Что подать на вход нейросети? Ваши идеи... - страница 74

Новый комментарий
 
osmo1717 #:
Ну, объясните мне это.

посмотрите это


 
osmo1717 #:
Ну так объясните
Это коэффициенты значимости значений параметровТут статьи есть типа нейросети это просто. Почитайте статьи про сети тут. Перцептрон однослойный типа..... )


 
Всем спасибо за объяснения!
 
Здравствуйте.

Вставлю свои пять копеек на тему.
Не судите строго.

1. Использовать методику "обучение на примерах".
Количество обучающих примеров должно быть ограничено, а никак не вся обозримая история.
В противном случае, в "мозгах" у сети будет сплошная каша, в то время как ответы обученной сети должны хорошо коррелировать с заведомо правильными ответами как минимум для тех примеров, которыми её обучали.
Собственно, в этом и состоит цель обучения любой сети, когда речь идёт об обучении на каких-то заведомо имеющихся данных.

2. Обучающие примеры заготавливаются из некоего ограниченного количества h истории методом "ползущего окна" имеющего размер в некое количество k значений.
Иными словами, количество обучающих примеров (каждый размером k) равно h, где k и h предустановлены заведомо.
Поскольку количество истории обучения ограниченно, то с появлением новой истории справа и исчезновением старой истории слева, изменяется и содержимое обучающего пакета, а значит следует переобучить сеть полностью заново.
Таким образом, сеть никогда не помнит слишком старое и регулярно переучивается на новое.

3. По правилу, при обучении на примерах, к каждому обучающему примеру должен прилагаться заведомо правильный ответ.
В контексте антиподовой системы (покупка или продажа) значение заведомо правильного ответа должно лежать в диапазоне от -1 до +1.
Где с положительным значением ответа подаётся обучающий пример для покупки, а с отрицательным значением ответа подаётся обучающий пример для продажи.
Что именно должно выступить в качестве заведомо правильного ответа, тем более в диапазоне от -1 до +1, пожалуй, сейчас распространяться не стану.
Однако повторюсь, что по итогам обучения, ответы сети должны хорошо коррелировать с заведомо правильными ответами, по крайней мере, при предъявлении сети тех примеров, которыми её обучали.
Проверка наличия такой корреляции (тест сети) является обязательной процедурой, а иначе невозможно констатировать, что сеть обучилась чему-то адекватному, а не накидалась "в зюзю".

4. В качестве образа обучающего примера можно использовать некое количество k значений разностей цен закрытия и открытия, нормализованных к диапазону от -1 до +1, относительно максимального (по модулю) из этих k значений.
Такой обучающий пример содержит положительные и отрицательные числа, которые имеют полное право быть обратного знака, как похожий, но зеркальный, пример.
Исходя из соображений зеркальности, те признаки, которые пригодны для покупки, не пригодны для продажи, но будут для неё пригодны будучи в зеркальном виде, и наоборот.
Концепция зеркальности напрашивается к тому, что и сеть должна выдавать ответы в диапазоне от -1 до +1, как антиподные, либо продажа, либо покупка.
Если значение ответа сети выше порога, например +0.8, то это покупка, либо, если значение ответа сети ниже порога, например -0.8, то это продажа.

5. Кроме образа цен не следует пренебрегать также и образом объёмов, пусть даже и тиковых.
Тиковый объём или реальный это не особо важно, а важно лишь то, что шкала объёмов имеет ярко выраженные сессионные и суточные флуктуации, а значит, как минимум, не бесполезна.
Однако, значения объёмов однополярны, и не подпадают под концепцию зеркальности, и следует хорошенько поразмыслить каким именно образом они должны использоваться в сети с двуполярным ответом.
Например, две ситуации, цена растёт / объём растёт, цена снижается / объём растёт, зеркально подобны между собой, но зеркальной компонентой здесь является только цена, а объём остаётся самим собой.
А вот например дельта объёмов (если таковая имеется) полностью согласуется с принципом зеркальности.
Данным пунктом просто хочу заострить внимание, что далеко не все данные по характеру своему являются антиподными, но некоторые должны оставаться самими собой (не зеркалироваться), хоть для покупки, хоть для продажи.
Тем не менее, формула обратного распространения ошибки о таких особенностях не знает ...

 
Evgeny Shevtsov #:
Здравствуйте.

Вставлю свои пять копеек на тему.
...

Благодарю, по существу

 
Парадигма поиска:

Целевая - не следующая порядковая свеча или следующее порядковое показание. 

Целевая - результат торговли, начиная с текущего времени. 

То есть, 

1) Берем любую стратегию. Дожидаемся ее срабатывания (открытия позиции). Записываем входной сет (любой). Мониторим позицию до закрытия, и записываем результат сделки, как целевую.

2) Обучаем любым методом. 

3) Запускаем нашу (помоичную) стратегию 

4) Добавляем к ней фильтр - нашу НС. 


В результате, нам нужно приложить немного интеллектуальных, творческих усилий, терпения, времени, чтобы подобрать стратегию. 

Остальное "докрутит" нейросеть. 

Мы снимает с нейросети непосильный интеллектуальный труд попросту потому, что в текущих реалиях НС даже неспособна определить уровни, если их не разметить "самому".

И она будет заниматься тем, чем ей положено: шлифовать ТС. 
 
Ivan Butko #:
Парадигма поиска: ...


Любая торговая стратегия заключается в том, что такое-то торговое действие совершается лишь при таком-то обстоятельстве (или комплексе обстоятельств).

Если это не соблюдается, то это и не стратегия.


Отсюда неизбежно принятие следующей гипотезы (предположения) :

Если при неком обстоятельстве был получен некий торговый результат, то имеется ожидание, что при таком же (или очень похожем) обстоятельстве будет получен такой же результат.


Формула обратного распространения ошибки устроена так, что в процессе её применения, "обстоятельство на входах X" перемещается (суммируется/досуммируется) на "весовые значения W".

Иными словами, весовые значения это просто сумма множества обстоятельств, каждое из которых было просуммировано с его собственным коэффициентом-оценкой.

Где цифра коэффициента это и есть результат данного торгового действия, совершённого при данном обстоятельстве.

Ну так, в общих чертах, хотя там по формуле немножко сложнее ...


1. Если при двух похожих обстоятельствах получилось два противоречащих торговых результата, то при процедуре обратного распространения ошибки эти обстоятельства взаимопогашают друг друга (перемещаясь из X на W).

2. Если при двух антипохожих (зеркальных) обстоятельствах получилось два сходных (по значению и по знаку) торговых результата, то при процедуре обратного распространения ошибки эти обстоятельства также взаимопогашают друг друга.

3. Если при двух похожих обстоятельствах получилось два сходных (по значению и по знаку) торговых результата, то при процедуре обратного распространения ошибки эти обстоятельства складываются друг с другом.


И здесь очевидно, что нейросеть просто отлавливает взаимосвязь между обстоятельствами и их торговыми результатами, то есть, выявляет паттерны.

И не только выявляет, но и освежает их в процессе поступления новой истории.


Если там конечно выявляется хоть что-то по п.3, против п.1 и п.2 ...


Ну а возня с нейросетью может быть затеяна только с однозначным принятием вышеназванной гипотезы.

А ведь она может оказаться и ошибочной. ))


Что касается снятия одинарного торгового результата, как оценки одинарного обстоятельства, при котором этот результат был получен, то полагаю, что для разных обстоятельств оценки должны быть равноправны.

То есть, для разных обстоятельств должно соблюдаться одинаковое так называемое "прочее равное условие".

В качестве такого условия может выступать только один фактор, промежуток времени удержания сделки.

 
Evgeny Shevtsov #:

...

Отсюда неизбежно принятие следующей гипотезы (предположения) :
...

Абсолютно согласен

Вы правы: у меня - гипотезы, предположения и фантазии. 

Ветка, в принципе, об этом же. Что бы придумать, как бы завернуть. 

А если есть какое-то объяснение, причина, мотив - то ещё интересней. 


Что касается НС, то у меня к ним отношение такое: это коробка с набором правил "if, else". Не иначе. Даже если система адаптивная, сам процесс адаптации - есть правило "если так, то вот так". Иначе - случайный процесс. 

А учитывая, что рынок стремится или полностью уникален, то моя голова утопает в парадоксах: любая попытка объяснить наличие вечных закономерностей (в том числе закономерностей в механизмах адаптации - то есть, изменения/переоптимизации/переобучения) — упирается в невозможность и блуждание в хаосе. 

В результате: просто вопреки копашусь в простых системах. Поглядывая в результаты сложных, если появляются статьи. 
 
Evgeny Shevtsov #:

Что касается снятия торгового результата, как оценки обстоятельства, при котором этот результат был получен, то полагаю, что для разных обстоятельств оценки должны быть равноправны.

То есть, для разных обстоятельств должно соблюдаться одинаковое так называемое "прочее равное условие".

В качестве такого условия может выступать только один фактор, промежуток времени удержания сделки.

Суть использования стратегии - получение сигнала в схожих рыночных условиях (глобальный паттерн), таким образом показатели предикторов описывают этот момент события, а не весь рынок, что, в теории, уменьшает противоречия внутри их с целевой. В итоге обучение занимается поиском элементов правил, которые усиливают или уменьшают изначальный паттерн. Минус в таком подходе - существенное снижение примеров в выборке.

Что касается разметки на время, то это так же сомнительно, так как нам в торговле важен вектор движения цены, а лучше даже траектория, поэтому в идеале разметка должна учитывать не только где будет цена через n баров, но и как она туда придёт.

 
Aleksey Vyazmikin #:
поэтому в идеале разметка должна учитывать не только где будет цена через n баров, но и как она туда придёт

" Минус в таком подходе - существенное снижение примеров в выборке."

Согласен, так и есть.

Но иначе "каша".


"... поэтому в идеале разметка должна учитывать не только где будет цена через n баров, но и как она туда придёт."

Отсюда получаем так называемую R/S оценку, значение которой лежит в диапазоне от -1 до +1, где :

- S это полный путь, то есть длина траектории,

- R это чистый путь, как расстояние между начальной точкой траектории и конечной точкой траектории, которое может быть отрицательным.

Но, чтобы множество оценок, полученных таким способом, были равноправны между собой, промежуток времени T применяемый для получения каждой оценки, нужно брать одинаковым.

Ну и должен сказать, что такая оценка всё же не самодостаточна.

RS

1...676869707172737475767778798081...84
Новый комментарий