Discussão do artigo "Redes Neurais Simples e Econômica - Conecte o NeuroPro com o MetaTrader 5" - página 5

 
zaskok:

Quanto ao artigo em si, não ao NS em geral. Qual é o problema? O número de coeficientes a serem ajustados é comparável à quantidade de histórico.

Vamos considerar o número de coeficientes igual à quantidade de histórico. Acho que, então, o ajuste será perfeito. Ele não terá uma única negociação perdida e extrairá o máximo possível do histórico.

Se abordarmos a construção NS como uma seleção de um grande número de coeficientes, não precisaremos de algo tão bom.

Seus argumentos seriam justos se o artigo se chamasse "Criando o Graal". :)

Mas o artigo não trata disso de forma alguma. Portanto, a estrutura do NS é totalmente adequada ao objetivo do artigo e permite

1) demonstrar claramente os estágios da criação do EA (em particular, a diferença entre a precisão da rede não treinada e da treinada é perfeitamente perceptível - não haveria essa diferença perceptível se houvesse apenas alguns neurônios na rede);

2) demonstrar o trabalho com redes de grande porte. Todas essas manipulações de substituição de texto em massa no Bloco de Notas seriam incompreensivelmente necessárias se houvesse apenas alguns neurônios no exemplo. E quem sabe qual tamanho de NS será criado pelos leitores. Como é o caso, eu lhes ensinei tudo com antecedência.

 
Gostaria de saber qual é o período de tempo em que o forward não se projeta para o futuro? Se for um mês, isso é bom.
 
marker:
Gostaria de saber qual é o período de tempo em que o forward não se projeta para o futuro? Se for um mês, isso é bom.
Ele começa a vazar imediatamente.
 

A maioria dos traders não consegue e não sabe como abrir uma ordem Buy Stop corretamente ....

E, ao verem um artigo como esse, ficarão simplesmente incontinentes...

[Excluído]  
ds2:

Seus argumentos seriam válidos se o artigo tivesse o título "Criando o Graal". :)

Mas não é disso que trata o artigo. Portanto, a estrutura do NS é totalmente adequada ao objetivo do artigo e permite

1) demonstrar claramente os estágios da criação do EA (em particular, a diferença entre a precisão da rede não treinada e da treinada é perfeitamente perceptível - não haveria essa diferença perceptível se houvesse apenas alguns neurônios na rede);

2) demonstrar o trabalho com redes de grande porte. Todas essas manipulações de substituição de texto em massa no Bloco de Notas seriam incompreensivelmente necessárias se houvesse apenas alguns neurônios no exemplo. E quem sabe qual tamanho de NS será construído pelos leitores. Como é o caso, eu lhes ensinei tudo com antecedência.

Seu artigo é muito útil para uma visão finalmente sóbria do NS. A percepção de que a lógica de "multiplicar e adicionar" é extremamente primitiva, portanto, requer muito mais parâmetros de entrada para um ajuste aceitável do que abordagens mais significativas.

Certamente, a experiência mundial mostrou que mesmo uma lógica tão simples pode dar resultados notáveis no reconhecimento de um número finito de padrões - captchas, imagens e assim por diante. Porém, quando é necessário operar com um número infinito de padrões (séries temporais), obtém-se algo semelhante ao que aparece no artigo.

Se o objetivo era se interessar pela NS aplicada a tarefas não relacionadas à BP, mas ainda usando a BP como exemplo, então essa é uma abordagem um tanto estranha. Mas talvez seu artigo seja o mais honesto sobre NS. É uma pena que ninguém olhe para o código-fonte e entenda o ponto. As discussões NS vs. NS com o objetivo de preencher a necessidade interna de discutir algo sobre o tópico NS são bem demonstradas por alguns comentários ao artigo.

 

Bem, algumas pessoas leem o código. Do ponto de vista da utilidade do artigo para mim, eu o considero 100%.

Mesmo do ponto de vista da NS "moderna", essa abordagem ainda tem o direito de existir.

Se algumas pessoas não veem as operações + e * no código, o que devo dizer a elas...? O artigo é voltado para desenvolvedores, não para operadores (especialmente aqueles que não sabem sobre buy-stops).

Obrigado ao autor. Eu o adicionei aos meus favoritos, pois voltarei a esse material muitas vezes.

[Excluído]  

Oh, céus, que paixões....., neurônios, genes, mutações naturais, replicações artificiais, com uma colônia de cromossomos)) é o quanto você precisa saber para entender que eles estão divorciados dos clássicos, e você não pode simplificar?

O que a rede neural controla se você a ensina, o caráter do par? Ou eu perdi alguma coisa? Se sim, não vale a pena o dinheiro e o trabalho gastos com ela.

 
Ótimo artigo!
 

Olá, Andrew,

Obrigado por um artigo muito interessante...! É bom ver como conectar o MT5 com redes neurais.

Você já pensou em fazer o seu exemplo de rede neural para se conectar com o MT4...?

O MT4 tem uma base de usuários muito maior e isso incentivaria mais pessoas a apreciar o que o seu excelente artigo realmente oferece.

Além disso... tentei procurar o NeuroPro para experimentá-lo... mas é difícil encontrá-lo e não parece haver muito suporte para ele...

Você pode considerar o uso de um programa de rede neural gratuito chamado Neuroph...

http://neuroph.sourceforge.net/

O Neuroph é um programa mais recente compatível com Java, com uma boa interface gráfica amigável para criar e testar as redes (sem precisar codificar nada).

Na verdade... o Neuroph se parece muito com os exemplos do NeuroPro que você publicou... portanto, a conversão deve ser bastante fácil.

O Neruoph também funciona com o Windows atual e antigo e tem versões de 32 bits ou 64 bits para vários núcleos... portanto, não há problemas de compatibilidade sobre os quais eu tenha lido.

De qualquer forma... espero que você considere a possibilidade de fazer o artigo sobre o Neuroph/MT4... isso seria de grande ajuda...!

Enquanto isso... obrigado por um artigo muito informativo com muitas possibilidades de uso das redes neurais...!

Cuide-se,
Robert
Java Neural Network Framework Neuroph
  • neuroph.sourceforge.net
Neuroph is lightweight Java neural network framework to develop common neural network architectures. It contains well designed, open source Java library with small number of basic classes which correspond to basic NN concepts. Also has nice GUI neural network editor to quickly create Java neural network components. It has been released as open...
 
Ótimo artigo, obrigado, Andrew.

E ótima dica sobre o Neuroph, obrigado, Robert, parece MUITO interessante!

Abraços
Stu