Обсуждение статьи "Эксперименты с нейросетями (Часть 1): Вспоминая геометрию"
Прикольная идея, другое слово трудно подобрать ))
Если это перцептрон, то где функция активации? Или я её не нашёл?
Потом, возьмём к примеру код:
//+------------------------------------------------------------------+ //| The PERCEPRRON - a perceiving and recognizing function | //+------------------------------------------------------------------+ double perceptron1() { double w1 = x1 - 100.0; double w2 = x2 - 100.0; double w3 = x3 - 100.0; double w4 = x4 - 100.0; double a1 = (ind_In1[1]-ind_In2[1])/PointS1; double a2 = (ind_In1[4]-ind_In2[4])/PointS1; double a3 = (ind_In1[7]-ind_In2[7])/PointS1; double a4 = (ind_In1[10]-ind_In2[10])/PointS1; return (w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4); }
Понимаю, что автор подхода скорее всего не Вы, но какой практический смысл в вычитании 100,0?
Ещё замечание. Наверное сеть обучается до, а не после. В текущем виде это просто какая-то подборка коэффициентов с помощью Тестера стратегий, а не оптимизация весов с помощью какого-либо метода обучения.
Прикольная идея, другое слово трудно подобрать ))
Если это перцептрон, то где функция активации? Или я её не нашёл?
Потом, возьмём к примеру код:
Понимаю, что автор подхода скорее всего не Вы, но какой практический смысл в вычитании 100,0?
Ещё замечание. Наверное сеть обучается до, а не после. В текущем виде это просто какая-то подборка коэффициентов с помощью Тестера стратегий, а не оптимизация весов с помощью какого-либо метода обучения.
Сам код перцептрона я взял тут https://www.mql5.com/ru/code/7917. Ну а фигуры и углы моя идея.
- www.mql5.com
Ясно. Ну это не перцептрон. Вот тут целая статья о перцептроне. В Алглибе есть даже класс перцептрона: %MQL5\Include\Math\Alglib\dataanalysis.mqh
Просто в названии статьи есть термин "нейросети"...
- www.mql5.com
Добрый день. Тема безусловно интересная. Спасибо за ваш труд. Но видимо здесь копать нужно гораздо глубже.
Не обижайтесь, но здесь просматривается классический тесторный грааль. Конкретнее: при размере тп в 60 пунктов ( а по старым это только 6 пунктов ) при тестировании на Н1 по ценам открытия сделка закрывается и открывается на одной свече, что и даёт грааль. Даже 200 новых пунктов по пятизнаку укладываются в одну свечу. Как результат - ошибка тестирования.
Оно и понятно. Чтобы выловить на этом высоко эффективном рынке рыбку, одной техники энтузиасту явно не хватит, к сожалению...
Добрый день. Тема безусловно интересная. Спасибо за ваш труд. Но видимо здесь копать нужно гораздо глубже.
Не обижайтесь, но здесь просматривается классический тесторный грааль. Конкретнее: при размере тп в 60 пунктов ( а по старым это только 6 пунктов ) при тестировании на Н1 по ценам открытия сделка закрывается и открывается на одной свече, что и даёт грааль. Даже 200 новых пунктов по пятизнаку укладываются в одну свечу. Как результат - ошибка тестирования.
Оно и понятно. Чтобы выловить на этом высоко эффективном рынке рыбку, одной техники энтузиасту явно не хватит, к сожалению...
Добрый день. Спасибо за ваш отзыв.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Эксперименты с нейросетями (Часть 1): Вспоминая геометрию:
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. Экспериментируем и используем нестандартные подходы. Пишем прибыльную торговую систему. Простое объяснение.
Результаты оптимизации и форвард тестирования.
Дата форвард тестирования с 2021.05.31 по 2022.05.31. Необходимо выбрать из результатов тот в котором наибольший профит-фактор с максимум комплексного критерия больше 20-40.
Автор: Roman Poshtar