Как правильно сформировать входные значения для НС. - страница 21
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
А вот индюк
Это слишком сказочно, чтоб было похоже на реальную жизнь ))) А мы живём не в сказке.....
А вот индюк
А нафиг к этому индюку что-то еще придумывать? Он сам по себе симпатишный. :)
А нафиг к этому индюку что-то еще придумывать? Он сам по себе симпатишный. :)
Он перерисовывается. Его берём чтобы сеть дала сигналы, которые она сама выберет.
Потом эти сигналы берём, и забываем нафиг про это индюк. Дальше надо будет решить чем описать входы которые дала НШ. Выбрать диапозон для входа(кол-во баров и пунктов которые стоят рядом с сигналом, но мы их тоже возьмём в качестве обучающих).
Тоже самое можно сделать и с индюком Klot'а(который с ГА).
Формулу чего?
Формулу целевой функции, если бы речь шла о процедуре оптимизации. Но из информации LeoV следует, что никакой оптимизации эта функция (Optimal Buy/Hold/Sell ) не делает, то есть никакого отношения к НС не имеет. Это вполне обычная функция, действительно заглядывающая в будущее. И ей абсолютно всё равно, делать это по Close или по сглаживающему индюку. Если сравнивать с 2ZZ, то я всё же склоняюсь к тому, что она даст слишком много входов. Или слишком мало, в зависимости от того, как толковать on bars prior to ... . В реалтайме этим входам будут соответствовать входы на открытии каждого нового бара, этот момент я уже критиковал ранее :).
Я тут влезу, хоть и дилетант в нервосетках. Мне кажется, что целевая функция (ЦФ) обязательно должна отражать вероятностное распределение величины, обрабатываемой нервосеткой. Сумма квадратов ошибок - это самый известный и стандартный вид ЦФ, но эта функция максимально пригодна только для гауссовой величины.
Существует связь между распределением вероятностей и ошибкой, максимально эффективно минимизируемой в соответствии с функцией максимального правдоподобия. Для гауссова распределения это квадрат разности величин, для экспоненциального - модуль разности и т.п.
Берём в НШ самый безбожно перерисовывающийся индюк, обучаем НШ давать правильные сигналы. Естественно должны добиться результата
такого что у нас входы будут просто идеальными, ну или почти... Вот эти значения и взять в качестве учителя для НС. Тут выгода в том что мы подаём вектора BUY/Sell которые сеть Сама выбрала как оптимальные, никакой ЗЗ этого повторить не смогёт! А вот множество векторов Hold придёться ещё и как то в ручную обрезать. Просто чтоб выборка не состояла на 90% из Hold и всего лишь по 5% на Buy/Sell...
А зачем брать индикаторы? В metastock есть интересный инструмент - Maximum Profit System (MPS), предназначен для сравнения доходности систем. Предполагается, что MPS позволает посчитать все вероятные сделки с положительным результатом. На ее базе очень удобно строить обучающие массивы для MLP.
Он перерисовывается. Его берём чтобы сеть дала сигналы, которые она сама выберет.
Потом эти сигналы берём, и забываем нафиг про это индюк. Дальше надо будет решить чем описать входы которые дала НШ. Выбрать диапозон для входа(кол-во баров и пунктов которые стоят рядом с сигналом, но мы их тоже возьмём в качестве обучающих).
Тоже самое можно сделать и с индюком Klot'а(который с ГА).
К сожалению, Вы должны понимать, что это задача нереальная - под выход(даже не выход, а сигналы бай/селл) подобрать входы. Фантастика.
Вы же не знаете, что будет с этими сигналами в будущем? Будут ли они также правильно идти в будущем как на тренировке, и сможете ли Вы правильно подобрать входы, которые в будущем будут давать правильную информацию для открытия тех самых правильных входов(как на тренировке)? С другой стороны - правильно ли будут открываться эти входы в будущем, чтоб под них подбирать выходы? Больше вопросов, чем ответов.....
P.S. Сам себя не запутаешь - никто не запутает )))))
К сожалению, Вы должны понимать, что это задача нереальная - под выход(даже не выход, а сигналы бай/селл) подобрать входы. Фантастика.
Вы же не знаете, что будет с этими сигналами в будущем? Будут ли они также правильно идти в будущем как на тренировке, и сможете ли Вы правильно подобрать входы, которые в будущем будут давать правильную информацию для открытия тех самых правильных входов(как на тренировке)? С другой стороны - правильно ли будут открываться эти входы в будущем, чтоб под них подбирать выходы? Больше вопросов, чем ответов.....
P.S. Сам себя не запутаешь - никто не запутает )))))
Вопросов в нашем деле всегда много, а ответы либо относительные, либо их очень мало. Так что это не удивительно.
Подбор входов делается с помощью стат анализа различных выборок. Выборка должна разбиваться следующим образом, а точнее находить нада такие:
Которые содержат либо Sell/Hold, либо Buy/Hold, можно конечно и все три, но так чтоб какой-либо из классов Buy/Sell - содержался по минимуму.
таким образом должны получить 3 множества векторов, где мн. Buy не пересекается с мн. Sell (если кто найдёт по заданным сигналам где все 3 класса не пересекаются, то НС на*** не нужна будет). Именно эти множества потом подаются на входы для обучения. Повторюсь величины векторов должны быть относительными(MACD тоже пойдёт, хоть даже у него максимум может измениться). Затем предобработка входных данных и т.д.
Конечно же если у нас НС будет давать сигналы, то это не означает после Buy будет Sell, но есть куча систем которые могут помочь в подстраховке...
2 rip Спасибо! Если я правильно понял это то что нужно, правда ещё не смотрел.
Подбор входов делается с помощью стат анализа различных выборок. Выборка должна разбиваться следующим образом, а точнее находить нада такие:
Которые содержат либо Sell/Hold, либо Buy/Hold, можно конечно и все три, но так чтоб какой-либо из классов Buy/Sell - содержался по минимуму.
таким образом должны получить 3 множества векторов, где мн. Buy не пересекается с мн. Sell (если кто найдёт по заданным сигналам где все 3 класса не пересекаются, то НС на*** не нужна будет). Именно эти множества потом подаются на входы для обучения. Повторюсь величины векторов должны быть относительными(MACD тоже пойдёт, хоть даже у него максимум может измениться). Затем предобработка входных данных и т.д.
Конечно же если у нас НС будет давать сигналы, то это не означает после Buy будет Sell, но есть куча систем которые могут помочь в подстраховке...
Вы не допускаете мысль, что это может быть ошибочной теорией?
Вы не допускаете мысль, что это может быть ошибочной теорией?
Это не теория, это всего лишь один из способов который по моему мнению может привести к хорошим результатам(профитным).
Допускаю конечно. Вы можете доказать что подход не верен, докажите!, я Вам буду очень благодарен за сэкономленное время!(Абсолютно серьёзно)