Обсуждение статьи "Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети" - страница 3

[Hely Rojas]

Это только мое личное мнение.
Я изучал нейронные сети в Metatrade4 в течение многих лет, я делал трехслойные сети с n нейронами в каждом слое.
В качестве входных данных я использовал индикаторы, в мультитаймфрейме, и т.д., и т.п.
И результат всегда один и тот же. Ужасно.
Отлично, когда они обучены, почти идеальные результаты.
Но когда им приходится применять на практике то, чему они научились, они полностью разочаровывают.

[Shi Chao Ma]

Zhiqiang Zhu:
12,68% попадания? Это имеет какое-то реальное значение? Я также получаю около 50% вероятности при подбрасывании монет. С такой низкой вероятностью я не знаю, для чего эта штука нужна.

Нейронная сеть в транзакционных финансах - это совсем не то, для чего она используется, и то, чему она учится, - это поиск законов и универсальных формул, а сама логика абсурдна. Настоящий транзакционный финансовый искусственный интеллект не выносит суждений, а основывается на пятимерной четырехмерной хаотической системе для понижения боя.

[Shi Chao Ma]

Zhiqiang Zhu:
12,68% попадания? Это имеет какое-то реальное значение? Я также получаю около 50% вероятности при подбрасывании монет. С такой низкой вероятностью я не понимаю, для чего нужна эта штука?

Торговые алгоритмы делятся на три уровня, первый уровень технических индикаторов (мусор), второй уровень стратегии больших данных (мусор), третий уровень логической необходимости (непобедимый). Мой алгоритм относится к третьему уровню, безопасность 100% пять торговых дней плюс ноль.

[fAmAccount]

Shi Chao Ma:
Трансакционные финансы в нейронной сети давят не это, так привыкли учиться тому, что есть, искать закон, искать универсальную формулу, сама логика смешна. Настоящий транзакционный финансовый искусственный интеллект не выносит суждений, а основывается на пятимерной четырехмерной хаотической системе для понижения рейтинга борьбы.

Я хотел бы поучиться у своих старших, как свести пять измерений к четырем.

[fAmAccount]

Shi Chao Ma:
Торговые алгоритмы делятся на три уровня, первый уровень технических индикаторов (мусор), второй уровень стратегии больших данных (мусор), третий уровень логической необходимости (непобедимый). Мой алгоритм относится к третьему уровню, безопасность 100% пять торговых дней плюс ноль.

Я также считаю, что логика торговли - это самая важная и душевная часть советника, поэтому прошу вас посоветовать мне больше!

[Gerardo Castano]

Здравствуйте, Дмитрий, я прочитал вашу статью, просмотрел код и увидел, что вы используете только один набор данных для обучения, но не используете другой набор данных для проверки и таким образом избегаете переоптимизации. С такой большой нейронной сетью, с несколькими скрытыми слоями и таким количеством нейронов на слой, сеть, конечно, запомнит все данные, но она не сможет предсказывать, когда обучение закончится.

Приветствую и благодарю за вашу статью и код

Херардо

[Josh]

Для файла Fractal.mq5 при отладке я получаю следующую ошибку:

2022.01.13 08:30:54.502 Fractal_1 (BTCUSD,M1) CSeries::CheckLoadHistory: запрошено слишком много данных (100801)

2022.01.13 08:30:54.502 Fractal_1 (BTCUSD,M1) не удалось получить 100801 бар для BTCUSD,PERIOD_M1

Есть предложения, как изменить код, чтобы он не запрашивал больше максимального количества баров данных (10 000)?

[Josh]

Вот файлы, с которыми я работаю.

[Dmitriy Gizlyk]

Josh максимального количества баров данных (10 000)?

Вы используете таймфрейм M1. А 10 000 мин - это всего 7 дней. Это слишком мало для обучения NN.

[Josh]

Dmitriy Gizlyk #:

Вы используете таймфрейм M1. А 10 000 минут - это всего 7 дней. Это слишком мало для обучения NN.

Спасибо за ответ, Дмитрий! Надо было начинать с 1H, как вы делаете в конце статьи.

Очень ценю вашу серию "Нейронные сети - это просто"! Я надеюсь освоить эти концепции в MQL (хотя проще передавать данные в R с помощью MTR, lol).

Это очень перспективные алгоритмы, и вы проделали отличную работу с библиотекой и серией статей, спасибо!!!