Ticarette sinir ağlarının kullanılması.

 

Sevgili tüccarlar! Son zamanlarda, sinir ağlarının kullanımına ilişkin tutkular

finansal piyasalarda tahmin. Seyircinin deneyen, ancak karşılaşanlara bölündüğünü düşünüyorum.

sorularla, hayal kırıklığına uğradık (eller daha kolay) veya geçici olarak kenara çekildiler ve biraz (ve belki de çok iyi) olanlar

sonuç verir ve sakince çalışır ve sistemini geliştirir.

Başarılı olma arzusu ve sorular. Zaten çok şey tartışıldı, ancak belki deneyimli nöro-tüccarların bazı

yeni düşünceler?

Son zamanlarda ağ olmayanlarla ilgileniyorum ve bazı sorular biriktirdim.. Başarılı olan kişilerin görüşlerini duymak isterim..

Ticarette sinir ağlarını kullanırken birçok detayın önemli olduğu açıktır.. Sırayla.

1. Millet Meclisi'nin önüne konacak görev nedir? Sınıflandırma görevinin (yani piyasadaki anların sınıflara bölünmesinin) görevi olduğunu düşünüyorum.

"al", "sat", "piyasadan uzak dur"), ticarette iyi sonuçlar almak açısından en umut verici olanıdır.

2. Bu görev nasıl formüle edilir? İki yol görüyorum.

a. Birincisi, ağa en uygun olanı bağımsız olarak belirlemeyi öğretmektir.

pazardaki anlar Kârlı bir ticaret yapma olasılığının en yüksek olduğu anda piyasaya girin.

Bu durumda ağ, pazarı (örneğin her yeni çubuğun açılışında) sürekli olarak analiz edecek ve

zamanı geldi ya da olmadı.. O halde eğitim örneği ne olmalı? içermesi gerektiği açıktır.

giriş değerleri (fiyat veya gösterge değerleri) numunenin her bir çubuğundan ve her bir çubuktan atanmalıdır

istenen çıkış değeri HANGİSİ? Bu bir soru meselesi! Yani STATISTICA'nın Sinir Ağları 4 programında, arzu edilir

böylece her çubuğa ait olduğunu gösteren sabit bir değer atanır.

bazı sınıflar.. örneğin 1, 0 veya -1... veya hatta "sat" "piyasadan çıktı" "satın al" metni

Öte yandan eğitim örneğindeki çıktı değerlerinin kesikli olmaması gerektiği görüşünü okudum.

ve (örneğin) -1 aralığında dağıtılmalıdır, bu da %100 satış anlamına gelir! % 1 - 100'e kadar satın alın ve ardından 0 olacak

"bilmiyorum" veya "piyasada yok". Onlar. her çubuğun bir giriş ve çıkış değeri (örneğin) 0.8745 olmalıdır

bu, satın alma işlemine 100 üzerinden 87 şans verildiği anlamına gelir.

Ve elbette, bu tür giden değerler nasıl bulunur? ZigZag'ı kullan? Ve her çubuğa Zig-Zag'ın zirveleri arasında

"Oranlarını" hesapla?

b. İkinci yol, bazı sistemlerin sinyallerini filtrelemektir.

ve nöron sadece bunlarla ticarete "izin verir" veya vermez. bu senaryoda, teorik eğitim örneği

sadece sistemden alım satım sinyali alınan çubuklar üzerine kurulmalıdır.. yoksa tüm çubuklarda aynı mı?

Ve yine.. çıktı örneği (dizaer) kesikli mi yoksa ara değerlerle mi olmalı?

3. Gelen değerler. Göstergelerin değerlerinin bu şekilde alınmaması önerilmektedir, bunun hatalı bir görüş olduğunu düşünüyorum.

Göstergeler, her biri kendi derinliği ve kendi açısından tarihe "bakar" ve buna dayanarak taşırlar.

NN için önemli bilgiler Bir dizi gösterge değeri alırsak, gelen vektör piyasanın belirli bir "barkodunu" andırır

Ulusal Meclis, piyasa durumlarını bu barkodlarla tanıyacak ve genelleştirecektir. Farkın bir seçenek olarak alınması önerilmektedir.

gösterge değerleri (ağa fiyat hareketinin yönü hakkında bilgi sağlamak için). Orada başka neler var

seçenekleri ve ANA - HANGİSİ DOĞRU? Karmaşık bir sayının Phi açısını hesaplamaya çalıştım (Angle Phi - geometrik

karmaşık sayının yorumlanması) Klot'a göre, ancak sete kıyasla NeuroSolution'daki deneylerde

gösterge değerlerinin çok daha kötü olduğu ortaya çıktı. Uzman topluluk ne diyecek? ;-)

4. Giriş değerlerinin normalleştirilmesi. Prosedürün anlamı açıktır. Nasıl doğru bir şekilde uygulanacağı açık değildir. Açıklayayım.. Normalleşme -

bu, değerlerin tek bir aralığa indirgenmesidir. Bunu yapmak için, örnekteki maksimum değeri ve minimumu bulmanız gerekir.

İyi. Ne kadar derine bakıyoruz? Örnekte 100 gösterge değerimiz olduğunu varsayalım. normalleşmemiz gerekiyor

75. değer. Minimum ve maksimumu nerede arayacağız? 74 öncekiler için mi? veya önceki 50 kişi mi? veya 100'ün tamamı (yani bir göz atalım

geleceğe mi?) Burada kesinliğe ihtiyaç vardır.. Çünkü her bir çubuğun sınıflandırılmasında bağımsız olarak ve buna göre hesaplanması gerekir.

tek tip kurallar, aksi takdirde hepsi saçma olacak .. Sadece geçmişten gelen değerlere göre alıntı yapmanın ve almanın gerekli olduğunu düşünüyorum.

kesin olarak tanımlanmış tek bir derinlik (örneğin, her zaman 100 bar geri veya 500 veya eğitim seti kadar büyük).

5. Gelen örneğe rastgele başvurma. Arı ya da not tou bi! Görüşler farklıdır.. Teori bunun görevlerle ilgili olduğunu söylüyor

faydalı sınıflandırma Peki ya gerçekten? Kim denedi? Herhangi bir görüş?

6. Ve son olarak, ağ eğitimi ile ilgili son soru. CV (çapraz doğrulama) örneklemesi kullanan var mı?

Bu gerekli mi? Ağ aşırı eğitimini önlemeye gerçekten yardımcı oluyor mu? Ve genel olarak, bununla nasıl başa çıkılacağı

aşağılık aşırı eğitim? Sonuçta, tüm ahududuları bozar! Eğitim örneklerinde her şey ne kadar güzel olabilir! Ve Çıkışta

Örnek saçmalık..

Şahsen, NN'nin ticarette faydasını incelemek için NeuroSolution 5 DE kullanıyorum. Güzel esnek program.

bir fırsatım var sonucu bir DLL olarak oluşturun.

Çok sofistike .. (eğitim ve optimizasyondan sonra girdi örneğinden hangi değerlerin nasıl bulunacağı açık değil

yararlı ve programın zararlı veya gereksiz olarak dışladığı).

Lütfen yanından geçme. Eleştir! Önermek! Düşüncelerini paylaş!

 
Elbette çok mektup var ama en azından yazınızın altındaki linklere bakın, sonuçta konu yeni değil.
 
oku==============================>haikin================ =========> :O)
 
PraVedNiK >> :
oku==============================>haikin================ =========> :O)

Zaten buldum! kesinlikle okuyacağım.

 
sayfuji >> :
Elbette çok mektup var ama en azından yazınızın altındaki linklere bakın, sonuçta konu yeni değil.

Bir sürü mektup yazmak benim için zor değil.

 

полагаете что тема исчерпана полность? 

Hiç de bile. Aksine, kazmak ve kazmak bile, bir kürek daha büyük ve bir torba zaman olurdu.


 
alexish писал(а) >>

4. Giriş değerlerinin normalleştirilmesi. Prosedürün anlamı açıktır. Nasıl doğru bir şekilde uygulanacağı açık değildir. Açıklayayım.. Normalleşme -

bu, değerlerin tek bir aralığa indirgenmesidir. Bunu yapmak için, örnekteki maksimum değeri ve minimumu bulmanız gerekir.

İyi. Ne kadar derine bakıyoruz? Örnekte 100 gösterge değerimiz olduğunu varsayalım. normalleşmemiz gerekiyor

75. değer. Minimum ve maksimumu nerede arayacağız? 74 öncekiler için mi? veya önceki 50 kişi mi? veya 100'ün tamamı (yani bir göz atalım

geleceğe mi?) Burada kesinliğe ihtiyaç vardır.. çünkü sınıflandırmada her bir çubuk bağımsız olarak ve buna göre hesaplanmalıdır.

tek tip kurallar, aksi takdirde hepsi saçmalık olacak .. Sadece geçmişten gelen değerlere göre alıntı yapmanız ve almanız gerektiğini düşünüyorum.

kesin olarak tanımlanmış tek bir derinlik (örneğin, her zaman 100 bar geri veya 500 veya eğitim numunesi kadar büyük). - evrensel bir yöntem arayın ve özel ürünlerle ilgili makaleleri okuyun. sinir ağlarındaki siteler.

5. Gelen örneğe rastgele başvurma. - önemli bir nokta değil

6. Ve son olarak, ağ eğitimi ile ilgili son soru. CV (çapraz doğrulama) örneklemesi kullanan var mı?

Bu gerekli mi? Ağ aşırı eğitimini önlemeye gerçekten yardımcı oluyor mu? Ve genel olarak, bununla nasıl başa çıkılacağı

aşağılık aşırı eğitim? Sonuçta, tüm ahududuları bozar! Eğitim örneklerinde her şey ne kadar güzel olabilir! Ve Çıkışta

Örnek saçmalık.. - Her durumda, her şeye test örneği karar verir.

OOS'ta saçmalık: 1. Temsili olmayan örnek 2. Durağan olmayan veriler 3. Yanlış ön işleme, belki biraz daha fazla nokta ...

Şahsen, NN'nin ticarette faydasını incelemek için NeuroSolution 5 DE kullanıyorum. Güzel esnek program.

bir fırsatım var sonucu bir DLL olarak oluşturun.

Çok sofistike .. (eğitim ve optimizasyondan sonra girdi örneğinden hangi değerlerin nasıl bulunacağı açık değil

yararlı ve programın zararlı veya gereksiz olarak dışladığı).

Lütfen yanından geçme. Eleştir! Önermek! Düşüncelerini paylaş!

İyi için, en azından neler olduğunu ve neden böyle olduğunu daha iyi anlamak için her şeyi kendiniz yazmanız gerekecek ...

 
alexish писал(а) >>

1. Millet Meclisi'ne verilecek görev nedir? Sınıflandırma görevinin (yani piyasadaki anların sınıflara bölünmesinin) görevi olduğunu düşünüyorum.

"al", "sat", "piyasadan uzak dur"), ticarette iyi sonuçlar almak açısından en umut verici olanıdır.

Evet öyle. Ayrıca, "piyasanın dışındaki" devlet, genellikle yayılmanın genişlemesiyle ilişkilendirilir, geri kalan her şey Ulusal Meclis tarafından izlenir ve kendi lehine sömürülmelidir. Bu nedenle, Ulusal Meclis için sınıflandırma yalnızca "al", "sat" temelinde geçerlidir ve zaten TS'nin kendisinde, DC komisyonunun mevcut değerine bağlı olarak ticaret için bir "yasaklama-izin" belirlenir. .

2. Bu görev nasıl formüle edilir? İki yol görüyorum.

a. Birincisi, ağa piyasadaki en uygun anları bağımsız olarak belirlemeyi öğretmektir.

b. İkinci yol - teorik olarak eğitim örneği, yalnızca sistemden bir ticaret sinyalinin alındığı çubuklar üzerine kurulmalıdır .. veya tüm çubuklarda hepsi aynı mı?

Ve yine .. çıktı örneği (dizaer) kesikli mi olmalı yoksa ara değerlerle mi?

Bu doğru - NN tarafından çözülen görevi mümkün olduğunca kolaylaştırmak için, bunun için en uygun TS'yi (belirli koşullar için) kendi başınıza belirlemeniz ve önceden hazırlanmış zaman serilerini girdi verileri olarak beslemeniz gerekir, yani. Her bar değil, muhtemel kilit noktalar ve ancak bundan sonra Ulusal Meclis'ten piyasaya giriş ve çıkış konusunda yeterli bir karar bekleyebiliriz. Önerdiğiniz kritik noktanın böyle olup olmadığına o karar verecek.

NS'nin çıkış değerlerinin ayrıklığı ile ilgili sorunun cevabına gelince, bu açık değildir ve öncelikle, giriş sinyali tarafından "kesilen" kotanın artışlarının genliklerinin dağılım yasasına bağlıdır. NS. Dağılım simetriye yakınsa, kendinizi +/-1 (al / sat) ayrı bir çıktıyla sınırlayabilirsiniz, ancak dağılım simetrik değilse, işarete ek olarak genliği (olasılığı) alınmalıdır. hesaba katmak.

3. Gelen değerler.

Yukarıda cevaplandı.

4. Giriş değerlerinin normalleştirilmesi.

NN'nin doğru çalışması için normalleştirme gereklidir.

Bu prosedürün, Millet Meclisinin +/-1 bölgesindeki giriş / girişlerinde kabul edilen değerlerin tüm aralığının tek tip (raf benzeri) bir şekilde görüntülenmesini sağlayacak şekilde yapılması doğrudur. dağıtım. Bu, hiperbolik bir tanjant ile girdi vektörü üzerinde hareket ederek ve daha sonra dağılımı bir şekilde hizalayarak (isteğe bağlı) yapılabilir.

5. Gelen örneğe rastgele başvurma. Arı ya da not tou bi! Görüşler farklı..

İşlem işe yaramaz!

Gerçek şu ki, Hata Geri Yayılım yöntemini kullanarak, tüm eğitim örneğindeki hataları özetliyoruz ve bireysel sapmaları hangi sırayla özetlediğimiz bizim için önemli değil - toplam, terimlerin yerlerini yeniden düzenlemekten değişmez.

6. Ve genel olarak, bu aşağılık aşırı eğitimle nasıl başa çıkılır?

Eğitim örneğinin minimum uzunluğu P , NN'de yapılandırılan W ağırlıklarının sayısı ve d girişinin boyutu arasında açık bir ilişki vardır : P>4*(W^2)/d

Bu koşul karşılanırsa, açıkçası, aşırı uyum durumu asla gerçekleşmeyecektir. Öğrenme hatasını karakterize eden parametre asimptotik değerlere ulaştığında öğrenme süreci durdurulmalıdır.

Şahsen, NN'nin ticarette faydasını incelemek için NeuroSolution 5 DE kullanıyorum. Güzel esnek program.

çok bükülmüş..

Kötü!

NN kodunu doğrudan MQL altına yazmanız gerekir. Tuzaklar denizinden kaçınmanın ve zamandan ve emekten tasarruf etmenin tek yolu budur.

 
Neutron >> :


1.

Bu doğru - NN tarafından çözülen görevi mümkün olduğunca kolaylaştırmak için, bunun için en uygun TS'yi (belirli koşullar için) kendi başınıza belirlemeniz ve önceden hazırlanmış zaman serilerini girdi verileri olarak beslemeniz gerekir, yani. Her bar değil, muhtemel kilit noktalar ve ancak bundan sonra Ulusal Meclis'ten piyasaya giriş ve çıkış konusunda yeterli bir karar bekleyebiliriz. Önerdiğiniz kritik noktanın böyle olup olmadığına o karar verecek.


2.

Kötü!

NN kodunu doğrudan MQL altına yazmanız gerekir. Tuzaklar denizinden kaçınmanın ve zamandan ve emekten tasarruf etmenin tek yolu budur.


1. Kolaylaştırın, veri kaybetmeyin. En önemli şey, ağa temelde aynı verileri beslememektir. Kutunun dışında düşünmek, fiyatı neyin etkileyebileceğini ve bir sinir ağı için veri biçiminde nasıl sunulacağını düşünmek daha iyidir.


2. MQL altına NA KOD YAZMAYIN . Çok zaman ve sinir harca ve her şey çok yavaş çalışacak. Dll'nin MT4'e nasıl bağlandığını daha iyi öğrenin ve FANN paketini kullanarak örneğin C'de kendi sinir ağınızı yazın. Bu, yeni MQL5 terminaline kod taşınabilirliği de dahil olmak üzere birçok sorunun önlenmesine yardımcı olacaktır.

 
Neutron писал(а) >>

Bu prosedürün, Millet Meclisinin +/-1 bölgesindeki giriş / girişlerinde kabul edilen değerlerin tüm aralığının tek tip (raf benzeri) bir şekilde görüntülenmesini sağlayacak şekilde yapılması doğrudur. dağıtım. Bu, hiperbolik bir tanjant ile girdi vektörü üzerinde hareket ederek ve daha sonra dağılımı bir şekilde hizalayarak (isteğe bağlı) yapılabilir.

Eğitim örneğinin minimum uzunluğu P , NN'de yapılandırılan W ağırlıklarının sayısı ve d girişinin boyutu arasında açık bir ilişki vardır : P>4*(W^2)/d

Bu koşul karşılanırsa, açıkçası, aşırı uyum durumu asla gerçekleşmeyecektir. Öğrenme hatasını karakterize eden parametre asimptotik değerlere ulaştığında öğrenme süreci durdurulmalıdır.

Kötü!

NN kodunu doğrudan MQL altına yazmanız gerekir. Tuzaklar denizinden kaçınmanın ve zamandan ve emekten tasarruf etmenin tek yolu budur.

Sigmoid işlevinin kendisi dağılımı düzleştirmiyor mu... Benim düşüncem, ön işleme yaparken veri durağanlığı sorununu çözmenin daha önemli olduğudur.

Bu arada verdiğiniz formül, W=420, d=14, sl-ama P> 50400 alıyorum - size biraz daha büyük bir örneklem elde edilmiş gibi gelmiyor mu?

Tecrübelerime (küçük) ve makalelerime göre, örnekteki örneklerin sayısı nasıl önerdiğinize bağlı değil ...

 
alexish писал(а) >> Şahsen, NS'nin ticaretteki faydasını incelemek için NeuroSolution 5 DE kullanıyorum.

Genel olarak, bu tür özel ve oldukça karmaşık programları kullanmadan önce, teorik olarak, bu yazılımın bu alanda, yani finansal piyasalarda kullanımının uygunluğu hakkında bu yazılımın geliştiricilerine danışmanız gerekir. Bu nedenle, yine de onlara danışırsanız, NeuroSolution'ın finansal piyasalarda kullanılması amaçlanmadığını söyleyecekler ve başka bir program önereceklerdir. NeuroSolution, yaygın sorunları çözmek için tasarlanmıştır ve sinir ağlarının finansal piyasalarda kullanılması, bu yazılımda dikkate alınmayan bir takım belirli özelliklere sahiptir. Belki NeuroSolution bir şekilde finansal piyasalara vidalanabilir, ancak bu oldukça zordur ve sinir ağları alanındaki büyük uzmanların + tek bir kişideki tüccarların gücü dahilinde, hangi sonucun ve en önemlisi, bunun nasıl alınacağını açıkça anlayan bir kişidir. nöral ağlar. Buradan, yukarıda listelediğiniz tüm problemlere sahipsiniz - görevi ayarlamak, verileri normalleştirmek, aşırı eğitim vb. .....