Discussão do artigo "Experiências com redes neurais (Parte 1): Lembrando a geometria"

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Novo artigo Experiências com redes neurais (Parte 1): Lembrando a geometria foi publicado:

As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.

Resultados de otimização e teste forward.

Data de teste forward de 2021.05.31 a 2022.05.31. É preciso selecionar dos resultados aquele com o maior fator de lucro com o máximo critério complexo maior que 20-40.

Autor: Roman Poshtar

[Andrei Bayakou]

Tentei usar redes neurais com base na biblioteca Encog C#, mas pessoalmente não obtive nada claro

[Roman Poshtar]

Andrei Bayakou #:
Tentei usar redes neurais baseadas na biblioteca Encog C#, mas pessoalmente não consegui nada inteligível

Envie-me um link para o material. Vou dar uma olhada.

[Denis Kirichenko]

Ideia legal, é difícil encontrar outra palavra para ela ))

Se for um perceptron, onde está a função de ativação? Ou eu não a encontrei?

Então, vamos pegar o código como exemplo:

//+------------------------------------------------------------------+
//| O PERCEPRRON - uma função de percepção e reconhecimento
//+------------------------------------------------------------------+
double perceptron1() 
  {
   double w1 = x1 - 100.0;
   double w2 = x2 - 100.0;
   double w3 = x3 - 100.0;
   double w4 = x4 - 100.0;
   
   double a1 = (ind_In1[1]-ind_In2[1])/PointS1;
   double a2 = (ind_In1[4]-ind_In2[4])/PointS1;
   double a3 = (ind_In1[7]-ind_In2[7])/PointS1;
   double a4 = (ind_In1[10]-ind_In2[10])/PointS1;
   return (w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4);
  }

Sei que o autor dessa abordagem provavelmente não é você, mas qual é o sentido prático de subtrair 100,0?

Mais uma observação. Talvez a rede seja treinada antes e não depois. Em sua forma atual, trata-se apenas de uma seleção de coeficientes com a ajuda do Strategy Tester, e não da otimização de pesos com a ajuda de qualquer método de aprendizado.

[Roman Poshtar]

Denis Kirichenko Strategy Tester, e não da otimização de pesos com a ajuda de qualquer método de aprendizado.

Tenho o próprio código do perceptron aqui https://www.mql5.com/pt/code/7917. As formas e os ângulos são minha ideia.

[Denis Kirichenko]

Roman Poshtar #:

Tenho o próprio código do perceptron aqui https://www.mql5.com/pt/code/7917

Bem, não é um perceptron. Aqui está um artigo completo sobre o perceptron. A Alglib tem até uma classe de perceptron: %MQL5\Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh.

O que acontece é que o termo "redes neurais" está no título do artigo....

[Roman Poshtar]

Denis Kirichenko #:

Pois bem, não se trata de um perceptron. Há um artigo inteiro sobre o perceptron aqui. Há até mesmo uma classe de perceptron em Alglib: %MQL5\Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh

O que acontece é que o termo "redes neurais" está no título do artigo....

Vamos dar uma olhada nisso. Obrigado.

[Сергей Криушин]

Parece-me que tudo foi um grande achado, e muito obrigado ao autor, um começo muito bom e claro.... Estou ansioso para ver a continuação...

[Roman Poshtar]

Сергей Криушин #:
Parece-me que tudo foi um grande achado, e muito obrigado ao autor, um começo muito bom e claro.... Estou ansioso pela continuação...

Obrigado por sua avaliação. Fico feliz que tenha ajudado.

[adicahyanto]

Boa visão. Também tentei fazer experimentos com redes neurais e tive uma ideia semelhante, não passando os preços diretamente para a rede, pois os preços não têm limites válidos, portanto, optei por passar o ângulo/inclinação das médias móveis.

Informe-me se você encontrou algum progresso.

[Juan Carlos Lopez Mendez]

Eu uso poliedros geométricos e eles são ótimos, formas de pirâmides, cubos, mas não há programação, é um sistema totalmente visual que desenha puramente linhas de tendência entre altos e baixos!!!... Acho que a geometria espacial se aplica muito bem ao mercado... Saúde!!!