Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 46
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
Cогласен, интересная... но мне там практически ничего не понятно толком, начиная с идеологии заканчивая самим кодом, очень всего много и многие операторы мне даже не известны
Если бы кто то смог это все пояснить хотя бы на элементарных примерах как применить ее в торговле то это стало бы хорошым толчком для экспериментов для таких неучей как я
Надо вам самим примеры поискать в интернете.
Очень интересная нейросеть http://gekkoquant.com/2016/05/08/evolving-neural-networks-through-augmenting-topologies-part-3-of-4/ как думаете можно ее заставить саму торговать и чтоб она сама обучалась на своих ошибках? И если да то как, приглашаю к обсуждению
Особенность этой нейронной сети в адаптирующейся топологии. Это не просто набор входов, скрытых нейронов и выходов; а модель в которой в процессе эволюции нейроны связываются и разъединяются друг с другом, меняются их веса, таким образом постепенно адаптируясь сеть даёт всё лучшие результаты. В итоге должна получиться сеть с уникальными нейронными связями и весами, хорошо подходящими для конкретной задачи.
Для форекса чуда не произойдёт, эта сеть просто обучится на заранее подготовленных примерах, как и обычная сеть. Скорее всего даже будет выдавать на них 100% точность. Но во фронттесте наверное сольёт весь баланс, с чего бы ей его не слить? :)
Я когда-то пробовал обучать нейронку в самом советнике, дообучая её на каждом новом баре. Вышло плохо, сеть таки увеличивала баланс, но через какие-то промежутки времени внезапно теряла больше чем заработала. Потом опять начинала увеличивать баланс, и через какое-то время опять внезапно сильно сливала. Как будто иногда происходят события, резко меняющие все внутренние процессы поведения форекс-пары, и модель приходит в полную негодность на время, пока опять не дообучится. Я такой подход отбросил, слишком сложно, нужно подбирать скорость обучения новых данных, вводить логику типа "если профит упал на X пунктов за Y дней, то остановить торговлю на Z дней", всё это перебирать и оптимизировать. Легче раз в месяц просто с нуля новую сеть обучить.
Особенность этой нейронной сети в адаптирующейся топологии. Это не просто набор входов, скрытых нейронов и выходов; а модель в которой в процессе эволюции нейроны связываются и разъединяются друг с другом, меняются их веса, таким образом постепенно адаптируясь сеть даёт всё лучшие результаты. В итоге должна получиться сеть с уникальными нейронными связями и весами, хорошо подходящими для конкретной задачи.
Для форекса чуда не произойдёт, эта сеть просто обучится на заранее подготовленных примерах, как и обычная сеть. Скорее всего даже будет выдавать на них 100% точность. Но во фронттесте наверное сольёт весь баланс, с чего бы ей его не слить? :)
Я когда-то пробовал обучать нейронку в самом советнике, дообучая её на каждом новом баре. Вышло плохо, сеть таки увеличивала баланс, но через какие-то промежутки времени внезапно теряла больше чем заработала. Потом опять начинала увеличивать баланс, и через какое-то время опять внезапно сильно сливала. Как будто иногда происходят события, резко меняющие все внутренние процессы поведения форекс-пары, и модель приходит в полную негодность на время, пока опять не дообучится. Я такой подход отбросил, слишком сложно, нужно подбирать скорость обучения новых данных, вводить логику типа "если профит упал на X пунктов за Y дней, то остановить торговлю на Z дней", всё это перебирать и оптимизировать. Легче раз в месяц просто с нуля новую сеть обучить.
Интересно.
По идее, если правильно поставить эксперимент (Ранний останов обучения!), то такая адаптациия может и принесет пользу.
Они там вроде пакет для R готовят. Надо взять на заметку.
1) Для форекса чуда не произойдёт, эта сеть просто обучится на заранее подготовленных примерах, как и обычная сеть. Скорее всего даже будет выдавать на них 100% точность. Но во фронттесте наверное сольёт весь баланс, с чего бы ей его не слить? :)
2) Я когда-то пробовал обучать нейронку в самом советнике, дообучая её на каждом новом баре. Вышло плохо, сеть таки увеличивала баланс, но через какие-то промежутки времени внезапно теряла больше чем заработала. Потом опять начинала увеличивать баланс, и через какое-то время опять внезапно сильно сливала.
1) Да возможно вы правы, но эта сеть умеет сама обучаться как принимать решения, те это не обычная классификация без учителя, а значит можно в ней реализовать ту концепцию о которой я давно уже говорил - можно ее учить не стандартной целевой в виде бай-сел-бай или 00011101011, а более абстрактно например тупо поставить условия типа: Сеть! мне пофиг как ты там будешь торговать но я хочу чтоб твой заработок в день составлял не мение 1% просадке 0.5% и она сама будет искать правила , комбинации для решения этой задачи. Если я где то тут не прав и наговорил ахинеи то поправьте меня для моего же блага )
2) Я тоже буквально позавчера похожее пробовал, только немного иначе... На 5-ти минутке шел скользящим окном в 150 свечей и на каждой новой свече тренировал форест и торговал, потом на новой свече переобучал модель итд.. результаты получились удивительно хорошими, где то 5 раз я проганял на одних и тех же данных такую торговлю, модель всегда была в плюсе от 8% до 20% в месяц, я уже обрадовался думаю прогоню еще разок) и тут слив, еще разок опять слив)) кароче получается что чисто случайно что ли модель зарабатывала...
Кстати еще такую штуку потом пробовал, при каждом переобучении через "importense" в RF выявлял наиболее значимые признаки то есть как бы "на ходу" и обучал модель только на значимых, модель после такого начала работать в примерно в 2 раза хуже))) что меня очень удивило)))
Очень интересная тема.
Но, если работаем с НС, то количество входов надо, на мой взгляд, максимально сокращать.
Каждый лишний вход «утяжеляет» сеть, снижает её обучаемость и ведёт к простому запоминанию данных или, как тут обсуждалось, к метанию между входами/переобучению.
Очень интересная тема.
Но, если работаем с НС, то количество входов надо, на мой взгляд, максимально сокращать.
Каждый лишний вход «утяжеляет» сеть, снижает её обучаемость и ведёт к простому запоминанию данных или, как тут обсуждалось, к метанию между входами/переобучению.
Это не вопрос. Можно перед обучением отобрать любое желаемое количество входов.
Это да.
Но, к сожалению, бытует мнение, что чем больше подашь, тем лучше.
А она, то бишь НС, дескать, сама отберёт что надо.
В корне неверный подход.
Это да.
Но, к сожалению, бытует мнение, что чем больше подашь, тем лучше.
А она, то бишь НС, дескать, сама отберёт что надо.
В корне неверный подход.
Добавлю интригу -- не надо подавать изменение курса торгуемого элемента.
Это всё равно что тащить себя за волосы из болота.
Ищите и другие источники данных.
Да пребудет с вами Профит!
:)