908,0.275705,13.998395,1.789844,-1
0,-0.282271,-1.270172,0,15.3989,4.815902,-1.18679,0,0,2.127291,0,-2.530371,-0.423919,6.862249,-0.031438,1
-0.141131,1.27023,0,0,2.443412,-0.05624,-8.284345,0,0,0,0,-3.995578,0.231936,4.123271,0.620976,-1
...............
No arquivo anexado, tanto o lern quanto o teste (para sua conveniência), mas verificarei o modelo em um teste de controle, do dia de negociação seguinte, que você não viu. Se você treinar no lern(train.csv) e conseguir no test(test.csv), a precisão será >=~65% e será aproximadamente a mesma (-1%) no meu teste de controle, bem.... portanto, o classificador de Reshetov é uma coisa legal e ele o publicou por nada))))))
É isso mesmo!
Apenas o modelo é desejável em uma forma "humana", um arquivo executável (exe, jar) em que um clique carrega o conjunto de dados de teste no mesmo formato que o de treinamento e o outro seleciona o caminho para salvar o resultado, quando necessário, em csv.
O conjunto de dados de treinamento será csv com o delimitador "," (vírgula), 15 recursos e o último alvo no total de 16, aproximadamente:
..................
-1.129204,-1.129167,0.282294,-2.280221,-13.081081,1.855654,0.163391,6.384071,0,0,0,-1.434602,1.165473,6.521727,0,1
0.141149,0.141149,1.411552,0,4.704501,0.001642,-1.564355,0,0,0,0,-36.086637,-0.156291,-10.859675,0.200637,1
0.282292,0.141146,0.423445,0,0.613683,-0.355847,-0.328989,-1.063462,3.190799,3.191211,0,4.071769,3.565043,20.779214,-2.33066,1
1.411447,0.282292,0.141146,0,-0.49115,1.463979,2.700361,-1.063508,-1.063462,3.190799,0,15.394189,0.511692,-7.217575,1.160668,1
1.975945,1.411447,0.282292,-1.14011,3.160372,2.471691,-5.125828,-2.127108,-1.063508,-1.063462,0,-10.655282,1.961731,9.919539,-0.581819,1
0.282257,0.564523,1.975945,2.280221,-7.463255,-0.013203,-3.919166,0,0,-2.127108,0,-1.451862,-0.3113,-5.870295,-1.00175,-1
-0.705637,0.282257,0.564523,0,3.541205,0.261354,2.416635,0,0,0,0,3.18908,0.275705,13.998395,1.789844,-1
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No arquivo anexo, tanto o lern quanto o teste (para sua conveniência), mas verificarei o modelo em um teste de controle, do dia de negociação seguinte, que você não viu. Se você treinar no lern(train.csv) e conseguir no test(test.csv), a precisão será >=~65% e será aproximadamente a mesma (-1%) no meu teste de controle, bem.... portanto, o classificador de Reshetov é legal e ele deveria tê-lo publicado por nada).
OK, vamos continuar a conversa amanhã, porque admito que meu computador está contando agora. E o tempo já está atrasado. Amanhã!!!!
Bem, dei uma olhada no arquivo de treinamento, ele tem 16 entradas, mas 65 mil linhas. Não vou nem falar sobre isso, porque você não entendeu as principais teses ao ler o artigo. Uma delas diz que é uma utopia analisar o mercado a cada barra em minutos durante 5 anos de história. Em outras palavras, você está tentando construir um modelo para todo o mercado, portanto, obter um bom nível de generalização não funcionará, pois não há grails. Eu construo modelos em 30 linhas, que cobrem o mercado dos últimos 2-3 meses em 15 minutos. Assim, obtenho um modelo de qualidade muito melhor, mas ele não funciona por muito tempo, no máximo duas semanas, o que é suficiente para mim. E você está tentando criar um modelo para todo o mercado. Isso é definitivamente uma utopia. Leia o artigo novamente, mas com cuidado!!!!!.
P.sy Não contarei seu arquivo, pois isso levará uma semana. É um desperdício inútil de recursos e tempo da máquina.
Peguei as primeiras 50 linhas do arquivo traine, construí o modelo e você pode verificar por si mesmo como ele funcionou bem.
Infelizmente, não posso anexar o arquivo. O fórum MQL está, como sempre, em sua melhor forma. Os formatos mais populares não são suportados :-( Posso enviá-lo por e-mail.
Não são minutos, mas segundos, conjunto de treinamento de 2 semanas de negociação, conjunto de teste de um dia e é uma versão muito simplificada, data para um instrumento, a previsão mais simples para um segundo à frente, um alvo, tenho um modelo de treinamento para esses dados que leva cerca de um minuto.
30 linhas)))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) .... O que posso lhe dizer... Boa sorte! Você absolutamente precisa dela))))
Segundos por uma quinzena com 65.000 linhas. Acho que é você quem precisa de sorte. Não, estou falando sério. Essa abordagem falhou miseravelmente. Embora em 50 registros do seu arquivo eu tenha conseguido 70% de generalização. Em princípio, os dados são bons o suficiente para a saída. Mas, infelizmente, você não entende a essência do jogo, se estiver tentando criar um TS em segundos :-) Tudo bem, então aqui vai uma sugestão. Crie um TS de acordo com minhas recomendações, treine-o com seus próprios dados e com sua própria IA e você verá que o resultado será muito melhor do que sua abordagem. Não estou falando sério, escolha uma TS (cruzamento de misturas), selecione o número necessário de entradas. Salve os dados no "contexto do dia" e treine sua IA com eles, e você ficará agradavelmente surpreso. Bem, tentarei instalar o zip, jogarei o arquivo, embora eu ache que será inútil para você, porque os modelos estão na forma de código para MQL4. e certamente não é um arquivo exe. Você consegue???
Além disso, na libra esterlina de hoje, ambos os sinais de venda atingiram a mesma área e podemos ver que o primeiro sinal trouxe um sinal negativo. Mas como ambos os sinais caíram na mesma área, para lucrar com o segundo sinal, ele teve de ser revertido. Isso significa ir contra o sinal e, nesse caso, obtivemos um antimodelo. O resultado é evidente!!!! E meus 30 sinais cobrem o mercado por cerca de dois meses, portanto, julgue por si mesmo.
Os pontos verdes avisam o trader de que um sinal está prestes a aparecer; isso tem sua própria vantagem, pois o sinal não aparece como uma bola de neve, mas o esperamos com antecedência.
Aqui está o modelo que construí esta manhã, você pode dar uma olhada.
Leia.
Parabéns por ter decidido publicar seu TS e explicar aproximadamente como ele funciona, além de explicar um pouco de teoria em termos de suas ideias sobre o trabalho das redes neurais diretamente no mercado Forex.
Entretanto, o artigo é muito do tipo "o trader pode adivinhar", "o trader deve tomar uma decisão com base em sua própria experiência" etc. Tudo muito vago para um artigo tão extenso. Tudo muito vago para um título de artigo tão extenso.
Pelo que entendi, você não é um programador, caso contrário, o artigo seria mais informativo, sistemático e você refinaria seu TS para não inverter posições.
Então, você teria publicado os resultados da negociação no testador por um ano ou dois, pré-treinando a rede a cada quinze dias.
A reversão é sempre por sua própria conta e risco, não há um algoritmo claro - essa é uma grande desvantagem.
Não é nem mesmo um artigo sobre redes neurais, é apenas uma descrição de seu TC.
Eu esperava mais detalhes, mais palavras sobre o trabalho detalhado da rede neural proposta, exemplos de amostras de teste, exemplos de treinamento, exemplos de trabalho após o treinamento.
Artigos metadológicos não são necessários aqui, pois os iniciantes nunca conseguirão fazer isso direito e as pessoas com conhecimento não estão interessadas nisso. As pessoas que estão no mercado forex há muito tempo, que conhecem programação, geralmente procuram uma ideia interessante com uma explicação detalhada de por que é uma boa ideia, como funciona e como usá-la. Em seguida, eles a adaptam às suas necessidades e a incorporam em seus Expert Advisors, indicadores etc.
Por exemplo, tenho um agrupador de dados baseado na Rede Neural Kohonen em C++:
Nele, a imagem à esquerda são os dados originais, a imagem à direita é após o agrupamento, com o nome da classe assinado em cada classe de dois dígitos, a distância mínima na classe e as 5 linhas que vão para o neurônio que define a classe. A rede consiste em 7*7 neurônios. Há 49 classes no total.
Você não tem um único exemplo, o que exatamente você fornece de dados de entrada e em que formato, o que você obtém como saída, a descrição do algoritmo de aprendizado etc.