Подскажите программу по обучению нейросети

 
Всем доброго времени суток. 

Прочитал статью "Нейросети бесплатно и сердито, соединяем МТ5 и NeuroPro". Программа довольно таки... тормозная, кушает только 8% от моего компа, только одно ядро и имеет ограничения на кол-во нейронов и слоёв. 

Подскажите, пожалуйста, аналоги этой программы, чтобы можно было "скормить" ей хронологию цен закрытия, но чтобы она "жрала" ресурсы не по-детски: все 16 логических, либо 8 физических ядер, либо видеокарту 3080, либо вообще всё вместе. Уж больно долго обучает и тормозит ретро-оригинал. 
 
Ivan Butko:
Всем доброго времени суток. 

Прочитал статью "Нейросети бесплатно и сердито, соединяем МТ5 и NeuroPro". Программа довольно таки... тормозная, кушает только 8% от моего компа, только одно ядро и имеет ограничения на кол-во нейронов и слоёв. 

Подскажите, пожалуйста, аналоги этой программы, чтобы можно было "скормить" ей хронологию цен закрытия, но чтобы она "жрала" ресурсы не по-детски: все 16 логических, либо 8 физических ядер, либо видеокарту 3080, либо вообще всё вместе. Уж больно долго обучает и тормозит ретро-оригинал. 

С трудом понимаю потребность и рациональность многопоточности в торговых нейросетях. Это было бы приемлемо при радикально разных входных данных и разных моделях! обучения перед обучением. Модель как правило - одна и раньше или позже все обучения усреднятся. Обучение - использование предыдущего опыта. Как организовать хранение результатов предыдущих эпох для отдельных потоков? Мт сильно не резиновый. Так или иначе - все нити сведутся к общему знаменателю. 

 
Используйте не НС, а деревья решений, многие модели при обучении параллелятся хорошо, в том числе на видеокарту, к примеру CatBoost.
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Python и R
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Python и R
  • www.mql5.com
В статье приведен код и описаны основные этапы процесса машинного обучения на конкретном примере. Для получения моделей не потребуется знание таких языков программирования, как Python или R, знание языка MQL5 будут востребованы неглубокие, впрочем, как и в наличии у автора этой статьи, поэтому смею надеяться, что данная статья послужит хорошим руководством для широкого круга заинтересованных лиц, желающих экспериментальным путем оценить возможности машинного обучения и внедрить их в свои разработки.
 
Dmytryi Voitukhov #:

С трудом понимаю потребность и рациональность многопоточности в торговых нейросетях. Это было бы приемлемо при радикально разных входных данных и разных моделях! обучения перед обучением. Модель как правило - одна и раньше или позже все обучения усреднятся. Обучение - использование предыдущего опыта. Как организовать хранение результатов предыдущих эпох для отдельных потоков? Мт сильно не резиновый. Так или иначе - все нити сведутся к общему знаменателю. 

Просто хочется нагрузить комп, чтобы думал, я не стоял)))



Aleksey Vyazmikin #:
Используйте не НС, а деревья решений, многие модели при обучении параллелятся хорошо, в том числе на видеокарту, к примеру CatBoost.

Спасибо за ответ!

 
Ivan Butko #:

Спасибо за ответ!

Пожалуйста. Ну как, попробовали?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Пожалуйста. Ну как, попробовали?

На очереди, сейчас добью эту нейро про, чтобы вопросов к ней не было) 
 
Попробовал следующую нейросеть:

10 слоёв по 100 нейронов

На вход - 486 свечей. 

Период - весь 2021 год. 

На 10700к обучал её ровно сутки. 
.... 

.... 

.... 

...Ну её, заразу нейронную. 
Форвард - слив и флет с первой свечки. 
Бэк - грааль
 
Ivan Butko #:
Попробовал следующую нейросеть:

10 слоёв по 100 нейронов

На вход - 486 свечей. 

Период - весь 2021 год. 

На 10700к обучал её ровно сутки. 
.... 

.... 

.... 

...Ну её, заразу нейронную. 
Форвард - слив и флет с первой свечки. 
Бэк - грааль

Спс за типа отчета... ;-) сам тож хотел на нее посмотреть. Это как правило такой отчет.... ;-) там если что очень многое зависит от качества скармливаемых ей данных. Если лабуду - типа котировок и все то скорее всего так и будет....
Читал там нормировать и прочей подготовкой данных на вход заниматься надо.... может разность брать между котировками.... не тупо их значение.... в общем упражняться надо....
Я еще господину Решетову Ю. Об этом неоднократно сообщал и разносил в клочья ;-) его очередные тестерные граали нейро... ;-) когда он еще в их защиту писал, что на хлеб с колбасой хватит - да ни хера там они не наторговывали....
 
Roman Shiredchenko #:

Спс за типа отчета... ;-) сам тож хотел на нее посмотреть. Это как правило такой отчет.... ;-) там если что очень многое зависит от качества скармливаемых ей данных. Если лабуду - типа котировок и все то скорее всего так и будет....
Читал там нормировать и прочей подготовкой данных на вход заниматься надо.... может разность брать между котировками.... не тупо их значение.... в общем упражняться надо....
Я еще господину Решетову Ю. Об этом неоднократно сообщал и разносил в клочья ;-) его очередные тестерные граали нейро... ;-) когда он еще в их защиту писал, что на хлеб с колбасой хватит - да ни хера там они не наторговывали....
Вот-вот, разность свечей, согласно статьи, - я её и скормил нейросети, только в максимально возможном виде, на что способна программа. 

Теперь попробую не количественную, а качественную информацию о цене скормить ей. 

Удивительно, но 1 нейрон и 1 слой иногда показывают результат лучше, чем десятки и сотни нейронов. 

Ещё заметил, что нейросети нельзя давать всю полноту рынка, точнее - обучаемого периода. Она с удовольствием начинает подстраиваться именно под этот участок. И, реще ломается на форварде. 

Вот, если ей скормить всего лишь разность закрытия двух последних свечей, она начинает мучаться и ломать голову)) в поиске нужных весов. 
 
Ivan Butko #:
0. Вот-вот, разность свечей, согласно статьи, - я её и скормил нейросети, только в максимально возможном виде, на что способна программа. 

Теперь попробую не количественную, а качественную информацию о цене скормить ей. 

1. Удивительно, но 1 нейрон и 1 слой иногда показывают результат лучше, чем десятки и сотни нейронов. 

Ещё заметил, что нейросети нельзя давать всю полноту рынка, точнее - обучаемого периода. Она с удовольствием начинает подстраиваться именно под этот участок. И, реще ломается на форварде. 

Вот, если ей скормить всего лишь разность закрытия двух последних свечей, она начинает мучаться и ломать голову)) в поиске нужных весов. 

0. воот!  Это похоже как в 21 -о... :-)   Перебор... :-) Слишком много несвязанных данных и привлеченных слоев... Она лепит - ПОДГОНКУ СПЛОШНУЮ по факту и  и все...

1. Это похоже, где - то перекликается -  с первой статьи... :-) 

https://www.mql5.com/ru/articles/497

  В общем рыть надо...

Нейронные сети - от теории к практике
Нейронные сети - от теории к практике
  • www.mql5.com
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
 

Вы хотите методом "тыка" настроить нейросеть?? Забудьте.

Нужна предварительная подготовка не только предикторов но и собственного уровня знаний. На сайте море статей разного уровня по нейросетям с примерами кода. Начните оттуда.

Удачи