Обсуждение статьи "Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге"
Полно и главное красиво.
Такой вопрос Евгению - вы один и тот же класс (с небольшими изменениями) копировали во все файлы SOM_exN ?
и второй вопрос - правильно ли я понял, что у вас функции отображение карт и сами расчеты карт объединены в один класс?
Такой вопрос Евгению - вы один и тот же класс (с небольшими изменениями) копировали во все файлы SOM_exN ?
и второй вопрос - правильно ли я понял, что у вас функции отображение карт и сами расчеты карт объединены в один класс?
Да, Вы правы, класс один и тот же. Незначительные изменения обусловлены спецификой решаемых задач (размерностью данных и способами отображения RGB,CMYK). Функции отображения карт и расчеты объединены в один класс.
Общая структура такова:
//--- загружаем обучающее множество в массив m_training_sets_array[] KohonenMap.LoadData() //--- обучение сети - модификация значений весов узлов m_som_nodes[] KohonenMap.Train(); //--- формирование картинки с картой - "проектирование" состояния узлов в экземпляр класса cIntBMP KohonenMap.Render(); //--- показываем подписи на карте к каждому из элементов обучающего множества //т.е. добавляем на рисунок идентификаторы каждого из элементов обучающего множества KohonenMap.ShowTrainPatterns(); //--- показываем картинку на графике KohonenMap.ShowBMP();
расчет производится в методе Train (для некоторых случаев внутри него вызываются Render и ShowBMP для показа процесса обучения), затем результаты "переносятся" на bmp-картинку, которая отображается в методе ShowBMP.
Для отрисовки и отображения использовался класс cIntBMP.
Да, Вы правы, класс один и тот же. Незначительные изменения обусловлены спецификой решаемых задач (размерностью данных и способами отображения RGB,CMYK). Функции отображения карт и расчеты объединены в один класс.
может тогда для удобства работы с классами переделать в иерархию ? уверен это уменьшит код и упростит знакомство с ним
особенно что касается одних и тех же функций одинаковых во всех файлах.
может тогда для удобства работы с классами переделать в иерархию ? уверен это уменьшит код и упростит знакомство с ним
особенно что касается одних и тех же функций одинаковых во всех файлах.
задумка была в том, чтобы показать практические аспекты использования сетей Кохонена.
В методическом плане оказалось удобнее рассмотреть все задачи отдельно. небольшая иерархия имеется, CSOM->CSomWeb, CSOM->CSomFood (все они трехмерные, как и первый пример). В 4-х мерном случае с ирисами Фишера наряду с CSOM пришлось менять также и CSomNode для работы с 4 компонентами. Потом появились компонентные плоскости, а m_bmp превратился в массив.
Далее после отказа от отображения фиксированных специфических 3-х (RGB) и 4-х мерных (CMYK) данных получился SOM.mq5, который позволяет работать с данными любой размерности, данные предыдущих примеров перенеслись в файлы определенного формата, а их анализ далее проводится на языке компонентных плоскостей.
По сути, нам нужен som.mq5 как инструмент, а все остальные примеры носят обучающих характер и являются лишь иллюстрацией особенностей сетей Кохонена.
в функции CSOM::ReadCSVData
строка какая-то неправильная
// инициализация сети, 10000 итераций, решетка CellsX*CellsY узлов, картинка ImageXSize x ImageYSize int dimension=ArraySize(stringsarr)-1; KohonenMap.InitParameters(dimension,10000,CellsX,CellsY,ImageXSize,ImageYSize);
в функции CSOM::ReadCSVData
строка какая-то неправильная
Если имеется ввиду строка:
int dimension=ArraySize(stringsarr)-1;
то здесь дело в специфике формата файла входных данных - размерность предполагается равной кол-ву столбцов-1.
последний столбец - это строковое наименование обучающей выборки. Например в products.csv
Protein;Carbohydrate;Fat;Title 0.4;11.8;0.1;Apples
первая строка-заголовок, содержащая наименования компонент, они уйдут в массив m_som_titles[].
далее идут данные (в m_training_sets_array[]) и наименования (в m_train_titles[]).
KohonenMapу вас в самом классе присутствует объект этого класса. вот.
-------------------------
В связи с этим с точки зрения дальнейшего использования класса CSOM автономно необходимо:
1. Разделить файлы с классами CSOMNode, CSOM и конкретные скрипты их использования
2. Убрать внешние input параметры из класса CSOM в конкретный скрипт.
3. Добавить в самом классе все эти параметры
public: ColorSchemes m_clrSchema; // градиентная схема int m_maxpict; // число картинок в ряду bool m_bHexCell; // шестигранные ячейки bool m_bShowBorder; // показывать границы bool m_bShowTitle; // показывать подписи
4. В связи с этим функцию CSOM::Init расширить на 5 параметров для инициализации (можно удалить m_dimension, которая задаётся в ReadCSVData)
Init(int iter, int xc, int yc, int bmpw, int bmph, int maxpic, ColorSchemes clrSchema, bool bhex, bool bborder, bool btitle)
Это позволит вам вынести класс CSOM из файла эксперта и использовать его просто как include к нужным проектам
#property script_show_inputs #include "SOM.mqh" input string DataFileName="products.csv"; // Имя файла данных input int CellsX=30; // Число узлов по X input int CellsY=30; // Число узлов по Y input int ImageW=250; // Ширина картинки input int ImageH=250; // Высота картинки input int MaxPictures=4; // макс. картинок в строке input bool HexagonalCell=true; // Ячейки в виде шестиугольников input bool ShowBorders=false; // показ границ ячеек input bool ShowTitles=true; // показ наименований в координатных плоскостях input ColorSchemes ColorScheme=Blue_Green_Red; // Цвета градиента //------------------------------------------------------------------ OnStart void OnStart() { CSOM KohonenMap; MathSrand(200); // загружаем обучающее множество из файла if(!KohonenMap.LoadTrainDataFromFile(DataFileName)) { Print("Ошибка загрузки данных для обучения"); return; } KohonenMap.Init(10000, CellsX, CellsY, ImageW, ImageH, MaxPictures, ColorScheme, HexagonalCell, ShowBorders, ShowTitles); // инициализация сети KohonenMap.Train(); // обучение сети KohonenMap.Render(); // формирование картинки с картой KohonenMap.ShowTrainPatterns(); // показываем подписи на карте к каждому из элементов обучающего множества KohonenMap.ShowBMP(); // показываем картинку на графике }
и еще одна доработка - функцию ReadCSVData на всякий случай сделать тоже bool.
и проверять несовпадение размерностей заголовка и считанной очередной строки данных
PS.
я уже произвел все эти манипуляции с классом, так скажем доработал мелочи.Но всё равно ваш класс CSOM просто шикарный. Спасибо.
и еще одна доработка - функцию ReadCSVData на всякий случай сделать тоже bool.
и проверять несовпадение размерностей заголовка и считанной очередной строки данных
PS.
я уже произвел все эти манипуляции с классом, так скажем доработал мелочи.
Большое Вам спасибо за интерес и полезные рекомендации.
Про KohonenMap.InitParameters понял, тут явно ошибка.
Финальный класс конечно нужно поправить так как Вы предложили, будет гораздо красивее.
Приложите пожалуйста что у Вас получилось, заменим его в статье.
Одна из лучших статей на MQL5. И в практическом смысле особенно.
Спасибо!
Приложите пожалуйста что у Вас получилось, заменим его в статье.
прикладываю. список изменений:
1. небольшое изменение в функции cIntBMP::Show(int aX, int aY, string aBMPFileName, string aObjectName, bool aFromImages=true)
2. в основной скрипт добавлено
#import "shell32.dll" int ShellExecuteW(int hwnd, string oper, string prog, string param, string dir, int show); #import input bool OpenAfterAnaliz=true; // открытие папки с картами после завершения
Изменения в классе CSOM
1. Добавлена функция CSOM::HideChart - она гасит под цвет фона график, сетку и т.д.
2. Добавлены параметры m_chart, m_wnd, m_x0, m_y0 - указание на каком чарте и каком окне отображать карты.
+ префикс имен объектов m_sID. Префикс автоматически берется по имени файла, иначе присваивается "SOM"
3. Карты пишутся в папку с именем m_sID
4. Имена файлов bmp даются по имени столца обучающего паттерна.
4. Изменена функция CSOM::ShowBMP - карты не копируются в папку Images, а остаются в Files (иначе очень затратно по времени получается)
5. Вместо функции CSOM::NetDeinit - появилась функция CSOM::HideBMP
7. Функция CSOM::ReadCSVData перенастроена на чтение файла, чтоб первый столбец - это столбец названий
6. В функцию CSOM::Train добавлен флаг показа промежуточных карт CSOM::Train(bool bShowProgress)
8. В функции CSOM::Train отображение промежуточных данных происходит через каждые 2 секунды, а не через итерации,
а также оповещение прогресса вынесено из журнала в Comment
9. Укорочены имена некоторых переменных и упорядочены функции по категориям.
отрисовка bmp очень тормозит процесс. Поэтому лучше без надобности не использовать.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге:
Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.
Автор: MetaQuotes