Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 18
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Neutron, ben de Hebb'in eğitimini sormak istedim (Wasserman'dan okuyun). Ağırlıkları düzeltme formülü çok basit görünüyor:
Wij(t+1) = Wij(t) + [OUTi(t) - OUTi(t-1)]*[OUTj(t) - OUTj(t-1)] ve sizin için eğimli iniş yok. Çalışacak mı?
Hangi ağlar için ve hangi durumlarda kullanıldığını okuyun.
sabitledim. Ayrıca kazançlarınız/kayıplarınız norm.hukuka göre dağıtılırsa bunun sabit bir meblağa karşılık geldiğine dair şüpheler vardır.
Şimdi eşit boyutlarda kaybetme ve kazanma numaralarım var. Bunu yapmak için, tüm TS'yi küreklemek, sabit miktarda rüşvet için keskinleştirmek gerekiyordu, ancak bu durumda doğru bir analitik temsile sahip olan optimal MM'nin tüm gücünü ve dahası uzun vadede kullanabilirsiniz. , fonları yeniden yatırırken, başka hiçbir TS bundan farklı değildir, daha fazla kar vermez! Adil olmak gerekirse, genel olarak bu ifadenin doğru olmadığı ve daha karlı bir stratejinin mevcut olduğu, ancak yalnızca trend olan bir pazar ve yüksek derecede öngörülebilirlik ( р >0,2) için geçerli olduğu ve bu Pazar için asla doğru olmadığı belirtilmelidir. Bu strateji, "kayıpları düzeltmek ve kârların büyümesine izin vermek" olacaktır.
Şek. solda, alım satım kaldıracının farklı değerleri için optimal TS'nin kârının logaritmasını gösteren zaten tanıdık resim L . Burada, TS'nin piyasadakilerle aynı kotasyonlarda (EURUSD) çalıştırılmasına ilişkin Monte Carlo yöntemini kullanan sayısal simülasyon sonuçları, komisyon - Sp dikkate alınarak birleştirilir. Ortalama 200'den fazla bağımsız işlem seansı gerçekleştirilir, her seans 1000 işlem içerir. Başlangıç sermayesi koşullu olarak 1 (ln(1)=0) olarak alınır, bıyıklar 1/е seviyesinde alım satım sonuçlarının karakteristik bir dağılımını gösterir. Mavi, Temel Ticaret Denklemi'nin analitik çözümünün sonucunu gösterir:
Bu arada, Edward Thorpe'un çalışmasında "Blackjack, spor çekilişleri ve borsadaki Kelly Kriteri". İşlem sonunda hesap bakiyesinin dağılımı için analitik bir çözüm verilir, bu da n -işlemlerin tamamlanmasından sonra hesabımızın büyük olasılıkla içinde olacağı koridorun genişliğini tahmin etmemize olanak tanır. Ancak Thorp bunu türetirken bir hata yaptı ve sonuç gerçeğe uygun değil. Benzer bir bağımlılık elde edebildim ve sonuç mavi daire çizgileri olarak sunuldu. Sayısal deneylerin sonuçlarıyla mükemmel bir uyum görülebilir. İşte fonların yeniden yatırımı ile alım satım sonuçlarının varyansı için bir ifade:
Tabii ki, tüccarlar olarak bizim için asıl ilgi, tamamen yıkım riskinin analizidir. Şek. sağda, mevduatın mevcut değerinin (mavi çizgi) bir kesri olarak maksimum düşüşünün sayısal simülasyonunun sonuçlarıdır. Kullandığımız kaldıraç ne kadar büyük olursa, hesap düşüşünün o kadar tehlikeli olduğu görülebilir. bu maksimum düşüşlerin ortalamasını ve sürecin varyansını (kırmızı veri) bulabilirsiniz. Ne yazık ki, ihale sürecinin bu özelliğinin bilgi içeriği pratikte mevcut değildir. Gerçek şu ki, bir tüccarın piyasada geçirdiği sürenin artmasıyla yaptığı işlem sayısı artar ve buna bağlı olarak mahvolma riski artar. Yani, yıkım gerçeği bir zaman meselesidir! Ve ticaret yaparken ne kadar dikkatli taktikler kullanırsak kullanalım, er ya da geç her zaman sıfıra ineceğiz! Bu güvenilir. Burada zamanında durmak ve kremayı süzmek önemlidir. Her durumda, optimal MM, TS'nin ölçülen parametreleri altında mevduatın maksimum büyüme oranını garanti eder (öngörülebilirlik derecesi - p ve ticaret ufku - H ). Evet, depozitoyu kaybedeceğiz, ancak baştan başlayacağız ve genel olarak, refahımızın büyüme hızı (olası kalıntılar dikkate alınarak) Doğada mümkün olan en yüksek oranda olacaktır!
Optimum MM'nin, yalnızca TS pozitif bir MO'ya sahipse veya aynı olan, p > 0 ise maksimum mevduat büyüme oranını garanti ettiğini hatırlatmama izin verin ve mevduat büyüme oranının (karakteristiğin tersi) olduğunu not etmek istiyorum. mevduat ikiye katlama süresi) alım satım kaldıracının optimal değerlerinde ve alım satım ufku, tahminin güvenilirliğindeki artışla güçlü bir şekilde artar p :
- parametrenin dördüncü gücü olarak. Böyle bir durumda, tahminin mümkün olan en yüksek güvenilirliğini sağlayacak böyle bir TS oluşturmak için maksimum çabayı harcamak çok önemlidir ve bunun için NN'nin gücünü artırmanız gerekiyorsa (gizli nöronların sayısı). katman), o zaman zaman ve çaba harcamanıza gerek yoktur, çünkü amaç maliyetleri karşılar. Eh, TS'yi optimize etmenin amacı, işlevselliğin maksimumunu bulmaktır:
Yalnızca bir parametrenin - H - ticaret ufku - numaralandırılmasıyla aranır, ardından buna karşılık gelen tahmin güvenilirliği hesaplanır - p . Bulunan H değeri optimal kabul edilir ve genel piyasa trendinde bir değişiklik olana kadar işlem görür. Piyasa sürekli izlenir. Neyse ki, analitik bir çözüm varsa bu kaynak yoğun değildir.
Fonları yeniden yatırırken, "Bernoulli" TS'nin optimal olduğu gösterilmiştir, yani. SL ve TP emirleri Hopt ile aynı ve eşit olan bir TS, alım satım sonuçlarına göre fonksiyonelin maksimize edilmesiyle bulunur. Aynı zamanda, maksimum mevduat büyüme oranını sağlayan, diğer herhangi bir MM'nin uzun bir zaman aralığında daha küçük bir kâr sağlayacağı şekilde optimal bir ticaret kaldıracı Lopt vardır:
Bu konuda, bir araçla çalışırken optimal MM konusu teorik olarak çözülebilir ve pratik uygulamaya getirilebilir. Seçilen ticaret aralığı Hopt üzerindeki fiyat artışları tahmininin güvenilirliğini en üst düzeye çıkarma sorusu hala açık. Açıkçası, bu görev, her işlemde yeniden eğitim bloğu olan bir Sinir Ağı içindir.
Şimdi NN'nin optimal girişi problemini çözüyorsunuz. Elbette, ızgaranın kendisi için en iyisine karar vereceği umuduyla olası hindileri girişe aptalca koyabilirsiniz ... Ama oturup “piyasadaki en uygun araç nedir?” Diye düşünmek daha doğru. . Tam olarak anlarını tahmin etmeye değer olabilir mi?
Bu çalışmayı okuyun. Tu, elbette, aksaklıklar var, ancak bunlar temel değil:
Burada, Yezhov'u okurken, hindilere, en azından oldukları biçimde, hiç ihtiyaç olmadığına dair şüphelerim var! Kötü Olan'dan tüm bu RSI b StokastikY- :)
Uzun zamandır bunun hakkında konuşuyorum.
Gerçek şu ki, TA'da kullanılan tüm göstergelerin önemli bir kısmı bir şekilde renk serilerinin ortalaması kullanılarak oluşturulmuştur. Örneğin, aynı RSI, teklifin pozitif artışlarının ortalamasını ve negatiflerin ortalamasını içerir. Her şey yoluna girecek, ancak ortalama sanal gerçeklik elde etmeye çalışırken ortaya çıkan kaçınılmaz Federal Yasa, tüm çabalarımızı boşa çıkarıyor. Ve bu tesadüfi değildir, düzleştirme kullanarak VR tahmininin yalnızca ilk farkının okumaları pozitif olarak ilişkili olan VR için mümkün olduğu kesinlikle gösterilebilir. BP tipi fiyat için bu koşul asla sağlanmaz! Dolayısıyla kaçınılmaz feci sonuçlar. Tahmin için fiyat serisinin ortalamasını alamaz veya düzeltemezsiniz. Burada analizin diğer yaklaşımları gereklidir. Özellikle regresyon yöntemleri (bir model varsa) veya sinir ağı (model yoksa).
Bir önceki gönderide verdiğim analitik çözümün güzelliği, maksimizasyonu NN'ye kaydırılabilen fonksiyonel (4)'ün açıkça elde edilmiş olmasıdır. Bu durumda görevimiz son derece basittir - İnternetin düşmediğinden emin olmanız gerekir :-)
Uzun zamandır bunun hakkında konuşuyorum.
Gerçek şu ki, TA'da kullanılan tüm göstergelerin önemli bir kısmı bir şekilde renk serilerinin ortalaması kullanılarak oluşturulmuştur. Örneğin, aynı RSI, teklifin pozitif artışlarının ortalamasını ve negatiflerin ortalamasını içerir. Her şey yoluna girecek, ancak ortalama sanal gerçeklik elde etmeye çalışırken ortaya çıkan kaçınılmaz Federal Yasa, tüm çabalarımızı boşa çıkarıyor. Ve bu tesadüfi değildir, düzleştirme kullanarak VR tahmininin yalnızca ilk farkının okumaları pozitif olarak ilişkili olan VR için mümkün olduğu kesinlikle gösterilebilir. BP tipi fiyat için bu koşul asla sağlanmaz! Dolayısıyla kaçınılmaz feci sonuçlar. Tahmin için fiyat serilerinin ortalamasını alamaz veya düzeltemezsiniz. Burada analizin diğer yaklaşımları gereklidir. Özellikle regresyon yöntemleri (bir model varsa) veya sinir ağı (model yoksa).
Bir önceki gönderide verdiğim analitik çözümün güzelliği, maksimizasyonu NN'ye kaydırılabilen fonksiyonel (4)'ün açıkça elde edilmiş olmasıdır. Bu durumda görevimiz son derece basittir - İnternetin düşmediğinden emin olmanız gerekir :-)
Neutron, sanırım bir şeyler anlamaya başlıyorum! Bir sürü soru ve hatta birkaç fikir var.
Türkiye'nin ateş kutusu! Dün komik bir deney yaptım: Algılayıcının artışları tahmin etme yeteneğinin ne olduğunu öğrenmek istedim.
Resimde - BİR !!! Optimizasyondan sonraki 2 ay içinde algılayıcı. Şok oldum!
O kadar çok soru var ki hepsini birden yazamam.
1. Giriş sinyali üzerinde bir hipertanjant ile hareket ediyorum ve dağıtım yoğunluğunu eşitlemek için önce (hipertanjanta kadar) sinyali K> 1 katsayısı ile çarpıyorum.
Çoğu zaman, oldukça düzgün bir dağılım elde etmek mümkündür, yani. aşağıdaki fonksiyon elde edilir: F(t) = tn(K * Y(t))). Ampirik olarak, özel olarak keskinleştirilmiş bir göstergede seçiyorum. Ancak, bu her zaman mümkün olmuyor. Genellikle, giriş sinyalinin hipertanjantının dağıtım yoğunluğu, bu sinyali K ile çarpmadan önce şöyle görünür:
Ve bu şekilde K ile çarpıldıktan sonra:
Onlar. giriş sinyali (hipertanjantı) olduğu gibi +/-1 aralığı boyunca gerilir.
Ancak VR artışları durumunda, tek tip bir dağılıma indirgenemeyen bir sinyal elde edilir.
İşte çarpmadan önceki sinyal:
Çarpmadan sonra: (göstergemde bunu görmek her zaman mümkün değildir, çünkü ortadaki "kaybolur")
Çünkü Girdi beyazlatmanın eğitimin kalitesini ve sonuç olarak öngörülebilirliği önemli ölçüde etkilediğine zaten ikna olduğum için, sinyal çoğaltma dışında başka bir yöntem olup olmadığını bilmek istiyorum.
Ve değilse, o zaman ne yapmalı?
Bir önceki gönderide verdiğim analitik çözümün güzelliği, maksimizasyonu NN'ye kaydırılabilen fonksiyonel (4)'ün açıkça elde edilmiş olmasıdır. Bu durumda görevimiz son derece basittir - İnternetin düşmediğinden emin olmanız gerekir :-)
Bu konunun ana konusunu değerlendirmeyi zaten başardım! -:) Sen bir dahisin ve şaka yapmıyorum!
Bir fikir var. Büyük ihtimalle taze. Dün gece bir "kısa devre" yaşadım ... kişisel sinir ağının tüm seviyelerinde - :)
Gerçek şu ki, tüm hayatım boyunca bir insanı inceledim ve sadece onun sosyal ve kişisel farkındalığı bağlamında değil - çünkü tüm bunlar bir "yüzey", ama ayrılmaz bir varlık fenomeni ve bir "bilinç kabı" olarak. . Ve bugün, bir gecede, uzun yıllar boyunca birikmiş olan her şey, basit bir şekilde düzenlenmiş bir dizi gerçek ve varsayımdan bağımsız bir bütünlüğe sistematize edildi (kendi kendine organize edildi).
Sevincimi gizleyemiyorum! Pekala, tamam ... lirik bir arasözdü.
Fikir basit:
Herhangi bir ölçekte ve amaçta NS'nin sağlamlığını artırmak için, onları bulaştırmaya çalışmanız gerekir. Bir virüs, bir Turing makinesinin deterministik mantığı için kesinlikle ölümcüldür - NS ve yapay zeka için, yetkin, "dozlanmış" bir uygulama ile sadece "canlı su" olduğu ortaya çıkabilir. Şimdi sırayla her şey hakkında:
1. Tüm canlı organizmalar bir sinir ağının özüdür. Bu ifade çok cesur görünebilir, ancak bu fenomenolojik bir gerçektir.
2. Tüm canlı organizmalar, öğrenme amacıyla agresif bir ortama yerleştirilir - buna evrim diyoruz. Sadece formların evrimi ile birlikte, bu formlarda vücut bulan bireysel bilinçlerin devam eden bir evrimi olduğunu hatırlamak gerekir. Bilincin kendisi, sistemin karmaşıklığının (sinir ağı) etkisidir ve evrimsel "Planck" - :), sanırım - sistemin karmaşıklığının sistemin entropisine oranıdır.
3. Entropisi belirli bir sınırın altına düşen sistemler yok olur, çünkü daha fazla evrimleşme yeteneğine sahip değildir, ancak entropisi belirli bir sınırın üzerine çıkan sistemler de kendi kendini yok eder. Dolayısıyla sonuç: Sistemin başarılı bir şekilde gelişmesi için, entropisinin belirli bir süre için periyodik olarak verilen sistemde izin verilen maksimum değerlere ulaşması gerekir. Bu duruma "hastalık" diyoruz. "Hastalık" kelimesinden bahsetmişken, bunu oldukça geniş anlamda kastediyorum - sözde. tamamen sağlıklı görünen bir suçlu, hasta bir insandır. Hasta olan sadece vücudu değil, bilincidir ve çoğunlukla sıcaklık ve grip şeklinde değil, sözde şeklinde ağrı alır. "ağır haç", "kader" vb. Bununla birlikte, böyle bir kişi tarafından alınan bu "sosyal" acı, evrimsel sürekliliğin eğitimsel etkisinin türlerinden biridir - bu yaratığın entropisinde zar zor katlanılabilir sınırlara bir artış. Bu, öğretmen ve hedefleri hakkında felsefi bir soruyu gündeme getiriyor ... ancak bu, forum konuşmamızın kapsamının çok ötesine geçiyor - :)
4. Hayatta kalanlar - en geniş anlamda - yani bağışıklık geliştirenler - yani. sadece patojenlere ve sosyal değil, daha da önemlisi evrim için - işlemsel dış ve işlemsel iç.
5. Herhangi bir canlı sistemde öyle "mikroorganizmalar" vardır ki, bağışıklık sistemi yeterince zayıfladığında onu mutlaka öldürecektir. Doğa bunu neden yaptı? Ancak tam o sırada, sistemin hayatta kalmak için sürekli içsel "eğitimi" nedeniyle, aynı sistemin çevresel faktörlere direnme yeteneğini arttırmak ve bu nedenle bireysel evrimi sürdürmek için daha fazla fırsata (zamana) sahip olmak.
6. Evrimleşen bir sistemin görevinin (her anlamda) bağışıklık geliştirmek olduğunu varsayalım. O zaman ilginç bir şey olduğu ortaya çıkıyor: canlı NN'lerin girdilerinin sayısı ve çıktıların sayısı (çıktılar daha da küçük), nöronlarının ve bağlantılarının sayısına kıyasla gülünç derecede küçük! Onlar. ara katmandaki nöronların sayısını alır ve keskin bir şekilde arttırırız (eğer üç katman varsa - giriş, gizli ve çıkış) ve şimdi sinir ağına "bulaşmaya" çalışabiliriz. Bu, ağırlık düzeltmesi sırasında dozlanmış rastgele bir hata ekleyerek yapılabilir! Ve biraz daha ileri adım atarsanız, bu rastgele hatanın frekansını veya genliğini artırarak veya azaltarak NN'nin alternatif bir eğitimi mümkündür.
Örneğin, ağırlıkları ayarlamadan önce, 1000 çağrıda bir kez (rastgele) belirli bir aralıktan (örneğin +0.01 / -0.01 ) rastgele bir değer döndürecek bir işlev kullanarak düzelticiye küçük bir hata eklemeyi deneyebilirsiniz. . Hangi nöronun ne zaman küçük bir hatalı artış alacağı bilinmiyor. Bu tür artışlar ne kadar sık olursa, sistemin entropisi o kadar yüksek olur. O zaman Millet Meclisi etkinliğini devam ettirebilmek için kendi hatasını hesaba katmak zorunda kalacaktır!
İşte bazı düşünceler...
Bütün bunlar harika, küçük bir şey dışında. Orijinal formülde bir hata var. Buradaki nokta, 1+(L*(sigma*H-Sp)/S) ifadesinin ticaret başına sermaye kazancına eşdeğer olmamasıdır, bunun yerine bu ifadeyi kullanmaya çalışıyorsunuz. Dürüst olmak gerekirse, aldığınız şeye dayanarak "bariz" olduğunu anlamıyorum. Bu ilk an. İkincisi, farklı para çiftleri için formül farklı olmalıdır. Formüllerin yalnızca üç çeşidi vardır: "doğrudan teklif", "ters teklif" ve "çapraz oranlar" içeren çiftler için. "Doğrudan kotasyonlar" için, örneğin, toplam sermayenin bir payı olarak kazanç miktarı şu şekilde hesaplanabilir: (TakeProfit-Spread)*size_of_one_lot*number_of_lots/depozito. Buna göre büyüme oranını bulmak için bu formüle 1 eklemeniz gerekir.size_of_one_lot*number_of_lots ifadesi, marj kaldıracı dikkate alınarak işleme dahil olan fon miktarıdır. Daha genel bir biçimde, doğrudan alıntılar için, makaleler arasında bir formül vardı: mali sonuç = (satış fiyatı - satın alma fiyatı) * lot sayısı * lot büyüklüğü - komisyon * lot sayısı ± banka faizi. Bu formülde, spread doğrudan fiyatlara dahil edilir.
Bütün bunlar harika, küçük bir şey dışında. Orijinal formülde bir hata var. Buradaki nokta, 1+(L*(sigma*H-Sp)/S) ifadesinin ticaret başına sermaye kazancına eşdeğer olmamasıdır, bunun yerine bu ifadeyi kullanmaya çalışıyorsunuz.
Hesaplamaları kontrol etme zahmetine girdiği için HideYourRichess'e teşekkürler. Kontrol etmenin ne kadar sıkıcı olduğunu biliyorum, hatta başka birininkini bile. Tabii ki, formüllerdeki ve bunların türetildiği varsayımlardaki hataları dışlamıyorum, bu yüzden analitik çözümün sonuçlarını sayısal bir deneyle kontrol etmeye çalışıyorum. Bizim durumumuzda, eşit bir H puan artışıyla ayrı bir fiyat artışı sürecini modelledik. Ek olarak, beklenen artışın bir öncekine sabit bir bağımlılığı belirlendi: p = tüm eş yönlü ardışık artışların toplamı, tüm hareketlerin çift sayısına bölünür. Gerçek bir piyasa fiyatı için benzer bir bölüm getirebilir ve karşılık gelen p katsayısını bulabilirsiniz.
Bu nedenle, sayısal simülasyonun sonuçları, aldığım analitik çözümün sonuçlarıyla mükemmel bir şekilde eşleşiyor (yukarıdaki gönderide soldaki şekle bakın). Bu nedenle, sorunun böyle bir formülasyonunda ve analitik çözümünde hiçbir hata yoktur! Gerçeklik modelinin uygunluğu hakkında tartışılabilir, ancak hiç sorun yok - bu bölümü her zaman kotir üzerinde uygulayabilir ve p bulabilirim.
Bu konunun ana konusunu değerlendirmeyi zaten başardım!
Nazik sözlerin için teşekkürler, ama türev alma ve bir fonksiyonun ekstremumunu bulma yeteneğinin özelliği nedir? Çok basit, birçok kişinin ayrıntılı analiz yapması kolaydır, doğrudan taş ocağına gitmek daha kolaydır.
Yukarıda yazdıklarınıza daha yakından bakacağım.
Güzel sözler için teşekkürler...
Bu senin sayende!
İşte gişede daha fazlası:
1. Sistemi enfekte etmek için başka bir seçenek, bir nörona veya bir nöron grubuna - bir organa ek bir rastgele girdinin eklenmesidir.
2. "Organ", tek bir evrensel geri bildirime sahip özel bir nöron grubu olarak temsil edilebilir - yani. organın her bir nöronu, kendi grubundan (organ veya aile) herhangi bir diğer nöronun çıktısının ne olduğunu "bilir" ve her grup vücudun çıktısının ne olduğunun farkındadır. Böyle bir sinir ağı, dinamik kendi kendini ayarlama yeteneğine sahip olacak ve öğrenme ihtiyacı, baskınlarından biri haline gelecektir - yani. sistem, ihtiyaç duyduğu bilgiyi amaçlı olarak ve kendi kendini motive ederek arayabilecek ve genelleştirebilecektir. Görevimiz bunun önüne engeller koymak ve bilgi parçalarını oraya buraya dağıtmak olacak - :)
Bu nedenle, sayısal simülasyonun sonuçları, aldığım analitik çözümün sonuçlarıyla mükemmel bir şekilde eşleşiyor (yukarıdaki gönderide soldaki şekle bakın). Bu nedenle, sorunun böyle bir formülasyonunda ve analitik çözümünde hiçbir hata yoktur! Gerçeklik modelinin uygunluğu hakkında tartışılabilir, ancak hiç sorun yok - bu bölümü her zaman kotir üzerinde uygulayabilirim ve p'yi bulmakta sorun yok.
Omuz hakkında biraz ve onunla ilişkili bazı "hileler" var . Bu, bir ticaret sunucusu öykünücüsünde bir simülasyondur.