Обсуждение статьи "Эксперименты с нейросетями (Часть 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены"
Привет, Роман,
Две замечательные статьи! Я только что прочитал обе впервые.
Поскольку я еще не изучал код, мне интересно узнать, является ли объект CNeuralNet переформулировкой ваших предыдущих расчетов перцептрона? Это выглядит очень интересно, поскольку первоначальные подходы Angle и fan терпят неудачу в моих форвардных тестах. Я использую EURUSD H4 с 1/1/2020 по 1/1/0203 в качестве обучения и использую 1/1/2023 по 5/1/2023 в качестве форвардных тестов.Угол не работает, так как есть расширенные тренды с паузами, которые срабатывают, но не разворачиваются, и стоп аут и банкротство счета с первым провалом около 1/2/2023, в то время как ваши тесты следуют этому провалу идеально. Веерный подход не берет ни одной сделки в форвардном тесте.
Оставайтесь в безопасности, я с нетерпением жду ваших следующих статей.
CapeCoddah
P.S.
Я только что просмотрел два ваших исходных файла, и у меня возникли вопросы.
Кажется, что в них отсутствуют части, основанные на исходных кодах из ваших предыдущих статей о перцептроне.
Предоставленный советник, похоже, является вашим советником по оптимизации. Однако он не использует объект CNeuralNet, который я ожидал увидеть.
Советник для форвард-теста отсутствует, так как советник Attached не использует результаты оптимизации GA в качестве входных данных для массива весов, например, массива EURUSD.
Или я упустил какое-то логическое изменение в философии перцептрона?
Привет, Роман,
Две замечательные статьи! Я только что прочитал обе впервые.
Поскольку я еще не изучал код, мне интересно узнать, является ли объект CNeuralNet переформулировкой ваших предыдущих расчетов перцептрона? Это выглядит очень интересно, поскольку первоначальные подходы Angle и fan терпят неудачу в моих форвардных тестах. Я использую EURUSD H4 с 1/1/2020 по 1/1/0203 в качестве обучения и использую 1/1/2023 по 5/1/2023 в качестве форвардных тестов.Угол терпит неудачу, так как есть расширенные тренды с паузами, которые срабатывают, но не разворачиваются и не дают стоп-аут и банкротство счета при первом провале около 1/2/2023, в то время как ваши тесты следуют этому провалу идеально. Веерный подход не берет ни одной сделки в форвард-тесте.
Оставайтесь с нами, я с нетерпением жду ваших следующих статей.
МысКодда
P.S.
Я только что просмотрел два ваших исходных файла и у меня есть несколько вопросов.
Кажется, что в них отсутствуют части, основанные на исходных кодах из ваших предыдущих статей о перцептроне.
Предоставленный советник, похоже, является вашим советником по оптимизации. Однако он не использует объект CNeuralNet, который я ожидал увидеть.
Советник прямого тестирования отсутствует, так как советник Attached не использует результаты оптимизации GA в качестве входных данных для массива весов, например, массива EURUSD.
Или я упустил какое-то логическое изменение в философии перцептрона?
Здравствуйте, мой друг. Я не очень хорошо тебя понимаю, поэтому прошу тебя излагать свои мысли постепенно. Оптимизация зависит от глубины влияния перцептрона, используемого в настройках. У каждой пары свои выводы. Также она зависит от количества проходов, так как их значение бесконечно.
Привет, Роман,
Я благодарен за быстрый ответ. Я думаю, что понимаю оптимизацию GA в том смысле, что результаты могут отличаться от прогона к прогону при использовании одинаковых таймфреймов, и что результаты будут отличаться в зависимости от даты начала, продолжительности теста и для каждой пары. Чего я не ожидал, так это того, что когда прогон в течение 3 лет обучения принесет 50% прибыли, советник потерпит неудачу через 5 дней, потеряв всю начальную позицию или не совершив ни одной сделки во время фактического прогона.
Моя конечная цель - разработать перцептронный советник для свинг-трейдинга, который обучается на фиксированную длину и работает только один месяц после последней даты периода обучения. Затем он будет повторно обучен на ту же длину, но период начала обучения будет на месяц позже, а затем будет работать второй месяц для фактических данных, как скользящая SMA. Я исхожу из того, что рынок Форекс постепенно меняет направление, и любая "обученная" сеть будет наиболее точной в первые несколько месяцев после обучения, а затем будет постепенно терять точность по мере изменения рыночных условий. Я также понимаю, что могут произойти значительные изменения на рынке, которые окажут прямое влияние на точность любой "обученной" сети. Такой тип изменений существенно повлияет на все последующие изменения.
По моим наблюдениям, угловой перцептрон хорошо чувствует начало разворотов до того, как они произойдут. К сожалению, он также хорош в обнаружении пауз в трендах и заключении сделок в ожидании разворота, который в данном случае не происходит.При продолжении тренда это приводит к значительным потерям из-за большого SL, который в начале реального теста приводит к потере стартовой позиции. Я думаю, что часть проблемы заключается в том, что 100 Perceptron loop требует адаптивной настройки для снижения общего количества сделок на основе баланса счета.
Мои непосредственные проблемы - из P.S. к моему первоначальному комментарию.
В ваших предыдущих сообщениях вы разместили советник для оптимизации (opt) и второй советник для тестирования торговли (trade). В этом сообщении есть только один: Советник Perceptron_MA_4. По моим ощущениям, этот советник можно использовать для запуска GA оптимизации, непосредственно соответствующей вашим ранним версиям OPT. Но в нем нет версии Trade для форвардного тестирования. Если это намеренно, я могу адаптировать этот советник для загрузки результатов GA, чтобы создать советник для форвардного тестирования.
В дополнение к советнику вы выложили объект класса NeualNet в качестве включаемого файла, который я не просматривал. Меня удивило то, что советник Perceptron_MA_4 не использует этот включаемый файл. Я ожидал, что будет оптимизирующая версия советника, которая включает класс CNeuralNet и использует одну из техник нормализации из вашей публикации в части 5. Я думаю, что создание класса объектов - это очень хорошее направление. Как объект, он становится очень простым для использования нескольких различных перцептронов одновременно в советнике, скажем, для сделок, настройки стоп-лосса или тейк-профита или, возможно, даже для создания адаптивной торговой стратегии с использованием альтернативных стратегий для трендов на плоском рынке. Да, я знаю, что несколько объектов будут требовать много времени для обучения.
Здравствуйте. Вы выбрали правильное направление. Если вам нужна помощь в решении конкретной задачи, напишите мне, и я постараюсь помочь. Просто напишите в приват.
Опубликована статья Эксперименты с нейронными сетями (часть 6): Перцептрон как самодостаточный инструмент прогнозирования цен:
Автор: Роман Поштар
- 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 6): Перцептрон как самодостаточное средство предсказания цены:
Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.
Индикаторы - это математические формулы, которые используются для анализа рынка и помогают определить тренды, моменты входа и выхода, а также уровни поддержки и сопротивления. Некоторые из наиболее распространенных индикаторов, которые можно использовать в перцептроне для анализа рынка Форекс, включают в себя:
Передача цены закрытия и индикаторов в перцептрон позволяет модели учитывать различные аспекты анализа рынка и создавать более точные прогнозы цен. Например, модель может использовать скользящую среднюю для определения общей тенденции на рынке, а затем использовать стохастический осциллятор для определения точки входа в рынок.
Автор: Roman Poshtar