БИРЖА ИДЕЙ - страница 10
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
Виктор , а Вы занимались картами Кохонена? Я не встречал ни одной понятной "рыбы" по многослойным НС. Хотелось бы пощупать что нибудь конкретное , пусть плохо работающее для оценки. Опять же - обучение сетки, сколько параметров комп потянет? Хотя залазить в эти "дебри" ..., есть опасность там увязнуть. В принципе можно с тем же набором индикаторов оптимизировать по предельным параметрам.
Виктор , а Вы занимались картами Кохонена? Я не встречал ни одной понятной "рыбы" по многослойным НС. Хотелось бы пощупать что нибудь конкретное , пусть плохо работающее для оценки. Опять же - обучение сетки, сколько параметров комп потянет? Хотя залазить в эти "дебри" ..., есть опасность там увязнуть. В принципе можно с тем же набором индикаторов оптимизировать по предельным параметрам.
На конкурсе используется слой Кохонена из 250 нейронов. Надо порядка 1500 делать. На обучение нейронки примерно уйдет от 100 машинных часво, может больше. Может и быстрее, если алгоритм обучения будет другой (более быстрый). На 250 нейронов уходит около 10 часов. Но проблема начинается с обучения не сетки, а советника. Вот тут проблема. на мой советник у меня ушло три недели, но это грубо говоря. На самом деле что-то все время менялось. Чистое время - часов восемь-десять. Если будет 1500 нейронов, то на обучение советника уйдет около 80-120 машинных часов. Но это только по одной валюте. А нужно делать по максимально возможному количеству. Моих ресурсов на это не хватит. Даже если комп сменить.
Советую почитать Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Очень хорошо написано. Если надо, вышлю на электронку. Могу и не только эту, но и другую литературу.
Виктор , а Вы занимались картами Кохонена? Я не встречал ни одной понятной "рыбы" по многослойным НС. Хотелось бы пощупать что нибудь конкретное , пусть плохо работающее для оценки. Опять же - обучение сетки, сколько параметров комп потянет? Хотя залазить в эти "дебри" ..., есть опасность там увязнуть. В принципе можно с тем же набором индикаторов оптимизировать по предельным параметрам.
Где то тут (в форуме) я советника постил Не кохонен но сети многослойные
Как рыба вроде пойдет
Виктор , а Вы занимались картами Кохонена? Я не встречал ни одной понятной "рыбы" по многослойным НС. Хотелось бы пощупать что нибудь конкретное , пусть плохо работающее для оценки. Опять же - обучение сетки, сколько параметров комп потянет? Хотя залазить в эти "дебри" ..., есть опасность там увязнуть. В принципе можно с тем же набором индикаторов оптимизировать по предельным параметрам.
Где то тут (в форуме) я советника постил Не кохонен но сети многослойные
Как рыба вроде пойдет
А по точнее можно. Видимо мимо прошло.
Виктор , а Вы занимались картами Кохонена? Я не встречал ни одной понятной "рыбы" по многослойным НС. Хотелось бы пощупать что нибудь конкретное , пусть плохо работающее для оценки. Опять же - обучение сетки, сколько параметров комп потянет? Хотя залазить в эти "дебри" ..., есть опасность там увязнуть. В принципе можно с тем же набором индикаторов оптимизировать по предельным параметрам.
На конкурсе используется слой Кохонена из 250 нейронов. Надо порядка 1500 делать. На обучение нейронки примерно уйдет от 100 машинных часво, может больше. Может и быстрее, если алгоритм обучения будет другой (более быстрый). На 250 нейронов уходит около 10 часов. Но проблема начинается с обучения не сетки, а советника. Вот тут проблема. на мой советник у меня ушло три недели, но это грубо говоря. На самом деле что-то все время менялось. Чистое время - часов восемь-десять. Если будет 1500 нейронов, то на обучение советника уйдет около 80-120 машинных часов. Но это только по одной валюте. А нужно делать по максимально возможному количеству. Моих ресурсов на это не хватит. Даже если комп сменить.
Советую почитать Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Очень хорошо написано. Если надо, вышлю на электронку. Могу и не только эту, но и другую литературу.
Спасибо, Виктор. Думаю будет полезно ознакомиться. Мое мыло fxfion(собачка)mail(точка). ru.
to maveric, я Ваш код видел, кое что почерпнул , в частности нормирование данных индикаторов, но в целом неосилил структуру, зарюхался в массивах.
Виктор , а Вы занимались картами Кохонена? Я не встречал ни одной понятной "рыбы" по многослойным НС. Хотелось бы пощупать что нибудь конкретное , пусть плохо работающее для оценки. Опять же - обучение сетки, сколько параметров комп потянет? Хотя залазить в эти "дебри" ..., есть опасность там увязнуть. В принципе можно с тем же набором индикаторов оптимизировать по предельным параметрам.
На конкурсе используется слой Кохонена из 250 нейронов. Надо порядка 1500 делать. На обучение нейронки примерно уйдет от 100 машинных часво, может больше. Может и быстрее, если алгоритм обучения будет другой (более быстрый). На 250 нейронов уходит около 10 часов. Но проблема начинается с обучения не сетки, а советника. Вот тут проблема. на мой советник у меня ушло три недели, но это грубо говоря. На самом деле что-то все время менялось. Чистое время - часов восемь-десять. Если будет 1500 нейронов, то на обучение советника уйдет около 80-120 машинных часов. Но это только по одной валюте. А нужно делать по максимально возможному количеству. Моих ресурсов на это не хватит. Даже если комп сменить.
Советую почитать Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Очень хорошо написано. Если надо, вышлю на электронку. Могу и не только эту, но и другую литературу.
Спасибо, Виктор. Думаю будет полезно ознакомиться. Мое мыло fxfion(собачка)mail(точка). ru.
to maveric, я Ваш код видел, кое что почерпнул , в частности нормирование данных индикаторов, но в целом неосилил структуру, зарюхался в массивах.
Отправил. Есть еще много интересного. МОжно посмотреть разработки klota на пауке. Хотя мне у него не все понравилось. А по поводу массивов - вся нейронка - это массивы, и ничего больше. Просто имеет значение что мы с этими массивами делаем.
По поводу карт Кохонена. Я их не использую, они нужны, мне кажется только для визуализации - а это надо делать в соответсвующем софте. А слой Кохонена решает туже задачу.
В целом я знакомился с НС , и прикинул , что мы своими то мозгами торгуем не всегда удачно, а обучить "искусственный мозг" , трудновато будет. Пока , по крайней мере не слышно восторгов по поводу использования НС, может рынок им не "по зубам"?
В целом я знакомился с НС , и прикинул , что мы своими то мозгами торгуем не всегда удачно, а обучить "искусственный мозг" , трудновато будет. Пока , по крайней мере не слышно восторгов по поводу использования НС, может рынок им не "по зубам"?
Не совсем так. Дело не в мозгах. А в постановке задачи. Не любая задача нейронке по зубам. Но многие вопросы можно решать. Это распознование образов, сжатие информации. Еще ряд задач, с которыми она успешно справляется. Я вначале пытался прогнозировать High и Lov очередного дня. Для значений меньше среднего точность была порядка 80 %, если выше то 5%. Форекс не укладывается в нормальный закон распрделения. Нужно как-то предварительно преобразовывать значения. Но результат не может превышать максимаьно заложенное в сетку. Хотя через этот путь, как я заметил, прошли многие. Но с нейронкой очень "помог" господин Решетов. Сам на него повелся и потратил три месяца перед конкурсом на его решения. Хотя в чем-то мне это помогло. Создал для себя механизм обучения советника с нейронкой. Не хочу сказать, что идеальный. Но он мне сильно помог. И спасибо кандиду, за его статью в ответ на мой вопрос.
Советую почитать Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Очень хорошо написано. Если надо, вышлю на электронку. Могу и не только эту, но и другую литературу.
Если не трудно, и мне тоже. Мой адрес в профиле.
В последнее время пришел к выводу, что без НС мою систему правильно торговать не научить. Как видно, я - плохой учитель. :-) Есть мысль, что для этого нужна правильная кластеризация данных, с которыми работает моя система. Ну а кластеризовать их можно, насколько я понимаю, с помощью сети Кохонена. Но первые попытки продраться через все это пока ни к каким результатам не привели. Слишком мало я в этом разбираюсь. Нужно читать что-то хорошее, сочетающее в себе и ясно изложенные идеи, и хорошие примеры практического использования.
Ветку клота по НС перечитал всю, однако, это не мой уровень. Надо срочно восполнять пробелы.