Zigzag göstergesi ve sinir ağları - sayfa 9

Yeni yorum
 
Piligrimm :
Tüm program Matlab'da yazılmıştır, tahminleri hesaplayan kısım Matlab'da derlenmiştir ve her dakika yeni bir çubuğun geçişi hakkında girdi verilerini toplayan bir göstergeden başlatılan bir exe dosyası olarak çalışır. Ağı eğiten ve eşik katsayılarını optimize eden kısım doğrudan Matlab'da çalışır ve her 5 dakikada bir zamanlayıcıda çalışır, çünkü Ağ eğitimi ile derlenmiş yürütülebilir dosya çalışmıyor, nedenini anlayamıyorum, derleme hatasız çalışıyor.


Teşekkürler, ağların inşasını matlab'da ve MT4 referansıyla ele alacağım. Kişisel gelişmelerinizden bir şeyler paylaşabilirseniz, lütfen loknar@list.ru adresine gönderin. Çok minnettar kalırım.

 
Mathemat :
Piligrimm yazdı: Şimdi sistemim her 5 dakikada bir yeniden eğitiliyor ve yeni bir çubuk geldiğinde tahminler her dakika yeniden hesaplanıyor, eğer çok daha fazla RAM ve hıza sahip olsaydım, hesaplama ile birlikte her adımda yeniden eğitim yapıldı ve tahminlerin doğruluğu arttı önemli ölçüde

Her 5 dakikada bir yeniden eğitim ve her dakika tahminleri yeniden hesaplama - çok sık değil mi? Ve tahminin doğruluğunu (her tikte ya da ne?) geliştirmek için yeniden eğitim (ve hesaplamalar) sıklığını daha da artırma arzunuz bana garip geliyor. Veri varış sıklığına denk gelen bir sıklıkta yeniden eğitim almanın gerçek bir çalışma sistemine yardımcı olacağından şüpheliyim.

PS Ve pf>25 sadece bir rüya değil, aynı zamanda rezil bir şey... Karlı işlemlerin kaybedilen işlemlere oranı 5:1 ve TP/SL = 5 olsa da, bu oldukça gerçekleştirilebilir.


Şüphe etme hakkı sizin hakkınızdır. Sadece pazar vizyonumu ve stratejimi uygulama yollarını ifade ediyorum. Çalışma nispeten sakin bir pazarda devam ediyorsa, her 5 dakikada bir yeniden eğitim yeterlidir. Örneğin, sistemi bir günde eğitmiş, bir günde tekrar piyasaya bağlanıyorum ve yeniden eğitim almadan eski ayarlarla ilgili bir tahmin yapıyorum ve test örneğindeki hata %14'ten %28'e kadar olmasına rağmen, sistem tatmin edici tahminler veriyor, ancak bunun tahmin olduğuna dair bir garanti olmamasına rağmen, ilgili dönemin hatalı olacağı tahmin ediliyor.

Her hesaplamadan önce yeniden eğitim yapmak için, sistemin kararlılığı ve doğruluğu sorununu her koşulda, haber bültenleri vb. ile çözmeye çalışıyorum. Bu gereksiz gibi görünse de, benim pazar araştırmalarıma göre, hayata geçirmeyi düşündüğüm, her koşulda her zaman bir adım önde olan verimli ve batmaz bir sistem için gerekli bir koşuldur.

 
Loknar :
Hacı :
Tüm program Matlab'da yazılmıştır, tahminleri hesaplayan kısım Matlab'da derlenmiştir ve her dakika yeni bir çubuğun geçişi hakkında girdi verilerini toplayan bir göstergeden başlatılan bir exe dosyası olarak çalışır. Ağı eğiten ve eşik katsayılarını optimize eden kısım doğrudan Matlab'da çalışır ve her 5 dakikada bir zamanlayıcıda çalışır, çünkü Ağ eğitimi ile derlenmiş yürütülebilir dosya çalışmıyor, nedenini anlayamıyorum, derleme hatasız çalışıyor.


Teşekkürler, ağların inşasını matlab'da ve MT4 referansıyla ele alacağım. Kişisel gelişmelerinizden bir şeyler paylaşabilirseniz, lütfen loknar@list.ru adresine gönderin. Çok minnettar kalırım.

Örneğin, basit bir ağ, ancak etkili bir şekilde çalışıyor, bunu kullanıyorum:

 
Piligrimm :

Örneğin, basit bir ağ, ancak etkili bir şekilde çalışıyor, bunu kullanıyorum:



bilgi için teşekkürler

Matlab (7.5 şimdi bir sürü eklenti ile indiriyorum) veya genel olarak sinir ağları için tüm ilişkisel yazılımlar için bir çeşit başıboş ihtiyacınız varsa, işbirliği yapmaya hazırım.

 

Herkes için "mutluluğun formülünü" paylaşabilirim!

 GP1 [ iq+1 ] = 0.3 * (( - 0.610885 * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 2 ] - 0.0795671 * GP1 [ iq ] * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 2 ] + 1.19161 * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 1 ] - 0.422269 
                   * GP1 [ iq ]) / ( GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 1 ] - 0.505662 * GP1 [ iq ] * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 1 ] - 0.415455 * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ])) + 0.7 * (( - 0.610885 * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 3 ]
                   - 0.0795671 * GP1 [ iq - 1 ] * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 3 ] + 1.19161 * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ] - 0.422269 * GP1 [ iq - 1 ]) / ( GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ] - 0.505662 * GP1 [ iq - 1 ]
                   * GP1 [ iq - 2 ] * GP1 [ iq - 2 ] - 0.415455 * GP1 [ iq - 3 ] * GP1 [ iq - 3 ])) ;
 
GP1 - это или точки перелома в Зиг-Заге, или в любой другой последовательности, которую Вы хотите прогнозировать, например, МА, или просто цены валют, 
хотя я в этих вариантах не проверял, но думаю будет работать.
В расчетах используются переменные сформированные в обратном порядке по отношению к стандартной индексации в МТ 4 , если хотите применять формулу для
прямой индексации МТ 4 ,то iq -..., замените на iq +... .
Прогноз не 100 %, но лучше, чем ничего, использовать в индикаторах можно.

Görevinize bireysel olarak uyum sağlamak için katsayılarla da oynayabilirsiniz: 0,3*( ve 0,7*(, toplam bir olmalıdır.

 
Piligrimm :

Herkes için "mutluluğun formülünü" paylaşabilirim!

 GD [ iq ]
bir tür vahşi polinom, rastgele sayılardır (eğer GD[iq] tırnak işareti ise). Bazı yasalara göre, -0.610885, vb. sabit katsayıları yeniden hesaplamak belki mantıklı olabilir. Bu korkunç formülün elde edildiği teoriyi önerebilir misiniz :-). Yoksa Millet Meclisi'nin kötü şöhretli zekası mı?
 
Piligrimm :

Herkes için "mutluluğun formülünü" paylaşabilirim!

Görevinize bireysel olarak uyum sağlamak için katsayılarla da oynayabilirsiniz: 0,3*( ve 0,7*(, toplam bir olmalıdır.


Peki iq nedir? Bir zikzaktan bahsediyorsak, bu sadece endekslerinin bir dizisi midir? Onlar. iq-1 önceki zikzak kırılma noktası olacak mı?
 
Loknar :
Hacı :

Herkes için "mutluluğun formülünü" paylaşabilirim!

Görevinize bireysel olarak uyum sağlamak için katsayılarla da oynayabilirsiniz: 0,3*( ve 0,7*(, toplam bir olmalıdır.


Peki iq nedir? Bir zikzaktan bahsediyorsak, bu sadece endekslerinin bir dizisi midir? Onlar. iq-1 önceki zikzak kırılma noktası olacak mı?

Evet, doğru, iq-1 önceki nokta. Evrensel bir "mutluluk formülü" olmadığını, herkesin kendine ait olduğunu anlamanızı istiyorum, grafikleri yukarıda verilen göstergem için bu polinomu geliştirdim, diğer verilerle nasıl çalışacağını - kontrol etmedim, ama umarım birisi faydalı olabilir ve eğer biri çalışmıyorsa - kesinlikle yargılamayın.

Bu polinomun oluşturulduğu algoritma hakkında konuşursak, bu, çeşitli argümanların bağlandığı yasaların aranmasına dayanır, bu durumda tahmin edilecek eğilimle ilgili gecikmeli argümanlar.

Şekil, bu polinomun benim için nasıl çalıştığını gösteriyor: mavi çizgi, bükülme noktaları boyunca trend, pembe olan ise polinomdan geçiriliyor. Giriş verileri normalleştirilir, bu nedenle bu ölçek ölçeklenir.

 
Piligrimm писал (а): Herkes için "mutluluğun formülünü" paylaşabilirim!
 GP1 [ iq+1 ] =
İşte buradasın, ren geyiği...
 
Prival :
Hacı :

Herkes için "mutluluğun formülünü" paylaşabilirim!

 GD [ iq ]
bir tür vahşi polinom, rastgele sayılardır (eğer GD[iq] tırnak işareti ise). Bazı yasalara göre, -0.610885, vb. sabit katsayıları yeniden hesaplamak belki mantıklı olabilir. Bu korkunç formülün elde edildiği teoriyi önerebilir misiniz :-). Yoksa Millet Meclisi'nin kötü şöhretli zekası mı?

Daha önce gösterdiğim polinom o kadar da vahşi değil, örneğin hesaplamalarımda kullandığım gerçekten vahşi bir polinomu gösterebilirim.

Matlab'da yazılmış, dolaşıma girmesin diye son iki satır kaldırılmıştır.

GR(i)=0.25*(0.4*(0.55*(0.6*(0.09*(-0.00192393) +GM(i+3)*(-0.1725) +GM(i+6)*(1.17444))+0.28 *( -0.00130286 +(-0.000123992 +GM(i+5)*(-0.821849) ...

+GM(i+6)*(1.82199))*(0.302188) +(-0.00145804 +GM(i+4)*(-0.153087) +GM(i+6)*(1.15453))*(0.699112) )+ 0.09*(-0.000577229 +GM(i+3)*(-0.162435)...

+GM(i+6)*(1.16299))+0.09*((0.832328 *GM(i+4)*GM(i+6)-0.119317 *GM(i+6)*GM(i+6)*GM (i+5)-0.100951 *GM(i+5)-0.0192996 *GM(i+2))/(GM(i+4)-0.361992...

*GM(i+5)-0.0452508 *GM(i+6)))+0.09*((1.00001 *GM(i+6)*GM(i+6)*GM(i+6)*GM(i+ 6 )-1.03818 *GM(i+6)*GM(i+6))/(GM(i+6)*GM(i+6)*GM(i+6)-1.03817...

*GM(i+6)))+0.09*((1.07271 *GM(i+6)-0.512733 *GM(i+6)+0.684408 *GM(i+4)-0.485238 *GM(i+4)* GM(i+4))/(1-0.240858 *GM(i+5)*GM(i+6)))+0.09...

*((1.00137*GM(i+6)*GM(i+6)-0.000473002 *GM(i+4)*GM(i+6)-0.998682 *GM(i+6)*GM(i+6) +6.16771e-006 *GM(i+4)*GM(i+6)*GM(i+6))/(GM(i+6)-0.997777...

*GM(i+6)))+0.09*(0.730651 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+6)/(GM(i+4)*GM(i+4) -0.269349 *GM(i+5)*GM(i+5)))+0. 09*((0.717833 *GM(i+6)*GM(i+4)*GM(i+6)...

-0.11191*GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+4))/(GM(i+6)*GM(i+4)-0.471068 *GM(i+6)*GM (i+5)+0.209781 *GM(i+6)*GM(i+6)-0.132089 *GM(i+3)*GM(i+6)-0.000702832 ....

*GM(i+5)))+0.4*(0.2*(0.6*(-0.00130286 +(-0.000123992 +GM(i+5)*(-0.821849) +GM(i+6)*(1. 82199) ))*(0.302188) +(-0.00145804 +GM(i+4)...

*(-0.153087) +GM(i+6)*(1.15453))*(0.699112))+0.4*((0.717833 *GM(i+6)*GM(i+4)*GM(i+6)- 0. 11191 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+4))/(GM(i+6)*GM(i+4)...

-0.471068 *GM(i+6)*GM(i+5)+0,209781 *GM(i+6)*GM(i+6)-0.132089 *GM(i+3)*GM(i+6)-0 . 000702832 *GM(i+5)))+0,25*(-0,000577229 +GM(i+3)*(-0,162435)...

+GM(i+6)*(1.16299))+0.35*((1.00001 *GM(i+6)*GM(i+6)*GM(i+6)*GM(i+6)-1.03818 *GM (i+6)*GM(i+6))/(GM(i+6)*GM(i+6)*GM(i+6)-1.03817 *GM(i+6))).. .

+0.2*((1.07271 *GM(i+6)-0.512733 *GM(i+6)+0.684408 *GM(i+4)-0.485238 *GM(i+4)*GM(i+4))/( 1-0.240858 *GM(i+5)*GM(i+6)))))+0.45*(0.4*((1.73835 ...

*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)-0.0334794 *GM(i+3 )*GM(i+4)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)-0. 919558 *GM(i+4)...

*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)-0.376192 *GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5 )*GM(i+5)-0.345737/(GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)-0. 0355159...

*GM(i+3)-0.901092 *GM(i+4)))+0.6*((-2.01988 *GM(i+3)*GM(i+3)*GM(i+4)*GM(i +6)+2.90062 *GM(i+3)*GM(i+3)*GM(i+4)+5.31466 *GM(i+3)*GM(i+3)...

*GM(i+5)-3.01304 *GM(i+3)*GM(i+3)-4.34954 *GM(i+3)*GM(i+5))/(GM(i+3)*GM (i+3)*GM(i+4)-2.16719))))+0.4*(0.33*((1.00914 *GM(i+4)*GM(i+5)...

*GM(i+5)+0.977507 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+5)-1.9751 *GM(i+4)*GM(i+3)*GM(i +5))/(GM(i+4)*GM(i+5)-0.988447*GM(i+3)*GM(i+3)))+0.67*((2.51015 ...

*GM(i+6)-0.979174 *GM(i+5)*GM(i+6)-0.642762/(1-0.111777 *GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+ 4 ))))+0. 4*(0.9*(0.3*((1.00914 *GM(i+4)*GM(i+5)*GM(i+5)...)

+0.977507 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+5)-1.9751 *GM(i+4)*GM(i+3)*GM(i+5))/(GM (i+4)*GM(i+5)-0.988447*GM(i+3)*GM(i+3)))+0.7*((0.0988538 *GM(i+4)...

*GM(i+6)-0.0240242 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+5)*GM(i+5)+0.0291295 *GM(i+4)*GM(i +4)+0. 904081 *GM(i+4)-0.951504 *GM(i+3))/(GM(i+4)-0.943467...

*GM(i+3))))+0,1*((2,01304 *GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)-2.02312 *GM(i +4)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)+0.0156151 *GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)) .. .

/(GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)-1.01005 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+5)-1.14951e-005 *GM(i+5)*GM(i+5)+0.0155924 *GM(i+5)*GM(i+5)-7.72653e-007 *GM(i+5)...

*GM(i+5)*GM(i+5))))+1.8*(0.3*((-0.610885 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+5)-0.0795671 *GM(i+3)*GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+5)+1. 19161 *GM(i+4)...

*GM(i+4)-0.422269 *GM(i+3))/(GM(i+4)*GM(i+4)-0.505662 *GM(i+3)*GM(i+4)*GM (i+4)-0.415455 *GM(i+5)*GM(i+5)))+0.7*((-0.610885 *GM(i+5)*GM(i+5)...

*GM(i+6)-0.0795671*GM(i+4)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+5)*GM(i+6)+1.19161 *GM(i +5)*GM(i+5)-0. 422269 *GM(i+4))/(GM(i+5)*GM(i+5)-0.505662 *GM(i+4)...

*GM(i+5)*GM(i+5)-0.415455 *GM(i+6)*GM(i+6))))+0.3*((0.325815 *GM(i+5)*GM(i) +5)*GM(i+5)-0.322486 *GM(i+4)*GM(i+4)*GM(i+4)+0.00437944 *GM(i+5))...

1234567891011
Yeni yorum
Neden: