Busca de um padrão arbitrário usando uma rede neural
Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não sei quais dados devem ser inseridos e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas ainda não está claro exatamente o que e como convolver.
Como alternativa, posso sugerir o seguinte.
No início, tentamos determinar este padrão no gráfico da forma mais clara possível, utilizando a matemática e as condições. É natural que mesmo no máximo teremos uma amostra onde existem padrões verdadeiros e também falsos que a matemática e a lógica comuns não poderiam ser cortados. Assim obtivemos a chamada "amostra suja" e aqui devemos usar as redes de classificação para limpar completamente esta amostra. Ou melhor, ensinar a rede para que ela possa fazer uma amostra limpa de uma amostra suja, deixando apenas a verdadeira cabeça e ombros para trabalhar e lixo para o caixote do lixo. Alternativamente...
Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não consigo entender que tipo de dados inserir e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas o que dobrar e como dobrá-lo ainda não está claro.
Como alternativa, posso sugerir o seguinte.
A princípio, usando matemática e condições comuns, tentamos determinar este padrão no gráfico da forma mais clara possível. É natural que, mesmo no máximo, obtenhamos uma amostra contendo padrões verdadeiros e falsos que a matemática e a lógica padrão não poderiam ser cortados. Assim obtivemos a chamada "amostra suja" e aqui devemos usar as redes de classificação para limpar completamente esta amostra. Ou melhor, ensinar a rede para que ela possa fazer uma amostra limpa de uma amostra suja, deixando apenas a verdadeira cabeça e ombros para trabalhar e lixo para o caixote do lixo. Alternativamente...
Essa era a idéia. Mas há uma nuança aqui, como eu entendo, você precisa alimentar algumas janelas de dados para a entrada (digamos 200 barras, para garantir que todo o padrão se encaixe nele), então:
1) o padrão pode estar em diferentes partes da janela, e o classificador não consegue entendê-lo, pois a janela com o padrão na parte esquerda será diferente da janela com o padrão na parte direita;
2) o classificador deve ser auto-organizador, pois um modelo matemático rigoroso, exceto por padrões falsos, também cortará uma parte dos padrões verdadeiros;
3) a auto-organização não garante que qualquer padrão em particular seja classificado.
É verdade que para um padrão de cabeça e ombros o modelo é complicado, consiste em 6 segmentos, e cada segmento pode ser diferente em comprimento(número de barras).Mas é possível fazê-lo automaticamente. É claro que é muito mais conveniente reunir tal padrão do portfólio usando a regressão, mas esta é outra questão. Tudo depende do número de padrões que estamos procurando. E não é certo que os ogi darão vantagens ao trabalhar.
O mercado é fractal e os segmentos de níveis superiores consistem em segmentos de níveis inferiores, e podemos vê-lo como uma linha quebrada.
pode consistir em mais segmentos (temos que definir o que é um segmento), pois o mercado é fractal e os segmentos de níveis superiores consistem em segmentos de níveis inferiores, o que podemos ver como uma linha quebrada.
Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não consigo entender que tipo de dados é melhor inserir e como ensiná-los, porque um padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é a rede de convolução. Mas o que exatamente convolução e como fazê-la ainda não está claro.
Tenho um sistema completo de classificação (reconhecimento) de padrões. Está escrito completamente em MQL5.
Se estiver interessado, posso colocá-lo no mercado. Caso contrário, demasiado preguiçoso para se preocupar.
Existe um sistema completo de classificação (reconhecimento) de padrões. Escrito inteiramente em MQL5.
Se estiver interessado, posso colocá-lo no mercado. Caso contrário, demasiado preguiçoso para se preocupar.
Coloque-o no mercado.
Mas eu pessoalmente não vou comprá-lo. Estou interessado no princípio. O iniciador do tópico fez uma pergunta certa e estou interessado.
Você tem certeza de que seu classificador atende às necessidades do iniciador do tópico e aos meus interesses?
Coloque-o no mercado.
Mas pessoalmente, eu não vou comprar. Estou interessado no próprio princípio. O iniciador do tópico fez a pergunta certa, e estou interessado.
Você tem certeza de que seu classificador atende às necessidades do iniciador do tópico e aos meus interesses?
Na verdade, não tenho nenhuma tarefa para satisfazer suas necessidades) O método DTW é usado para comparação. Este método é invariável a "distorções" de padrões verticalmente/horizontalmente comparados ao original.
Também inclui um sistema de armazenamento e contabilidade para padrões específicos e um sistema de verificação preliminar das características comerciais de um padrão.
Eu não me lembro de mais nada - já faz muito tempo)
Geralmente, não tenho nenhuma tarefa para satisfazer seus pedidos) O método DTW é utilizado para comparação. Este método é invariável a "distorções" de padrões verticalmente/horizontalmente comparados ao original.
Também inclui um sistema de armazenamento e contabilização de padrões especificados e um sistema de verificação preliminar de padrões de troca.
Eu não me lembro de mais nada - já faz muito tempo)
Não conhecia o método DTW, obrigado!
Ainda não entendi como aplicá-lo melhor com as redes neurais. O padrão pode não só distorcer ao longo dos eixos, mas também mudar sua própria forma (ter ninho, variantes de desenvolvimento).
Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não consigo entender que tipo de dados inserir e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas o que exatamente embrulhar e como embrulhá-lo ainda não está claro.
Uma rede neural não é necessária para a busca de um padrão. Pode ser pesquisado em um Consultor Especialista comum. Coloque um ziguezague nele. Para detectar a presença de um padrão de ombro-cabeça, precisamos controlar 1) a posição do extremo em relação ao outro (mais alto-baixo) e 2) (mais distante em relação à barra zero) na condição.
Não importa quantas barras o padrão dure, é suficiente para controlar a posição dos extremos um em relação ao outro, vertical e horizontalmente.
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Não consigo entender que tipo de dados inserir e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas o que dobrar e como dobrá-lo ainda não está claro.