Использование искусственного интеллекта в МТС - страница 24
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Вопросик вот возник. Нет ли у кого критерия - как определить обучена или нет сеть кохонена.
Если 80-95% сделок прибыльны по сигналам НС, то можно сказать что обучена.
Вопросик вот возник. Нет ли у кого критерия - как определить обучена или нет сеть кохонена.
Если 80-95% сделок прибыльны по сигналам НС, то можно сказать что обучена.
В случае с картами Кохонена до этого ещё очень далеко. Если взять маленькую карту скажем 50х50 , получиться 2500 классов - возможных исходов. Нужно еще придумать алгоритм, чтобы принимать торговые решения....
Вопросик вот возник. Нет ли у кого критерия - как определить обучена или нет сеть кохонена.
Если 80-95% сделок прибыльны по сигналам НС, то можно сказать что обучена.
В случае с картами Кохонена до этого ещё очень далеко. Если взять маленькую карту скажем 50х50 , получиться 2500 классов - возможных исходов. Нужно еще придумать алгоритм, чтобы принимать торговые решения....
У меня все просто. Кодирую свечи по почти Лиховидову.
Сеть обучаю на генерируемых датчиком случайных чисел последовательностях.
Третий этап, поиск точек входа и выхода.
На конкурс тоже самое пощло, но тпм подогнана была по истории.
Просто при обучении сети вывожу отклонение входного массива от вектора весов. Получается довольно большая разница. (Это я так считаю) и она не уменьшается между максимальным и минимальным отклонением за эпоху. Пробовал действовать по разному, но результат тот же. И потому и возникает вопрос о критериях обучения.
Результат обучения2 к 1, на две прибыльных сделки одна убыточная.
Вопросик вот возник. Нет ли у кого критерия - как определить обучена или нет сеть кохонена.
Если 80-95% сделок прибыльны по сигналам НС, то можно сказать что обучена.
В случае с картами Кохонена до этого ещё очень далеко. Если взять маленькую карту скажем 50х50 , получиться 2500 классов - возможных исходов. Нужно еще придумать алгоритм, чтобы принимать торговые решения....
У меня все просто. Кодирую свечи по почти Лиховидову.
Сеть обучаю на генерируемых датчиком случайных чисел последовательностях.
Третий этап, поиск точек входа и выхода.
На конкурс тоже самое пощло, но тпм подогнана была по истории.
Просто при обучении сети вывожу отклонение входного массива от вектора весов. Получается довольно большая разница. (Это я так считаю) и она не уменьшается между максимальным и минимальным отклонением за эпоху. Пробовал действовать по разному, но результат тот же. И потому и возникает вопрос о критериях обучения.
Результат обучения2 к 1, на две прибыльных сделки одна убыточная.
Вопросик вот возник. Нет ли у кого критерия - как определить обучена или нет сеть кохонена.
Если 80-95% сделок прибыльны по сигналам НС, то можно сказать что обучена.
В случае с картами Кохонена до этого ещё очень далеко. Если взять маленькую карту скажем 50х50 , получиться 2500 классов - возможных исходов. Нужно еще придумать алгоритм, чтобы принимать торговые решения....
У меня все просто. Кодирую свечи по почти Лиховидову.
Сеть обучаю на генерируемых датчиком случайных чисел последовательностях.
Третий этап, поиск точек входа и выхода.
На конкурс тоже самое пощло, но тпм подогнана была по истории.
Просто при обучении сети вывожу отклонение входного массива от вектора весов. Получается довольно большая разница. (Это я так считаю) и она не уменьшается между максимальным и минимальным отклонением за эпоху. Пробовал действовать по разному, но результат тот же. И потому и возникает вопрос о критериях обучения.
Результат обучения2 к 1, на две прибыльных сделки одна убыточная.
Вопросик вот возник. Нет ли у кого критерия - как определить обучена или нет сеть кохонена.
Если 80-95% сделок прибыльны по сигналам НС, то можно сказать что обучена.
В случае с картами Кохонена до этого ещё очень далеко. Если взять маленькую карту скажем 50х50 , получиться 2500 классов - возможных исходов. Нужно еще придумать алгоритм, чтобы принимать торговые решения....
У меня все просто. Кодирую свечи по почти Лиховидову.
Сеть обучаю на генерируемых датчиком случайных чисел последовательностях.
Третий этап, поиск точек входа и выхода.
На конкурс тоже самое пощло, но тпм подогнана была по истории.
Просто при обучении сети вывожу отклонение входного массива от вектора весов. Получается довольно большая разница. (Это я так считаю) и она не уменьшается между максимальным и минимальным отклонением за эпоху. Пробовал действовать по разному, но результат тот же. И потому и возникает вопрос о критериях обучения.
Результат обучения2 к 1, на две прибыльных сделки одна убыточная.
Я же выше писал про критерий обучения... - это правда!
А вообще по-пробуй поставить Нейрошел2, там есть класический пример карт Кохонена. По-пробуй с ним - многое станет понятным.
А еще, я на форуме у Тартана выкладывал полноценнуюю библиотеку для МКЛ4 по нйросетям, там реализовано 5 алгоритмов нейросетей, в т.ч. есть и карты Кохонена.
Там же есть пример реализации Генетического Алгоритма (чисто написанного на MQL4) обучниия нейросети, и поиска параметров Торговой Стратегии, сформированной в одной функции - это типа автооптимизатора. ...
А что это за форум Тартана? адресочек, плиз
А что это за форум Тартана? адресочек, плиз
Google rus "forex tartan нейро"
http://www.fxexpert.ru/forum/index.php?showtopic=656 ?
Народ подскажите как так получается....при оптимизации за определенный временной интервал получаются разные результаты....тоесть генетический алгоритм каждый раз выбирает новый пути генетического развития :-). Кто нить сталкивался с такой лабудой? Из за этих траблов невозможно набрать статистику по успешности стратегии....