не нужно путать мои слова с вашими обобщениями. хотите напомнить мне мои слова, цитируйте, а если вы сделали на основе моих слов свои выводы, так и говорите:-"на основе ваших слов, я сделал выводы, что вы думаете про Энштейна что он лошара" и это не будет моими словами это будут ваши выводы не понятно на чем основанные. Энштейн гениальная фигура в мировой науке, надо же так умудриться написать теорию относительности для одних и специальную теорию относительности для других.
Сдвиг(bias) я так понимаю это нейрон смещения? В описании пишется, что помогает, когда вход бывает ноль. Как на Ваш взгляд, для чего используют нейрон смещения и какие для него подбирать веса? По сути это же просто вес.
Как лучше проверять пороговую величину после преобразования сигмоидой или после?
> В описании пишется, что помогает, когда вход бывает ноль Это не связано именно со входом ноль; смещение даёт нейронам большую точность. Так надо (с) При обучении нейронки - смещение оптимизируется одновременно с другими весами.
> Как лучше проверять пороговую величину после преобразования сигмоидой или после?
Если у выходных нейронов используется активационная функция, то сверять значения на разных выходах или сверять значения с порогами нужно уже после активационной функции (после сигмоиды).
Добавлю что в скрытых слоях нейронки использовать какую-то активационную функцию нужно обязательно. А у выходных нейронов (самый последний слой) активация уже не настолько обязательна, например я при регрессии активацию не использую (т.е. линейная активация).
forexman77:
Имел ввиду, что например в mql4 одновременно получалось оптимизировать до 15 параметров, в mql5 побольше.
И получается, что подгоняется одни слой, потом второй с оптимизированным первым слоем и т.д. А вот хорошо бы было сразу все слои, но вычислительные мощности не дадут.
Есть у меня предположение, что когда поочередно оптимизируются слои, то в таком случае какой-нибудь патерн система уже не видит.
Даже, если один слой проптить, то следующие слои будут основываться на предположениях первого слоя.
Обучать нейронку по слоям можно, так делают при обучении нейронок с очень большим числом слоёв. Но это только на крайний случай.. если слоёв всего пара то лучше оптимизировать все веса сразу.
Искать веса нейронки генетическим оптимизатором в MT это плохая идея. Нейронка будет просто подогнана к имеющимся примерам, и будет неправильно предсказывать новые данные. Почитайте про обучение нейронки использую кроссвалидацию, это обязательно нужно знать и делать. Кроссвалидации хватит на то что бы нейронка правильно распознавала картинки и буковки, но для форекса и этого мало, нужно изобретать свои способы наподобие как тестируют советники валк-форвард тестом.
fxsaber: У Уважаемых участников ветки хочется спросить по этому поводу
Вопрос, как мне видится, ключевой: насколько сильно реальные ценовые данные отличаются от СБ? Если правильно понимаю, чем сильнее отличие, тем больше возможностей выжать профит. И наоборот, вплоть до "нет отличий - нет профита".
Отлчичаются от рандома на совсем чуточку...
Вот примерный график прибыли при торговле на eurusd m5, модель+советник в начале каждого бара предсказывает лонг или шорт, и либо держит туже сделку, либо переворачивает. Первых 10000 бар - те данные на которых модель тренировалась, затем 10000 новых для модели бар. Прибыль отображается как сумма пунктов, например прибыль 0.08 это = 0.08000 = 8000 пятизначных пунктов.
Три графика - без спреда, и с небольшим спредом (2 и 4 пятизнака). Комиссии и свопы я совсем не учитываю, тут не настолько чёткая симуляция торговли. Тут в теме гуру выжимают из моих данных гораздо большую точность, торговлю видимо можно ещё улучшить если знать как.
Что трактуется как - манипулятор, мошенник. Да Бог с ним))) Измерения то нормально сделаны? + Отношение к исследованию лауреатов...
измерения не проверял, не было меня там, когда они все это мерили. в интерферометре очень важна точность, отклонение зеркал или разность в расстояниях между ними может повлиять на результат, точность постановки зеркал зависит от длинны волны лазера. так что не все так просто как кажется.
Вот примерный график прибыли при торговле на eurusd
Не понял, что Вы хотели показать. Отличаются или нет? И если отличаются, то в чем?
Возможно, не правильно воспринял сказанное Вами, поправьте тогда. Вы утверждаете, что раз Вам удалось построить профитную ТС, то значит отличается. Я полностью согласен с этим если. Но по графикам совершенно не следует, что Вам это удалось. Никто не знает, удалось кому угодно это или нет. Поэтому спрашивал про отличия СБ и цВР, которые может найти МО.
Т.е. подход не обратный: есть профит, значит отличается. Потому как мы не знаем, закономерен ли профит. А прямой подход. Когда МО выявляет какие-то закономерности, но совсем не факт, что их можно использовать для получения профита. Однако, это несколько повышает вероятность когда-то этого добиться.
Вы всё правильно поняли. Согласен, рассуждение логичное, то что где-то в интернете прибыль на графике идёт вверх ещё не говорит о том что форекс неслучаен.
https://github.com/RandomKori/ForexTF Перешел на библиотеку Tensorflow. Для нее документации больше. Можно подключить к MT. Скомпилировал 64 разрядную библиотеку для винды. Выложил ее. Пусть раширение библиотеки so вас не смущает. Она прекрасно работает в винде и используется в визул студио. Балуюсь с ResNet собственной реализацции для форекс и фортс. Результаты обнадеживают. Пока веду борьбу с переобучением. В ближайших планах написать индикатор для ResNet. Весь код на гитхаб (как всегда).
Вчера нобелевку по физике вручили. Помню, что у вас Энштейн лошара, но гляньте - замеры нормально делали? А то мало ли...)))
https://indicator.ru/article/2017/10/03/za-chto-dali-nobelevskuyu-premiyu-po-fizike-2017/
не нужно путать мои слова с вашими обобщениями. хотите напомнить мне мои слова, цитируйте, а если вы сделали на основе моих слов свои выводы, так и говорите:-"на основе ваших слов, я сделал выводы, что вы думаете про Энштейна что он лошара" и это не будет моими словами это будут ваши выводы не понятно на чем основанные. Энштейн гениальная фигура в мировой науке, надо же так умудриться написать теорию относительности для одних и специальную теорию относительности для других.
с уважением.
а что за либа, откуда дровишки? (деревья)
с уважением.
Спасибо за ответ! Весьма познавательно для меня.
Сдвиг(bias) я так понимаю это нейрон смещения? В описании пишется, что помогает, когда вход бывает ноль. Как на Ваш взгляд, для чего используют нейрон смещения и какие для него подбирать веса? По сути это же просто вес.
Как лучше проверять пороговую величину после преобразования сигмоидой или после?
> В описании пишется, что помогает, когда вход бывает ноль
Это не связано именно со входом ноль; смещение даёт нейронам большую точность. Так надо (с)
При обучении нейронки - смещение оптимизируется одновременно с другими весами.
> Как лучше проверять пороговую величину после преобразования сигмоидой или после?
Если у выходных нейронов используется активационная функция, то сверять значения на разных выходах или сверять значения с порогами нужно уже после активационной функции (после сигмоиды).
Добавлю что в скрытых слоях нейронки использовать какую-то активационную функцию нужно обязательно. А у выходных нейронов (самый последний слой) активация уже не настолько обязательна, например я при регрессии активацию не использую (т.е. линейная активация).
Имел ввиду, что например в mql4 одновременно получалось оптимизировать до 15 параметров, в mql5 побольше.
И получается, что подгоняется одни слой, потом второй с оптимизированным первым слоем и т.д. А вот хорошо бы было сразу все слои, но вычислительные мощности не дадут.
Есть у меня предположение, что когда поочередно оптимизируются слои, то в таком случае какой-нибудь патерн система уже не видит.
Даже, если один слой проптить, то следующие слои будут основываться на предположениях первого слоя.
Обучать нейронку по слоям можно, так делают при обучении нейронок с очень большим числом слоёв. Но это только на крайний случай.. если слоёв всего пара то лучше оптимизировать все веса сразу.
Искать веса нейронки генетическим оптимизатором в MT это плохая идея. Нейронка будет просто подогнана к имеющимся примерам, и будет неправильно предсказывать новые данные. Почитайте про обучение нейронки использую кроссвалидацию, это обязательно нужно знать и делать. Кроссвалидации хватит на то что бы нейронка правильно распознавала картинки и буковки, но для форекса и этого мало, нужно изобретать свои способы наподобие как тестируют советники валк-форвард тестом.
У Уважаемых участников ветки хочется спросить по этому поводу
Вопрос, как мне видится, ключевой: насколько сильно реальные ценовые данные отличаются от СБ? Если правильно понимаю, чем сильнее отличие, тем больше возможностей выжать профит. И наоборот, вплоть до "нет отличий - нет профита".
Отлчичаются от рандома на совсем чуточку...
Вот примерный график прибыли при торговле на eurusd m5, модель+советник в начале каждого бара предсказывает лонг или шорт, и либо держит туже сделку, либо переворачивает.
Первых 10000 бар - те данные на которых модель тренировалась, затем 10000 новых для модели бар.
Прибыль отображается как сумма пунктов, например прибыль 0.08 это = 0.08000 = 8000 пятизначных пунктов.
Три графика - без спреда, и с небольшим спредом (2 и 4 пятизнака). Комиссии и свопы я совсем не учитываю, тут не настолько чёткая симуляция торговли.
Тут в теме гуру выжимают из моих данных гораздо большую точность, торговлю видимо можно ещё улучшить если знать как.
Что трактуется как - манипулятор, мошенник. Да Бог с ним)))
Измерения то нормально сделаны? + Отношение к исследованию лауреатов...
с уважением.
Отлчичаются от рандома на совсем чуточку...
Вот примерный график прибыли при торговле на eurusd
Не понял, что Вы хотели показать. Отличаются или нет? И если отличаются, то в чем?
Возможно, не правильно воспринял сказанное Вами, поправьте тогда. Вы утверждаете, что раз Вам удалось построить профитную ТС, то значит отличается. Я полностью согласен с этим если. Но по графикам совершенно не следует, что Вам это удалось. Никто не знает, удалось кому угодно это или нет. Поэтому спрашивал про отличия СБ и цВР, которые может найти МО.
Т.е. подход не обратный: есть профит, значит отличается. Потому как мы не знаем, закономерен ли профит. А прямой подход. Когда МО выявляет какие-то закономерности, но совсем не факт, что их можно использовать для получения профита. Однако, это несколько повышает вероятность когда-то этого добиться.
fxsaber:
Вы всё правильно поняли.
Согласен, рассуждение логичное, то что где-то в интернете прибыль на графике идёт вверх ещё не говорит о том что форекс неслучаен.
https://github.com/RandomKori/ForexTF Перешел на библиотеку Tensorflow. Для нее документации больше. Можно подключить к MT. Скомпилировал 64 разрядную библиотеку для винды. Выложил ее. Пусть раширение библиотеки so вас не смущает. Она прекрасно работает в винде и используется в визул студио. Балуюсь с ResNet собственной реализацции для форекс и фортс. Результаты обнадеживают. Пока веду борьбу с переобучением. В ближайших планах написать индикатор для ResNet. Весь код на гитхаб (как всегда).
Давай серьезно поговорим. Мне нужен твой профессиональный совет. Как думаешь, кто кого заборет - Один или Тор?????
Ахаха ха)) Дмитрий красавчег жжош ))
В споре тебя поддержываю, это все подгонка
Всем привет!!! Ребята, подскажите как выполнить задержку расчёта индикатора. Открылся новый бар, а индикатор нужно расчитать спустя 30 секунд!!!!!
Ну или подскажите где про это написано или пример, а то всё излазил, не могу найти :-(