Да, это, кажется, называется проклятием размерности :) На самом деле, в моем случае, куча одинаковых осцилляторов на входе, всё это надо убрать и оставить один.
Еще вопрос - при нормализации данных для входов, лучше нормализовать все вектора одновременно, одним циклом, с учетом макс и мин значений из всей совокупности, или же нормализовать для каждого входа отдельно, с учетом макс и мин каждого конкретного вектора?
Нееросеть не будет давать приимущества, пока ты не заставиш ее генерировать торговые идеи. У тебя куча индикаторов и у них уже заданы жесткие параметры, которые ты выбрал. Подумай что ты хочеш от нееросети? Чтобы ты создал ошибочную теорию, а она ее исправила?
Нееросеть должна сама создать торговую модель, ее нужно обучить не просто торговать, но создавать модели, проверять их и отсеивать заведомо убыточные. На простой сети этого не добиться. В идеале она должна создавать торговые идеи в процессе работы в реальном времени, И в реальном времени отсеивать неправильные. и моделей должно торговаться одновременно несколько, чтобы создать избыточность.
Ага, почитал.. философии много.. а самих реализаций мало.. то есть люди любят больше философствовать, чем что-то реальное делать :) :) :) Шучу конечно. Но мне хотелось бы увидеть что-то, что торгует стабильно в + на нейросетке. Без кода и раскрытия алгоритмов, просто как мотивирующий фактор :)
Maxim Romanov: Нееросеть не будет давать приимущества, пока ты не заставиш ее генерировать торговые идеи. У тебя куча индикаторов и у них уже заданы жесткие параметры, которые ты выбрал. Подумай что ты хочеш от нееросети? Чтобы ты создал ошибочную теорию, а она ее исправила?
Нееросеть должна сама создать торговую модель, ее нужно обучить не просто торговать, но создавать модели, проверять их и отсеивать заведомо убыточные. На простой сети этого не добиться. В идеале она должна создавать торговые идеи в процессе работы в реальном времени, И в реальном времени отсеивать неправильные. и моделей должно торговаться одновременно несколько, чтобы создать избыточность.
Вот моя нейросеть работает, да. Ну в минус, в ноль, не важно. Главное что она работает. Смотрю сделки на графике, и что я вижу - она прогнозирует направление зигзага (ну или пытается это делать), и даже видно, что иногда сделки очень точные. Но проблема в том, что она сама ничего не создает, а пытается делать ровно то, чему ее обучают. А поскольку рынок сам по себе нелинейный, получается, что нелинейная ф-я нейросети пытается воевать с нелинейным рынком, у которого безграничная свобода различных паттернов. Паттерны, иногда, могут быть похожи, но из этого не следует, что они предсказывают одинаковые последствия. (Или следует, из фрактальной теории??) Поэтому, о создании какой конкретной модели тут можно говорить? Можно говорить лишь говорить о сохранении какой-то зависимости за рамками обучающей выборки, которая найдена и используется. Но на рынке есть шум, хаотические колебания, которые нарастают и выводят систему из равновесия. Причем, даже самые малые отклонения, накапливаясь, полностью меняют поведение системы, и с этим нейросеть уже ничего поделать не может. И как она в реальном времени сможет что-то отсеивать?
Если говорить о моделировании вообще, то есть мультифрактальная модель доходности активов Мандельброта, которая описывается ф-ей Вейерштрасса-Мандельброта. Я интересовался этой темой, ф-я строит графики, очень похожие на рыночные. Так вот, если сетку обучать по ней каким-то образом, то, возможно, она научится "улавливать" эти самые хаотические отклонения и выдавать интересный прогноз. То есть это будет реальная рыночноя модель. Но это все очень сложно и из области фантазий и я этого точно не сделаю.
Прогноз на пятницу сработал, цель была взята с запасом. Результат можно увидеть на графике слева. Прогноза как такового далее не будет - надвигаются праздники, закрытие торгов, вялый рынок и т.д. Поэтому на правом графике просто приведена общая картина, так сказать, предположительный обзор будущей ситуации. Поскольку год подходит к завершению и...
На. Опыт.
Читать всё. Включая ссыли.
Особенно крайнюю
https://www.mql5.com/ru/users/better
Нейро кончилась
http://forex-pamm.com/
:-)
Надо уметь данные на вход готовить.
Это тоже самое, как определить закономерности на рынке, и в этом случае сетка точно не нужна.
И все-таки обучение сетки на конкретном участке - это ее минус, и придется ее периодически переобучать, не смотря на все умения по готовке ...
Да, это, кажется, называется проклятием размерности :) На самом деле, в моем случае, куча одинаковых осцилляторов на входе, всё это надо убрать и оставить один.
Еще вопрос - при нормализации данных для входов, лучше нормализовать все вектора одновременно, одним циклом, с учетом макс и мин значений из всей совокупности, или же нормализовать для каждого входа отдельно, с учетом макс и мин каждого конкретного вектора?
валяется нейросеть- хлайман
на золоте - коим я работаю дает хронический убыток. как ни пыталась обучиться на показаных входах- все равно сливается даже на истории.
Делал советники на нейронках. Причем посвятил им несколько лет упорных исследований.
Моё мнение - нейросети для финансовых рынков не пригодны.
Есть гораздо проще и надёжней способы заработать.
Но в качестве хобби и факультатива - почему бы и нет...
https://www.mql5.com/ru/forum/8158/page10#comment_334926
На. Опыт.
Читать всё. Включая ссыли.
Особенно крайнюю
https://www.mql5.com/ru/users/better
Нейро кончилась
http://forex-pamm.com/
:-)
Делал советники на нейронках. Причем посвятил им несколько лет упорных исследований.
Моё мнение - нейросети для финансовых рынков не пригодны.
Есть гораздо проще и надёжней способы заработать.
Но в качестве хобби и факультатива - почему бы и нет...
Нееросеть не будет давать приимущества, пока ты не заставиш ее генерировать торговые идеи. У тебя куча индикаторов и у них уже заданы жесткие параметры, которые ты выбрал. Подумай что ты хочеш от нееросети? Чтобы ты создал ошибочную теорию, а она ее исправила?
Вот моя нейросеть работает, да. Ну в минус, в ноль, не важно. Главное что она работает. Смотрю сделки на графике, и что я вижу - она прогнозирует направление зигзага (ну или пытается это делать), и даже видно, что иногда сделки очень точные. Но проблема в том, что она сама ничего не создает, а пытается делать ровно то, чему ее обучают. А поскольку рынок сам по себе нелинейный, получается, что нелинейная ф-я нейросети пытается воевать с нелинейным рынком, у которого безграничная свобода различных паттернов. Паттерны, иногда, могут быть похожи, но из этого не следует, что они предсказывают одинаковые последствия. (Или следует, из фрактальной теории??) Поэтому, о создании какой конкретной модели тут можно говорить? Можно говорить лишь говорить о сохранении какой-то зависимости за рамками обучающей выборки, которая найдена и используется. Но на рынке есть шум, хаотические колебания, которые нарастают и выводят систему из равновесия. Причем, даже самые малые отклонения, накапливаясь, полностью меняют поведение системы, и с этим нейросеть уже ничего поделать не может. И как она в реальном времени сможет что-то отсеивать?
Если говорить о моделировании вообще, то есть мультифрактальная модель доходности активов Мандельброта, которая описывается ф-ей Вейерштрасса-Мандельброта. Я интересовался этой темой, ф-я строит графики, очень похожие на рыночные. Так вот, если сетку обучать по ней каким-то образом, то, возможно, она научится "улавливать" эти самые хаотические отклонения и выдавать интересный прогноз. То есть это будет реальная рыночноя модель. Но это все очень сложно и из области фантазий и я этого точно не сделаю.
валяется нейросеть- хлайман
на золоте - коим я работаю дает хронический убыток. как ни пыталась обучиться на показаных входах- все равно сливается даже на истории.