"Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5. - страница 25
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
Если понадобится пример кода для метода дифференциальной эволюции - могу скинуть. Метод довольно простой. Ищет глобальные экстремумы.
Нет, я сказал по другому.
период тестирования и оптимизации такой же важный параметр системы как и величина тейк-профита если он используется к примеру. И убирать часть данных или добавлять только потому что сеть переобучилась это глупо. Уж тогда лучше в консерватории что-то поправить (поменять топологию сети к примеру). имха
TheXpert, спасибо, гляну
Создайте, господа программисты, такую НС и мы приступим к ее тестированию.
Вы вроде программируете немного.
Давайте я вам дам дллку с сеткой и покажу как ей пользоваться (это совсем несложно), а вы предоставите модель для тестов и обсуждения. Ведь входы и выходы создаете именно вы, сетке пофиг на что учиться.
Правда увы, пример могу предоставить только для 4ки. Сетка эхосетка.
Исходники дллки пока не хочу выкладывать. Если боитесь, могу дать исходники на компиляцию доверенному лицу.
Могу выложить сборку (дллка + советник) тоже на всеобщее обозрение.
период тестирования и оптимизации такой же важный параметр системы как и величина тейк-профита если он используется к примеру. И убирать часть данных или добавлять только потому что сеть переобучилась это глупо. Уж тогда лучше в консерватории что-то поправить (поменять топологию сети к примеру). имха
Если Вы занимались сетями лет 10 назад, то уже стоит сначала освежить знания в соответствующей области, прежде чем что либо говорить.
Да ладно те. MLP как работал так и будет.
Не будем сраться, господа, вот я к чему.
Не будем сраться, господа, вот я к чему.
Да ни кто пока и не.
Однако нужно понимать, для чего уменьшают количество нейронов в слоях и увеличивают количество примеров в Sample (суть одна и та же в обоих случаях - уменьшение степеней свободы нейронов) - естественно до определённых пределов - пока сеть не перестанет обучатся.
Для кого нужен этот сизифов труд по созданию нейро-движка, если никто не будет понимать, как с ним элементарно работать. Похоже, нужно будет писать ещё мануал для чайников по эффективной работе с движком - типа полезных советов. Иначе посыпятся масса упрёков от простых юзеров-трейдеров: - "Юзаю нейро-движок, а депозит тает на глазах - непорядок, что за безобразие? Я буду жаловаться!".
Ну вот для этого и желательно иметь кого-то компетентного, но не программиста.
Не надо сейчас делать космический корабль, как бы это не хотелось учитывая уже большой опыт и багаж у каждого из вас за плечами.
И автомобиль не надо и велосипед не надо .Сделайте самокат. Простой , тупой, понятный и надежный. Это избавит вас на этой стадии от споров на тему формулы лучшего топлива для звездолета.
Сам факт наличия работающего самоката привлечет внимание. Он не решит сверхзадачи ? И не надо. Достаточно , что привлечет внимание и к компромисам на простом вам прийти будет легче.
Сформулирую то, что мне нужно для торговли. Остальные трейдеры добавят.
...
Во то, что хотелось бы получить.
Создайте, господа программисты, такую НС и мы приступим к ее тестированию. Результаты тестов будем выкладывать на форуме и обсуждать их. При таком подходе, трейдеры и программисты в течение не продолжительного времени, начнут говорить на понятном обеим сторонам языке.
Из вышеперечисленного я делаю вывод что:
необходимо иметь три блока
1 блок предобработки
2 НС
3 блок постобработки
предобработка будет готовить и распределять необходимые данные по входам.
меж ними болтается НС
постобработка включает в себя как образцы выходов так и интерпретацию выходов для советника.
Предобработка и постобработка должны быть в одном классе иначе может появится затруднения с соотвествием входов и образцов выхода для обучения, этот класс экспортирует два выходных массива (входы и выходы) в НС, массив выходов экспортируется через взаимоисключающие методы (в режиме обучения только чтение, в рабочем режиме только запись).
Таким образом пользователь насыщает виртуальные методы пред и пост обработки своими, подключает к классу пред_пост_обработки НС и вызывает класс из советника. В советнике класс только отдаёт постобработанные данные (получает же данные напрямую из рыночного окружения).
гдето так видится.
Может я подойду. На программиста не тяну, двух высших нет. Но что-то соображаю
Виктор, будем рады любой помощи.
Не надо сейчас делать космический корабль, как бы это не хотелось учитывая уже большой опыт и багаж у каждого из вас за плечами.
И автомобиль не надо и велосипед не надо .Сделайте самокат. Простой , тупой, понятный и надежный. Это избавит вас на этой стадии от споров на тему формулы лучшего топлива для звездолета.
Сам факт наличия работающего самоката привлечет внимание. Он не решит сверхзадачи ? И не надо. Достаточно , что привлечет внимание и к компромисам на простом вам прийти будет легче.
Согласен. Да ну эти звездолеты, давайте делать самокат/велосипед (я имею введу что изобретать его не нужно, его нужно в MQL-е реализовать).
Довайте постамим перед собой конкретную задачу и подумаем как ее максимально эффективней решить. Например представим себе что я не в теме про то что такое MQL5 (да и с ООП знаком только на уровне "чайника"), никогда не сталкивался с НС (н то что с НС, плохо понимаю что такое экспертные системы и т.д.). Но зато я могу торговать руками и имею определенную ТС.
Так вот, представим что всех моих знаний хватило чтобы сформулировать следующее:
1, Мне нужна нейросеть которая на основе определенных данных и по определенных правилам (заранее не известным) выдаст некий результат в виде определенного сигнала. На выходе мы будем иметь дело со следующими вариантами: покупать, продавать, ждать.
2 При этом сигналы должны поступать из различных источников. К примеру это должны быть: несложные свечные модели, стандартные индикаторы (CCI, MA, RSI, Стохастик и др.), поток котировок и прочее что только может прийти в голову трейдеру.
3. Не важно в каком виде будет реализована логика и функционал сети, да и как конкретно будет сеть обучаться не важно (будем считать что для меня НС является ЧЕРНЫМ/СЕРЫМ ЯЩИКОМ). Но с точки зрения обучения важно чтобы была возможность производить обучение по данным из заранее подготовленного файла (или нескольких файлов), на действий трейдера/эсперта на торговом счете (може еще какие варианты будут).
4. Нужно чтобы набор правил мог быть сохранен в файл и в случае необходимости загружен из него.
Исходя из всего вышесказанного нужно получить НС которая будет состоять из "двух" слоев нейронов (помним что я чайник!):
а) Первый слой состоит из нейронов анализирующих первичный сигнал (индикаторы, свечные модели, поток котировок и пр.). В упрощенном варианте каждый нейрон обрабатывает только один источник вхоода. на выходе мы получаем три варианта - покупать, продавать, ждать.
б) Получает закодированный сигнал (покупать, продавать, ждать) от одного или нескольких нейронов "начального" уровня. На основании правил генерирует единый сигнал.