Нейронные сети - страница 12
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
Внедрите простой алгоритм оптимизации, стимулируйте выигрышные сделки с помощью асимметричного ММ. Получите доступ к реальным торговым результатам с помощью стандартизированных статистических измерений, чтобы знать, сломалась ли модель в целом или ее часть, когда она начинает показывать низкие результаты. Вернитесь к оптимизации/чертежной доске.
И все это только в том случае, если ваша сеть уловила некое базовое циклическое поведение, которое можно использовать. Подсказка о том, что вы на пути к успеху - если ваша модель имеет фрактальную природу.
Судя по вашим предыдущим сообщениям, вы, вероятно, страдаете от синдрома переобучения/подгонки.
Я бы выбрал большое количество сделок более низкого качества, чтобы выжать из них все с помощью более простых процедур...
Вы допустили несколько основных ошибок:
- использование типичных нейронных сетей с прямой передачей для прогнозирования временных рядов, таких как курсы валют, является очень плохой идеей
- Вы пытаетесь предсказать значения на временном интервале H1 - это невозможно сделать для Forex с хорошими результатами. Используйте D1 или H4 (для валют с низкой волатильностью).
- вы используете слишком много данных в качестве входных - нейронная сеть "привыкает" к обучающим данным и будет очень плохо работать в реальной торговле
- вы слишком увлечены просмотром обучающих данных
- невозможно обучить нейронную сеть, которая будет эффективно работать в течение длительного времени. Типичная нейронная сеть, обученная предсказывать временные ряды, дает около 20-100 хороших предсказаний, а затем ее приходится переучивать, чтобы она соответствовала последним изменениям.
Если вы хотите создать полезные нейронные сети для прогнозирования временных рядов, прочитайте об эволюционных нейронных сетях (нейронные сети прямого хода, закодированные как гибкие нейронные деревья; их архитектура оптимизируется с помощью PIPE или GEP; параметры гибких функций активации оптимизируются с помощью PSO, EPSO или имитации отжига и т.д.).Да, я подумал, что это слишком хорошо, чтобы быть правдой
На создание этой сети ушло меньше часа. Могут ли эти эволюционные нейронные сети иметь что-то общее с UTHONN? У меня есть статья, в которой говорится, что этот тип ANN работает намного лучше, чем традиционные модели FF back prop. Я работаю с MATLAB, можно ли будет сделать то, что вы сказали, с помощью этого? Также, что бы вы посоветовали для программного обеспечения или MATLAB подойдет?
@Kazam
Оставьте немного денег на столе.
Внедрите простой алгоритм оптимизации, стимулируйте выигрышные сделки с помощью асимметричного ММ. Получите доступ к реальным торговым результатам с помощью стандартизированных статистических измерений, чтобы знать, сломалась ли модель в целом или ее часть, когда она начинает показывать низкие результаты. Вернитесь к оптимизации/чертежной доске.
И все это только в том случае, если в вашей сети зафиксировано некое циклическое поведение, которое можно использовать в своих целях. Подсказка, что вы на пути к успеху, если ваш паттерн имеет фрактальную природу.
Судя по вашим предыдущим сообщениям, вы, вероятно, страдаете от синдрома переобучения/подгонки.
Я бы выбрал большое количество сделок низкого качества, чтобы вытеснить их с помощью более простых процедур...Я читал о чрезмерной подгонке и предполагаю, что именно это и произошло в данном случае. Может быть, мне лучше разделить десятилетнюю выборку на 10 годовых выборок и проводить обучение на одном году, а тестирование на следующем? Мне кажется, что GBPJPY проходит через 5-10 летний цикл. Я выбрал 10-летнюю выборку, потому что надеялся обучить сеть определять этот цикл. Я надеялся, что сеть, обученная этому циклу, сможет определить, в какой части цикла она находится, и реагировать соответствующим образом.
Мои предыдущие стратегии предполагали ожидание больших движений и последующее получение прибыли, но я надеюсь использовать нейронную сеть как часть скальпинговой стратегии. Я бы хотел торговать почти каждый тик, основываясь на том, было ли прогнозируемое закрытие выше или ниже текущего.
Эволюционные нейронные сети - это нейронные сети прямого хода, построенные и оптимизированные с помощью алгоритмов генетических вычислений и методов оптимизации. Это нечто иное, чем UHHONN (кстати, UHHONN выглядят очень многообещающе и являются следующими в моем списке тестирования
).
Я думаю, что эти две статьи должны быть хорошим началом.
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfВы можете использовать Matlab для создания ENN, но вам придется найти или написать m-скрипты для GEP, PIPE и т.д.
Эволюционные нейронные сети - это нейронные сети прямого хода, построенные и оптимизированные с помощью алгоритмов генетических вычислений и методов оптимизации. Это что-то другое, чем UHHONN's (кстати, UHHONN's выглядят очень многообещающе и являются следующими в моем списке тестирования
Я думаю, эти две работы должны стать хорошим началом.
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfКруто, я посмотрю эти статьи и буду действовать дальше. Я читал о генетической оптимизации, и это кажется наиболее логичным подходом. Я пробовал Alyuda NeuroIntelligence, в которой есть генетическая оптимизация нейронов и весов, но она стоит около 600 долларов, и если я могу сделать это в Matlab, это было бы предпочтительнее.
Вы заметили, что много работ по нейросетевому прогнозированию выходят из Цзинаньского университета? У меня есть документ по множеству различных HONNS, если хотите, я вышлю его вам по электронной почте, просто сообщите мне свой адрес. Попытался застегнуть его и прикрепить, но, видимо, не хватает маркера.
Эволюционные нейронные сети - это нейронные сети прямого хода, построенные и оптимизированные с помощью алгоритмов генетических вычислений и методов оптимизации. Это нечто иное, чем UHHONN (кстати, UHHONN выглядят очень многообещающе и являются следующими в моем списке тестирования
Я думаю, что эти два документа должны стать хорошим началом
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdfПривет,
Как вы реализуете идеи, изложенные в этих статьях? Я имею в виду, есть ли какой-нибудь код на Matlab или C++?
biddick
Я пишу свои собственные версии всех алгоритмов, которые я использую, потому что я использую сервер, который основан на технологии CUDA от Nvidia (он делает вычисления со скоростью в 1000 раз больше, чем новейший процессор Intel Quad
).
Но в основном я использую язык C.
Если вам нужен хороший источник информации о HONN, приобретите книгу "Artificial Higher Order Neural Networks for Economics and Business". Это новая публикация, поэтому она содержит очень хорошую информацию. Цена просто убийственная (180$), но вы можете найти ее в pdf
.
Некоторые другие книги, которые я рекомендую:
- "A field guide to genetic programming" - вы можете скачать ее бесплатно на сайте.
- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
About PIPE you can read here:
[CODE]http://edocs.tu-berlin.de/diss/2003/salustowicz_rafal.pdfК концу года я закончу свою докторскую диссертацию на тему "Эволюционные нейронные сети для прогнозирования финансовых временных рядов" и, возможно, переведу ее на английский, так что я могу выложить ее часть.
Казам,
У вас есть хорошие результаты в торговле с этим материалом?