Скачать MetaTrader 5

Будет ли это нейронной сетью

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Узнай, как вставлять видео в редакторе сообщений
eugene-last
375
eugene-last 2011.10.01 09:19 

Почитал интересные статьи по нейронным сетям, сигмоидальным функциям, градиентным спускам... Как говорят французы "lecture passionnante" (увлекательное чтиво).

Как обычно, я хочу все сделать как я это понимаю, а не как это понимают другие.

Логика следующая:
1. Советник записывает в историю открытые сделки и закрытые сделки вместе со всеми параметрами индикаторов, скажем, за 5 лет. Итого два файла.
2. В режиме реальной торговли, советник открывает сделку и сразу же выводит сведения по похожим сделкам (то есть с такими же параметрами) из истории.
Такие сведения кратенько включают следующее:
Наибольший процент совпадения, кол-во сделок в минус при совпадении выше 50% и кол-во сделок в плюс при совпадении выше 50%.
3. Процент совпадения высчитывается для каждого параметра сделки, включая время открытия сделки.
Например, если сделка в истории открылась в 18.00, а текущая сделка открылась в 14.00, то расчет такой:
24 часа = 100%
4 часа (разница) = х
100 - 4*100/24 = 83%

И так по всем параметрам, индикаторам и прочее и в конечном итоге - арифметическое среднее как показатель общего совпадения.

Ну и дальше работа со сделкой в зависимости от успешности сделок, открытых в истории.

Как видно, никаких сигмоидальных функций я здесь не использую, но при этом есть совершенно четкое и понятное усреднение. С учетом того, что мой советник открывает порядка 10 сделок в сутки, то за пять лет истории сделок должно быть предостаточно, что сделать прогноз строго на основе выборки.

Гуру нейронных сетей, будет работать такая схема и является ли она нейронной сетью?

Andrey Dik
11285
Andrey Dik 2011.10.01 09:40  
Тут ANN и не пахнет. Пахнет Статистикой по входам в определенное время суток/недели/месяца.
eugene-last
375
eugene-last 2011.10.01 10:13  
joo:
Тут ANN и не пахнет. Пахнет Статистикой по входам в определенное время суток/недели/месяца.


Нет, при чем здесь время. Я использую также стандартное отклонение, стохаст по 3 периодам, поставленный тейкпрофит, реализованный профит, расстояние между сопротивлением и поддержкой и еще че-то, не помню. Все это сравнить и вывести общий средний процент совпадения.

Нейронная сеть - это что? Это некая схема вычислений, которая позволяет принять решение для множества параметров, которого нет в выборке других множеств параметров. При этом для каждого заданного множества уже известен результат. Выводя средний процент совпадения для текущего множества (для которого результат еще неизвестен) мы можем с определенной доли вероятности сказать каким будет результат

Светлана
3161
Светлана 2011.10.01 10:27  

eugene-last:

Нейронная сеть - это что?

Это нелинейный аппроксиматор.

Alexey Burnakov
2998
Alexey Burnakov 2011.10.01 10:27  
eugene-last:


Нет, при чем здесь время. Я использую также стандартное отклонение, стохаст по 3 периодам, поставленный тейкпрофит, реализованный профит, расстояние между сопротивлением и поддержкой и еще че-то, не помню. Все это сравнить и вывести общий средний процент совпадения.

Нейронная сеть - это что? Это некая схема вычислений, которая позволяет принять решение для множества параметров, которого нет в выборке других множеств параметров. При этом для каждого заданного множества уже известен результат. Выводя средний процент совпадения для текущего множества (для которого результат еще неизвестен) мы можем с определенной доли вероятности сказать каким будет результат

Ваша схема похожа на работу вероятностной нейронной сети, в которой без всякого обучения просходит а) запись имеющейся истории в память сети, б) сравнение нового события со всей имеющейся базой, отбор наиболее похожих случаев и подсчет вероятности исхода события. Разница в способе нахождения похожих событий, но суть понятна.

В данном случае нелинейной аппроксимации нет, так как нет самого процесса обучения. Можно, кстати, на ваших данных обучить с учителем многослойный перцептрон на открытие сделки или ожидание (это уже будет нелинейной аппроксимацией) и сеть сама будет говорить Вам: открывать сделку или нет.

Андрей
1890
Андрей 2011.10.01 11:15  
Согласен с alexeymosc. Это практически вероятностная нейронка.
/
Текущий образец сравнивается с историческими данными при помощи функции похожести
(Гауссова функция плотности вероятности)- если для образцов Buy сумма окажется больше,
то определяется принадлежность к группе образцов Buy.
eugene-last
375
eugene-last 2011.10.01 11:21  

Я же говорю, прочитал интересные статьи... Есть некие программули, типа NeuroSolutions в которые нужно пихнуть свои данные, что-то с ними сделать и получить некую "обученную" библиотеку. Подключаешь такую библиотеку во время торговли и получаешь... плачевный результат. Сидишь думаешь, ну типа х...ня сеть, плохо прогнозирует.

Начинаешь собирать другие данные входа, опять пихаешь их в ту же умную программулю, которая опять выдает тебе некую другую "обученную" библиотеку... И так до бесконечности, в надежде что получишь наконец некий мозг, умеющий обманывать рынок. А дело-то может и не в собранных данных, может дело в самой программуле, которая ЧЕТТАМ делает и выдает НЕККУЮ самоучку.

А моя схема мне и так будет говорить, открывать сделку или нет. Разумеется, на кой мне еще нужна была бы такая схема. При этом я точно знаю что происходит. И эта схема (не буду называть ее сеть, уговорили) именно обучена (!) потому что само обучение это есть некая база данных (у человека - память), которая позволяет принимать решения в ситуации которой не было раньше.

Разве этот как его... ваш апроксиматор устроен иначе? Как иначе-то? Апроксиматор перемножает на некий коэффициент и делит на еще какой-то коэффициент, потому что некий дядя доказал теорему?

В конце концов, та же NeuroSolutions создана не для работы с рынком, а для прогнозирования вообще. Именно они и придумали ОБЩИЕ слова, типа вашего апроксиматора, чтобы описывать общие процессы прогнозирования общими теоремами, которые вполне возможно за уши притянуты к рынку

Alexey Burnakov
2998
Alexey Burnakov 2011.10.01 11:49  
eugene-last:

Я же говорю, прочитал интересные статьи... Есть некие программули, типа NeuroSolutions в которые нужно пихнуть свои данные, что-то с ними сделать и получить некую "обученную" библиотеку. Подключаешь такую библиотеку во время торговли и получаешь... плачевный результат. Сидишь думаешь, ну типа х...ня сеть, плохо прогнозирует.

Начинаешь собирать другие данные входа, опять пихаешь их в ту же умную программулю, которая опять выдает тебе некую другую "обученную" библиотеку... И так до бесконечности, в надежде что получишь наконец некий мозг, умеющий обманывать рынок. А дело-то может и не в собранных данных, может дело в самой программуле, которая ЧЕТТАМ делает и выдает НЕККУЮ самоучку.

А моя схема мне и так будет говорить, открывать сделку или нет. Разумеется, на кой мне еще нужна была бы такая схема. При этом я точно знаю что происходит. И эта схема (не буду называть ее сеть, уговорили) именно обучена (!) потому что само обучение это есть некая база данных (у человека - память), которая позволяет принимать решения в ситуации которой не было раньше.

Разве этот как его... ваш апроксиматор устроен иначе? Как иначе-то? Апроксиматор перемножает на некий коэффициент и делит на еще какой-то коэффициент, потому что некий дядя доказал теорему?

В конце концов, та же NeuroSolutions создана не для работы с рынком, а для прогнозирования вообще. Именно они и придумали ОБЩИЕ слова, типа вашего апроксиматора, чтобы описывать общие процессы прогнозирования общими теоремами, которые вполне возможно за уши притянуты к рынку

У меня есть желание Вас предостеречь, потому что на рынке сравнение с прошлым не является единственным и правильным способом принятия решения в силу самой нестационарной природы рынка. Надо понимать: во-первых, какие индикаторы с какими параметрами Вы будете подавать системе. По какому принципу они отобраны? Их параметры были оптимизованы или просто из головы? Во-вторых, Вы собираетесь полагаться на некую оценку из прошлого, но никто не гарантирует, что это и есть истинная оценка будущего поведения цены. ИМХО строго.
eugene-last
375
eugene-last 2011.10.01 11:51  
alexeymosc:
У меня есть желание Вас предостеречь, потому что на рынке сравнение с прошлым не является единственным и правильным способом принятия решения в силу самой нестационарной природы рынка. Надо понимать: во-первых, какие индикаторы с какими параметрами Вы будете подавать системе. По какому принципу они отобраны? Их параметры были оптимизованы или просто из головы? Во-вторых, Вы собираетесь полагаться на некую оценку из прошлого, но никто не гарантирует, что это и есть истинная оценка будущего поведения цены. ИМХО строго.

Есть советник, он торгует! В целом, неплохо.
Надо ему помочь принимать решения... на основе его же ошибок и успешности
Victor Nikolaev
Модератор
14505
Victor Nikolaev 2011.10.01 11:55  
eugene-last:

Есть советник, он торгует! В целом, неплохо.
Надо ему помочь принимать решения... на основе его же ошибок и успешности

Хотелось бы небольшой уточняющий вопрос задать. Как Вы определяете что параметры рынка (индикаторов) те же самые?
Alexey Burnakov
2998
Alexey Burnakov 2011.10.01 11:56  
eugene-last:

Есть советник, он торгует! В целом, неплохо.
Надо ему помочь принимать решения... на основе его же ошибок и успешности
Тогда думаю, что можно улучшить статистику его работы. ) Хорошая в принципе идея для реально зарабатывающего советника.
12
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий