А умеют ли ваши ТС (леса и нейросети и пр.) прогнозировать? - страница 2

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий
Igor Makanu
8677
Igor Makanu  
Yuriy Asaulenko:

Справятся ваши леса и НС с такой задачей (1)? Если нет, то о каком прогнозировании рынка может идти речь?

справится НС с такой  задачей, т.к. ф-ция периодическая, а с прогнозированием рынков не справятся - я уже высказывал, свое видение: если бы НС умели предсказывать движения цены, то компания Google была бы самой богатой, т.к. Google имеет успешные работающие нейросетевые решения, но в других сферах

занимался я давно НС, вот хороший и понятный пример НС из кодобазы https://www.mql5.com/ru/forum/5010

бросил НС после того как решил визуально увидеть как НС обучается на графике цены - написал индикатор, который рисовал выход НС после каждого цикла обучения на графике, обучал по Close ценового графика (EURUSD) и выводил, очень наглядно когда НС сначала рисует некую синусоиду, потом по мере обучения эта синусоида все ближе и ближе ко входным данным, т.е. к Close, а потом пробуешь прогнозировать и видно, что НС пытается ближайшее схожее значение Close выдать в качестве прогноза

можно бесконечно долго рассуждать, что нужно структуру НС подбирать, можно входные данные то логарифмические давать ей, то экспонентциальные, то нужно ей индикатор в качестве входных данных... - имхо, что дашь НС, то и получишь в качестве прогноза

если входные данные НС имеют математическую модель - да НС уместна и будет работать, если НС дать в качестве вх.данных хотя бы вероятностную модель - да НС скорее всего будет уместна и будет давать прогноз

но если НС дать в качестве вх.данных "мусор", то и получим аналогичный мусор - сколько лет почитываю этот форум и участвую в обсуждении, никто не нашел математическую модель для рынка, ну, имхо нет математики - НС здесь неуместна, самообман еще тот (ну как вариант, постоянно переобучать НС в надежде, что НС вот-вот и сама попала в нужную мат.модель формирования цены :)  )

вот набросал под МТ обучалку НС по ссылке, нужно подбирать структуру сети: стр. 15: int snn[]={5,3,2,1};  // Структура сети 

скорее всего даже многослойным персептроном можно решить Вашу формулу

ЗЫ: вот не пойму, какой "гений" назвал математическую формулу (некий черный ящик) - нейронной сетью? назвали бы сигмоидальной итерационной функцией, хрен бы кто мечтал об искусственном интелекте!   :)   :)   :)

Библиотеки: Класс нейронной сети MLP
Библиотеки: Класс нейронной сети MLP
  • 2011.10.24
  • www.mql5.com
Статьи и техническая библиотека по автоматическому трейдингу: Библиотеки: Класс нейронной сети MLP
Файлы:
Yuriy Asaulenko
9241
Yuriy Asaulenko  
Igor Makanu:


Все так. Но выводы о неприменимости НС и лесов на рынке неверны.

Может достаточно изменить парадигму их применения, и не требовать от НС то, что вы считаете невозможным?

Igor Makanu
8677
Igor Makanu  
Yuriy Asaulenko:

Может достаточно изменить парадигму их применения, и не требовать от НС то, что вы считаете невозможным?

я решил поучаствовать в обсуждении, чтобы убедиться, что я прав (мнение я свое высказал), как впрочем я готов признать, что я ошибаюсь - другое убедительное мнение

но к сожалению, я не хочу разгадывать ребусы.... - конкретика будет? Вы же топикстартер, так и ведите беседу топика в нужное русло

ЗЫ: вероятностную модель предсказания ценового движения я сейчас изучаю (тестирую и дорабатываю) - есть положительные результаты, пока не уверен, что это эффективнее обычных индикаторов, вот и интересует меня тема НС - может быть я зря клеймо на них поставил 

Yuriy Asaulenko
9241
Yuriy Asaulenko  
Igor Makanu:

я решил поучаствовать в обсуждении, чтобы убедиться, что я прав (мнение я свое высказал), как впрочем я готов признать, что я ошибаюсь - другое убедительное мнение

но к сожалению, я не хочу разгадывать ребусы.... - конкретика будет? Вы же топикстартер, так и ведите беседу топика в нужное русло

Я вам и не предлагаю разгадывать. Перевожу на русский - дайте НС в ТС конкретную решаемую задачу, и она ее решит быстрее и проще, чем это делать самому. А какую конкретно задачу - это не мне решать, а автору конкретной ТС.)

Igor Makanu
8677
Igor Makanu  
Yuriy Asaulenko:

Я вам и не предлагаю разгадывать. Перевожу на русский - дайте НС в ТС конкретную решаемую задачу, и она ее решит быстрее и проще, чем это делать самому. А какую конкретно задачу - это не мне решать, а автору конкретной ТС.)

хм, а какая конкретно решаемая задача для получении прибыли, имея в качестве входных данных OHLC ценового ряда?

Yuriy Asaulenko
9241
Yuriy Asaulenko  
Igor Makanu:

хм, а какая конкретно решаемая задача для получении прибыли, имея в качестве входных данных OHLC ценового ряда?

Один из примеров, обучаемая логика в составе ТС, вместо того, чтобы огород городить из If-ов и проверки всяческих условий. Само все сделается и обучится, и никаких предсказаний.))

ЗЫ Помнится, я начал это дело с обучения НС определению пересечения 2-х МАшек. https://www.mql5.com/ru/blogs/post/695433

Нейросети и пересечение Moving Average
Нейросети и пересечение Moving Average
  • 2017.05.16
  • Yuriy Asaulenko
  • www.mql5.com
Прочитав несколько высокохудожественных книг по Neural Network, наигравшись с экземплами пакетов реальных нейросетей (НС) и разобравшись в теории и практических возможностях, осталось совершенно непонятно, куда же запрягать лошадь. Было решено для распознавания НС подобрать какой-нибудь запоминающийся образ приближенный к рыночным реалиям...
Igor Makanu
8677
Igor Makanu  
Yuriy Asaulenko:

Один из примеров, обучаемая логика в составе ТС, вместо того, чтобы огород городить из If-ов и проверки всяческих условий. Само все сделается и обучится, и никаких предсказаний.))

было уже, проверяли всем форумом https://www.mql5.com/ru/code/10151

именно то, что Вы и говорите, никаких if-ов, только НС ,

но к сожалению результат будет тот что я и описал в сообщении в вверху 2-й стр. этого топика: что подашь на вход НС - то и получишь на выходе, с использованием НС советник Yury Reshetov ничем не лучше и не хуже ТС по МАшкам - которые он использует в обучении НС, ну как вариант, теперь можно долго в тестере стратегий ждать результата обучения НС... видимо это тоже результат

ну и как в поговорке про кулика который свое болото хвалит... сейчас я понемногу изучаю кластерные подходы, так вот если и есть смысл обучать НС, то только после кластеризации - цены? данных индикаторов? результатов торговли разных ТС ? - тут есть над чем подумать в части применения НС

ЗЫ: только увидел, что Вы свой пост добавили https://www.mql5.com/ru/blogs/post/695433

к сожалению, то что Вы хотите представить как некую нечеткую логику: "Теперь НС работает уже как-бы с аналоговыми образами, и ей уже есть о чем думать." и  далее "Задача НС, в данном применении, эквивалентна различению соотношения яркости двух точек и их взаимного расположения." не есть так. Вы получили результат разности двух МАшек путем пропуска вх.данных через "черный ящик" - на выходе Вы и получили ответ "черного ящика" на уровне ошибки обучения и ошибки при формировании структуры НС (со структурой НС та еще песня - нет однозначной методики какие типы НС и какие структуры НС можно, нельзя или необходимо использовать для каких задач)

Gold Dust - Золотоносный песок
Gold Dust - Золотоносный песок
  • голосов: 5
  • 2011.03.03
  • Yury Reshetov
  • www.mql5.com
Как известно, многие автоматические торговые системы имеют склонность к подгонке, т.е. очень хорошо оптимизируются на некотором участке исторических данных, но если поставить эту самую оптимизированную систему торговать на демонстрационный или реальный счет, то она может оказаться убыточной, т.к. торговые сигналы окажутся близкими к случайным...
Yuriy Asaulenko
9241
Yuriy Asaulenko  
Igor Makanu:

было уже, проверяли всем форумом https://www.mql5.com/ru/code/10151

именно то, что Вы и говорите, никаких if-ов, только НС ,

но к сожалению результат будет тот что я и описал в сообщении в вверху 2-й стр. этого топика: что подашь на вход НС - то и получишь на выходе, с использованием НС советник Yury Reshetov ничем не лучше и не хуже ТС по МАшкам - которые он использует в обучении НС, ну как вариант, теперь можно долго в тестере стратегий ждать результата обучения НС... видимо это тоже результат

Не будет.

Конкретно этот материал Решетова не читал. Его наработки никак не использую, как и оптимизатор МТ. Да и на нейроне Реш-ва вряд-ли можно что-то толковое сделать. С НС я вообще в другом софте.

Сложной логике МЛП обучается оч хорошо - получается типа ПЛМ (программируемая логическая матрица). Кстати, я и if-ы использую, и НС - зачем грузить НС простейшими условиями, которые и без НС понятны.

ЗЫ Да, конечно, однозначной методике нет, по крайней мере в классике.

Igor Makanu
8677
Igor Makanu  
Yuriy Asaulenko:

Сложной логике МЛП обучается оч хорошо - получается типа ПЛМ (программируемая логическая матрица). Кстати, я и if-ы использую и НС - зачем грузить НС простейшими условиями, которые и без НС понятны.

выше частично ответил - про типы НС

для программируемой логической матрицы - я понимаю,так -  НС у Вас это некий "аккумулятор состояний" тригеров или условий, логичнее использовать цифровой автомат и матрицы переходов - вот и будет нечеткая логика, в особенности если использовать вероятностные матрицы переходов

Yuriy Asaulenko
9241
Yuriy Asaulenko  
Igor Makanu:

выше частично ответил - про типы НС

для программируемой логической матрицы - я понимаю,так -  НС у Вас это некий "аккумулятор состояний" тригеров или условий, логичнее использовать цифровой автомат и матрицы переходов - вот и будет нечеткая логика, в особенности если использовать вероятностные матрицы переходов

Как это программировать я представляю, но вот как обучать цифровые (конечные) автоматы -вопрос открытый.))

В МЛП мы имеем только логику, и не более того - только проверку текущих условий. Никаких автоматов - автомат предполагает наличие памяти.

Вообще, идея применения МЛП пришла, когда я замотался писать логику из десятков условий, часто вообще априори определенных оч приблизительно. А оптимизации я не оч доверяю, т.к. критерий оптимальности ТС вовсе не макс прибыли, и первоначально эти критерии вообще никак не определены.

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий