Sinir ağının girdilerini beslemek için bir dizi gösterge arayın. Tartışma. Sonuç değerlendirme aracı. - sayfa 8
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
lea писал(а) >>
Amaçlanan amacı için - orijinal olanlardan daha zayıf ilişkilendirilecek bir dizi değişken seçmek.
Biraz önce evrişimli bir ağ yapmaya çalıştım, test için M5 zaman serisini aldım, ağ 48-x-48, seri 0'a göre simetrik bir forma getirildi. Th() aktivasyon fonksiyonu. Yani 0.1'den büyük bir test örneğinde hata elde edemedim, yapamadım.
Biraz önce evrişimli bir ağ yapmaya çalıştım, test için M5 zaman serisini aldım, ağ 48-x-48, seri 0'a göre simetrik bir forma getirildi. Th() aktivasyon fonksiyonu. Yani 0.1'den büyük bir test örneğinde hata elde edemedim, yapamadım.
Fiyat aralığının kıvrımları için pek değilim. Halihazırda bir dizi gösterge (yani dönüştürülmüş bir dizi fiyat) vardır, bu nedenle bu setin boyutunun azaltılması gerekir.
Fiyat aralığının kıvrımları için pek değilim. Halihazırda bir dizi gösterge (yani dönüştürülmüş bir dizi fiyat) vardır, bu nedenle bu setin boyutunun azaltılması gerekir.
Evrişim ağı ve PCA aynı şeydir, sadece terimler farklıdır.
X'i girişte besliyoruz, ağ çıkışında bekliyoruz. Ara katmandaki nöron sayısı giriş/çıkış katmanından daha azdır. nöron çıktılarının değeri
ara katman, girdi kümesinin bir eşlemesi olarak kabul edilir. Bu veriler daha sonraki işlemlerde kullanılır.
lea писал(а) >>
Kimse temel bileşen analiziyle (diğer bir deyişle "temel bileşen analizi" veya "pca") uğraşmadı mı?
Teşekkür ederim. İyi soru.
iliarr писал(а) >>
amaç fonksiyonu sadece işlem sayısı veya sadece düşüş ise, çok az anlam ifade edecektir. ağ ya pazara sık sık ve amaçsızca girmeyi/çıkış yapmayı öğrenecek ya da düşüşlerden kaçınmayı öğrenecektir...
hem kârı hem de işlem sayısını ve düşüşü optimize etmek gerekiyor ... hatırladığım kadarıyla, JGAP birkaç çıktı ile objektif bir fonksiyona sahip olmanızı sağlıyor .. şimdi görevleri daha öncelikli görüyorum: başa çıkmak giriş verilerini ve tekrarlayan sinir ağını akla getirin.
Şu anda, gördüğüm kadarıyla, giriş verilerinin önerdiğim yöntemle aranması ve test edilmesi kimsenin pek ilgisini çekmiyor ...
İlya, Döviz Spekülatöründeki (http://www.spekulant.ru/archive/2004_11_st11.html) makalenin ilginizi çekeceğini düşünüyorum. Uygunluk fonksiyonu da burada tartışılmaktadır (yalnızca eşitlik açısından değil, aynı zamanda düşüş ve işlem sayısı ile seyreltilmesi ile de)
amaç fonksiyonu sadece işlem sayısı veya sadece düşüş ise, çok az anlam ifade edecektir. ağ ya pazara sık sık ve amaçsızca girmeyi/çıkış yapmayı öğrenecek ya da düşüşlerden kaçınmayı öğrenecektir...
Ben de pek faydası olmayacağını düşünüyorum o yüzden "ilgi için" yazdım.
iliarr yazdı >>
hem kârı hem de işlem sayısını ve dezavantajı optimize etmek gerekiyor... hatırladığım kadarıyla JGAP, birkaç çıktı ile bir amaç fonksiyonuna sahip olmanızı sağlıyor..
Ayrıca çok amaçlı optimizasyon hakkında konuştum. Hmm, düşündüm ki: "Nifigase, ne bir terim buldum!", Ama uzun zamandır kullandıkları ortaya çıktı ... çok kriterli optimizasyon
Bence birden fazla uygunluk fonksiyonu olmalı ("..JGAP, birkaç çıktılı bir objektif fonksiyona sahip olmanızı sağlar.."), ancak bir tane, ancak birkaç gerekli kritere sahip olmalıdır. Şimdi sadece bu konuya fark edilmeden nasıl yaklaşılacağını ve burun deliklerinden nasıl tutulacağını tartışıyorum.. Bu konuda literatür önerebilecek var mı?
pazarlamacı (a) yazdı >>
Ağ, varsayımsal olarak sınırsız bir kâr elde etmek için denetimsiz olarak eğitilmişse, girdi verilerinin yine de kârın boyutuna bir üst sınır getirdiği akılda tutulmalıdır. Seçilen eğitim döneminde, elde edemeyeceğiniz miktarı (strateji tarafından seçilen sabit bir lotla) tahmin edebilirsiniz. Dolayısıyla bu dönem için ağ öğrenme katsayısını teorik maksimum olası kârın ağın verdiğine oranı olarak hesaplamak mümkündür. Daha sonra validasyon periyodu için benzer tahminler yapılır ve katsayılar karşılaştırılır...
iliarr'a katılıyorum. uyum sağlamak
Not Yazarken Daniil benden öndeydi, o da aşağı yukarı aynı.
İlya, Döviz Spekülatöründeki (http://www.spekulant.ru/archive/2004_11_st11.html) makalenin ilginizi çekeceğini düşünüyorum. Uygunluk fonksiyonu da burada tartışılmaktadır (yalnızca eşitlik açısından değil, aynı zamanda düşüş ve işlem sayısı ile seyreltilmesi ile de)
Ilginç yazı. Teşekkür ederim.
Bana en ilginç gelen şuydu:
-"Fit = Profit/(l+Prosadka/ 1 0 + S t o p / 1 0 ) * (CountTrade/10);" amaç fonksiyonunun yazarı tarafından yapılan tanım
- genetik bir algoritma ile MTS seçimi. İyi formüle edilmiş bir fikir çözümün yarısıdır ... Bu yaklaşımın birçok avantajı vardır ... nasıl daha iyi ve uygulanması daha kolay olduğunu dikkatlice düşünmek gerekli olacaktır ...
Şimdi sayesinde:
lea yazdı >>
Kimse temel bileşen analiziyle (diğer bir deyişle "temel bileşen analizi" veya "pca") uğraşmadı mı?
Korelasyonun ortadan kaldırılması nedeniyle sinir ağına sağlanan bilgilerin sıkıştırılması konusuyla çok ilgilendim.
Biraz önce evrişimli bir ağ yapmaya çalıştım, test için M5 zaman serisini aldım, ağ 48-x-48, seri 0'a göre simetrik bir forma getirildi. Th() aktivasyon fonksiyonu. Yani 0.1'den büyük bir test örneğinde hata elde edemedim, yapamadım.
Bu, muhtemelen yanlış kullandığı veya hazırladığı anlamına gelir.
Ben kendim görüntü sıkıştırma ile çalıştım. Sıkıştırma derecesine (temel bileşenlerin sayısı) ve girdilerin bilgi içeriğine bağlı olarak bazen hata sıfırdır, bazen değildir.
Basit örneklerle deneyin.
İşte optimizasyon üzerine birkaç kitap. Yeni indirdim, hala sıcak.
........ eklenemiyor. http://torrents.ru'dan aldım
Ve bunun neyle ilgili olduğunu düşündün? MathCad/MathLab?
Kendim inanmak zor, ama hesaplama Excel'de yapıldı. IMHO, anlama açısından matkada'dan biraz daha iyi (hesaplama sürecinin görselleştirilmesi ve nihai durum değil).