Обсуждение статьи "Эксперименты с нейросетями (Часть 3): Практическое применение" - страница 2
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
Сейчас уже февраль 2023 - более двух месяцев новой истории относительно тестов на картинках баланса. Можете показать результаты советников с теми же настройками на новых данных? Ну или более ранних, не участвовавших в оптимизации.
Сейчас уже февраль 2023 - более двух месяцев новой истории относительно тестов на картинках баланса. Можете показать результаты советников с теми же настройками на новых данных? Ну или более ранних, не участвовавших в оптимизации.
Сейчас уже февраль 2023 - более двух месяцев новой истории относительно тестов на картинках баланса. Можете показать результаты советников с теми же настройками на новых данных? Ну или более ранних, не участвовавших в оптимизации.
Сейчас не могу. Проведите оптимизацию сами.
TP =60
Да, видел. Но, всё же, показался интересным взгляд автора на предикторы...
Сейчас не могу. Проведите оптимизацию сами.
Ну, может позже - через неделю или месяц?
Ну, может позже - через неделю или месяц?
Возможно
Но, если обучить на 2020-м и протестировать на 2021-м - с точностью наоборот сливают.
Более того, пока я изучал, что такое нейросети, понял, для чего нужна функция активации - для обратного распространения ошибки, которая и является обучением. То есть, подгонка весов при оптимизации на корню убивает смысл во всяких функциях активации, а следовательно - в классических нейросетях. Что с функцией активации, что с простейшим перцептроном Решетова - результат почти одинаков.
Даже больше скажу - простейшие перцептроны даже лучше показывают картину, а всякие нагромождения в виде библиотек попросту излишне грузят терминал.
Поэтому, лучше проверять на нескольких годах подряд и нескольких валютных парах. Да, трудозатратно, но результат будет объективней.
Всё вышеописанное - имхо. А автору спасибо за статью, про перцептрон часть интересна, поглубже окунусь в неё
Вот это да! Роман,
Эта статья охватывает именно то, что я пытаюсь достичь!
Используя 3- или 4-слойную DNN, я провел тесты в течение дня и экспортировал результаты в Excel с помощью процесса XML на вкладке "Оптимизация", чтобы создать таблицу Excel, которую я сохранил как файл CSV. Используя файл CSV, я планирую импортировать его в советник, а затем запустить оптимизацию для выбора лучшей стратегии из 1000 самых оптимизированных результатов в тесте с прямыми данными.Во-первых, сохраните входные данные советника в файл .SET в папке mql5\profiles\tester и вы сможете редактировать файл .SET в NotePad, это намного проще, чем использовать вкладку input для изменения групп входных данных. Вторая вещь - в тестах я столкнулся с большим количеством очень маленьких сделок. Менее 0-100 за 2 года, поэтому я их исключил. И последнее - будьте осторожны с запятыми в CSV-файле, особенно если у вас есть значения более $1000.00. В столбцах equity и profit есть запятая, установленная для 1000 значений, поэтому при сохранении данных в CSV-файл включаются дополнительные запятые. Если вы используете StringSplit, как я, чтобы определить начало и затем разобрать оптимизированные нейроны в массив Weight, две дополнительные запятые должны быть включены в расчеты.
Я прилагаю PNG-файл графика разброса эквити для завершенного прогона оптимизации для двухлетней DNN 433, использующей EURUSD H4 на функции Original. Как вы можете видеть, есть преобладание результатов на линии 2900 или выше, и что число выше резко увеличивается по мере приближения количества оптимизаций к концу прогона, что ожидаемо. Мой план состоит в том, чтобы выбрать лучшие 1000, а затем использовать данные вперед для определения лучших соответствующих оптимизированных весов из предыдущей оптимизации.Поскольку генетические оптимизации растут экспоненциально в зависимости от количества слоев, а также количества нейронов, полная оптимизация GA для большого количества нейронов и сложных торговых стратегий и расчетов стоп-лоссов будет невозможна для большинства машин. Однако, определив базовую линию, например. 2900, а также получение нескольких тысяч результатов для использования должно привести к более разумному времени работы ГА, а также к хорошим, но не лучшим вариантам советника для дальнейшего тестирования на живых данных. Я обнаружил, что можно экспортировать оптимизации в Excel, пока агенты ГА продолжают работать, таким образом можно определить, когда у вас есть 100 оптимизаций выше базовой линии, используя функцию COUNTIF в Excel.
Я прилагаю PNG-файл диаграммы рассеяния эквити для завершенной оптимизации для DNN 433 за 2 года с использованием EURUSD H4 на функции Original. Как вы можете видеть, есть преобладание результатов на линии 2900 или выше, и что число выше резко увеличивается по мере приближения числа оптимизаций к концу прогона, что ожидаемо. Мой план состоит в том, чтобы выбрать лучшие 1000, а затем использовать данные вперед для определения лучших соответствующих оптимизированных весов из предыдущей оптимизации.Поскольку генетические оптимизации растут экспоненциально в зависимости от количества слоев, а также количества нейронов, полная оптимизация GA для большого количества нейронов и сложных торговых стратегий и расчетов стоп-лоссов будет невозможна для большинства машин. Однако, определив базовую линию, например. 2900, а также получение нескольких тысяч результатов для использования должно привести к более разумному времени работы ГА, а также к хорошим, но не лучшим вариантам советника для дальнейшего тестирования на живых данных. Я обнаружил, что можно экспортировать оптимизации в Excel, пока агенты ГА продолжают работать, таким образом можно определить, когда у вас есть 100 оптимизаций выше базовой линии, используя функцию COUNTIF в Excel.
Спасибо за интерес к моим публикациям. Я думаю, что ваши идеи могут быть реализованы. Но, как видите, все упирается в железную часть нашего вопроса - компьютеры.
Это невероятная работа, спасибо Роман!
Я столкнулся с проблемой, когда я не могу скомпилировать ни один из перцептронов MQ5s "1 перцептрон 4 угол SL TP - торговля", например, имеет 22 ошибки, большинство из которых ожидается точка с запятой. Я что-то упустил или сделал что-то не так?