Рыночный этикет или правила хорошего тона на минном поле - страница 41
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
Щас сижу балуюсь сравнивая точность прогноза однослойной и двуслойной нейронки по часовкам евробакса, и вижу, что однослойка работает заметно эффективнее. Думаю, связано это с тем, что нет на рынке "хитрых" нелинейных зависимостей между барами. Всё тут просто как лом и зависимости самые линейные, которые и отрабатывает однослойка. Кстати, по-сути, архитектура одинокого нейрончика это аналог линейной АР-модели n-го порядка, где n - число входов НС и тот факт, что двуслоечка ничего нового промеж баров не находит, говорит о беспонтовости использования нелинейных АР-моделей в этом, конкретном случае.
Пока у меня нет абсолютной уверенности в правильности её работы - попробуй свой нейрон на моих данных - они в прицепе вместе с девушкой, а если будет время и желание - проверь девушку на своих данных.
Ты закинь мне свой файл с EURUSD 1h и сохраняй свои маткадовские файлы в 11 формате, а тоя опять тебя прочитать не могу.
Извини, конечно, но у меня последнее время имеются трудности с пониманием намеков. Может из-за того, что у компа пересидел... Что это за "нечто", о котором ты пишешь? Хоть пример приведи.
Я как-то подал кроме всего прочего на вход стохастику(0) в момент образования нового бара. Или можешь МА(0) с PRICE_TYPICAL на вход подать. Она по определению содержит уже цену закрытия. То есть ты даешь сети "подсказку", а она только и всего должна за нее ухватиться. Если ухватится - будешь знать, что алгоритм тренировки работает
Щас сижу балуюсь сравнивая точность прогноза однослойной и двуслойной нейронки по часовкам евробакса, и вижу, что однослойка работает заметно эффективнее. Думаю, связано это с тем, что нет на рынке "хитрых" нелинейных зависимостей между барами. Всё тут просто как лом и зависимости самые линейные, которые и отрабатывает однослойка. Кстати, по-сути, архитектура одинокого нейрончика это аналог линейной АР-модели n-го порядка, где n - число входов НС и тот факт, что двуслоечка ничего нового промеж баров не находит, говорит о беспонтовости использования нелинейных АР-моделей в этом, конкретном случае.
Ты закинь мне свой файл с EURUSD 1h и сохраняй свои маткадовские файлы в 11 формате, а тоя опять тебя прочитать не могу.
Было у меня такое подозрение, но я его мужественно отбросил :-) Насчет формата - прости, недоглядел. прицепил все здесь. Кстати, пробую сейчас манипулировать скоростью обучения(греческая Эта) - результаты на AUDUSD удалось значительно улучшить введя Эту 15-20 - доходность получилась свыше 4,5. Но на евробаксе сие действо никак не отразилось.
Я как-то подал кроме всего прочего на вход стохастику(0) в момент образования нового бара. Или можешь МА(0) с PRICE_TYPICAL на вход подать. Она по определению содержит уже цену закрытия. То есть ты даешь сети "подсказку", а она только и всего должна за нее ухватиться. Если ухватится - будешь знать, что алгоритм тренировки работает
Так не проще ли просто нулевой бар(незаконченное закрытие) на вход подать? Вот только как увидеть результаты? Тестер тут не поможет, да и то численное моделирование, которому меня здесь Сергей учит тоже.
Подогрел до 100... чудеса, однако!
Это великолепный метод обучения! Главное - понять как им правильно пользоваться
Помнишь мои "фантазии" насчет энтропии и всего прочего? Так у тебя именно это и сделано, нужно только отказаться от начальной инициализации весов и температуру девушке поднять, а потом остужать её постепенно. И, спрашивается, зачем нам та двухслойка?
Неплохо бы еще додумать одновременную оптимизацию трех параметров: размерности входа, количества эпох, и начальной температуры. Все три параметра критичны, т.е. изменение любого из них даже на единицу(температуры на десяток) дает уже совершенно другой результат.
Все три параметра критичны, т.е. изменение любого из них даже на единицу(температуры на десяток) дает уже совершенно другой результат.
В общем, это может говорить о плохой обучаемости НС. Сам посуди, поиск глобального минимума на поверхности, должен обеспечиваться с практически любой стартовой точки. А утебя это условие не выполнено (чувствительность к начальной рандомизации весов). Это звоночек.
Нужно разбираться, пока не наступит понимание.
Где хоть искать?
Хороший вопрос! Незнаю. Благо Маткад позволяет на любом шаге визуализировать процесс счёта. Экспериментируй.
Я сейчас балуюсь со своей двуслойкой - смотрю зависимость эффективности обучения от k. Довольно ресурсоёмко, поэтому, пока не запускаю на счёт твоё решение.