Какое максимальное количество входных параметров допустимо в стратегии для оптимизатора?

[Алексей]

Взялся за портирование стратегии на язык MQL4 основанной на нейронке и столкнулся с проблемой ограничения количества параметров для оптимизации.
В ней 4 слоя и получается достаточно много весов для оптимизации 58 параметров весов. Может быть кто то подскажет как это обойти?
Есть сторонний оптимизатор и он без проблем соптимизировал все эти веса а в MT4 ввели почему то такие ограничения. Хотябы уж 100 параметров бы позволили - если долго оптимизировать будет ну это проблемы пользователя

[Victor Nikolaev]

Ты хочешь учить нейронку или на основе результата работы нейронки оптимизировать советник?

[Алексей]

Нейронка получает на каждом баре выбранного таймфрейма входные параметры - разница между значениями индикаторов и между индикатором и значением цены. Всего 6 входов у нейронки и два выхода, которые сравниваются с нулём и это даёт сигнал на покупку или продажу. Так вот параметры индикаторов и весовые коэффициенты нейронки настраиваются оптимизатором. А в MT4 я не могу их настроит - ругается что много параметров для оптимизации. Яб мож нейронку упростил бы но хочу знать сколько максимум параметров могу оптимизировать в МТ4.

[Victor Nikolaev]

У меня было 1250 оптимизируемых параметров. Но на оптимизацию уходит очень много времени. Использовал глобальные переменные. Лучше делать самообучаемый эксперт и в режиме тестирования прогнать несколько раз. Создать массив, набрать статистику и на основании статистики принимать решение. Для обучения нейронки лучше использовать скрипт. Сохранить входы для нейронки и предпологаемые выходы. Тогда используя принцип обратного обучения можно будет подобрать весовые коэффициенты.

[Fedor Arkhipov]

Где можно почитать про нейросети?

[Victor Nikolaev]

Недавно отправлял книжку по нескольким адресам. А так можно поискать: Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика.

[Fedor Arkhipov]

Vinin:
Недавно отправлял книжку по нескольким адресам. А так можно поискать: Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика.

Спасибо, поищу.

[Fedor Arkhipov]

Уже нашел. :-)

[Sceptic Philozoff]

Fedor_a, не вышлешь ли мне книжечку на почту в моем профайле - или линк сюда? Спасибо.

[Алексей]

Vinin:
У меня было 1250 оптимизируемых параметров. Но на оптимизацию уходит очень много времени. Использовал глобальные переменные. Лучше делать самообучаемый эксперт и в режиме тестирования прогнать несколько раз. Создать массив, набрать статистику и на основании статистики принимать решение. Для обучения нейронки лучше использовать скрипт. Сохранить входы для нейронки и предпологаемые выходы. Тогда используя принцип обратного обучения можно будет подобрать весовые коэффициенты.

Да ваш подход видимо весьма не полохй. Тока я мало что понял в вашем подходе :). Не попросишь же исходный код у вас :) С нейронками только начал знакомиться и взял за основу работающий исходный код (эта стратегия уже работает на реале но идёт обмен данными с MT4) и решил его портировать на MQL4 и оптимизировать тоже в MT4.
Взял весовые коэфициенты из этой внешней программы и вот надо боллинджер самому написать на MQL4 - в стандартном в комплекте MT4 можно Deviation изменять кратному 1 (тип int) а хотелось бы double. Хотя в исходном коде на MQL4 он вещественный. Но даже с учётом этого что то получилось стратегия даёт прибыль хоть и меньше чем во внешней программе. Вот если б можно было весовые коэффиценты соптимизировать но ...видать неполучиться. MQ нас ограничивает ;)

[Алексей]

Mathemat:
Fedor_a, не вышлешь ли мне книжечку на почту в моем профайле - или линк сюда? Спасибо.

Авот ссылочка на книжку есть в свободном доступе http://www.books4all.ru/description/541.html