找到一组指标来输入神经网络的输入。讨论。一个评估结果的工具。 - 页 3 12345678910 新评论 RIP 2009.11.09 21:47 #21 ivandurak >> : 我也对找到一套最低限度的指标和评估结果非常感兴趣,但是为了我自己的目的。 只是需要使用交易的结果来代替收盘价。 Cgm ...你忘了,为了获得最大的学习效率,网络输入必须在统计上是独立的,每个输入的数据之间必须没有关联性。所有机器都是相互纠正的,你可以检查一下。有一个相当方便和简单的软件--AtteStat,它是Exel的一个插件,但非常方便。 [删除] 2009.11.09 23:37 #22 rip >> : 这正是我的意思... 你如何形成一个向量,然后传递给JGap,它只是一个W值的向量,还是编码的W值。 什么是目标函数?我可以给你一个例子--如果我们把f函数E[i](t)=D[i](t)-Y[i](t)作为目标,其中E是误差,D是输出的预期值,Y是训练样本X的输入值,i是神经元规范,t是epoch数。如果我们在一些任务上采取E[i](t)=Sign(D[i](t)-Y[i](t))*(D[i](t)-Y[i](t))^2,结果会好很多。比方说,如果我们形成一系列反映经典动力系统(洛伦兹、亨农、罗斯勒......)的吸引子,我们甚至可以训练网络来近似这些数据,虽然不深入,但还是可以的。 我还没有试过用货币报价形成的系列:),因为我认为它不会工作:) 不,我只把目标函数的值传给遗传算法,遗传算法为每个基因输出一个值的向量,我把它转换成神经网络权重的矩阵。 [删除] 2009.11.09 23:40 #23 IlyaA >> : 有了这样的设计,你可以实现近乎垂直的撤离,而且没有滑落。你会解决在神经元上进行再训练的问题吗? 再培训的问题暂时被搁置了......。我把2个月的M5(它是12*24*22*2=12000多个值),用它们来训练一个有150-300个刻度的神经网络...我认为这里离再培训还有一段距离 [删除] 2009.11.09 23:42 #24 rip >> : 而再培训可能不会发生......。如果作者引用作为测试样本的误差图,你可以一目了然地知道过度训练会发生什么。 我们谈论的是什么错误?目标功能更大--所以基因更合适...... [删除] 2009.11.09 23:44 #25 IlyaA >> : 我同意。他在用一个黑匣子工作。过度训练是非常有可能的。Dear iliarr 你能公布训练图吗? 我正在记录线程号、生成号(10以内)、目标函数值...我不认为这些信息能告诉你关于再培训的任何事情...我不认为有任何再训练,因为训练样本大大超过了神经网络中的权重数量。 [删除] 2009.11.09 23:49 #26 joo >> : 你不应该使用挥舞的手臂。或者说,你不应该只使用移动平均线。试着用一套不同类型的指标进行实验,最好每个指标的算法都要与其他指标有根本的不同。然后你会得到更多的网络信息。 还有一点。 你正在使用一个基于NN信号的反向交易系统。这与标准的muvingaverage专家完全一样。没有更好或更坏。 寻找一种用NN来确定SL和TP的大小的方法,以及伴随开仓的方法。你也可以随机打开。 GA只是一个优化工具(机器的螺丝刀)。只要有最小的差异,你可以使用它或任何其他优化算法(螺丝刀)。 这是我创建该主题的主要问题...使用哪一套指标? 我对指标的了解不够,无法做出好的选择,我也没有足够的资源去做愚蠢的搜索...如果你有一套完整的指标,我将不胜感激。 当我得到实时情报时,我不知道我得到了什么,我不知道如何做。 ilyaa 2009.11.09 23:52 #27 iliarr >> : 我记录了线程编号、代数(10以内)、目标函数的值......。我不认为这些信息能告诉你关于再培训的任何事情...我不认为有任何再训练,因为训练样本大大超过了神经网络中的权重数量。 公众需要看到学习误差对时间(epochs的数量)的依赖图。 gumgum 2009.11.09 23:54 #28 12000个值:-D有这么多的重量,这是一个很大的问题。 [删除] 2009.11.09 23:55 #29 ivandurak >> : 如果我们按照幸运猴子的原则来做,会怎么样呢。例如,让我们采取CCI,并在所有可用的历史上检查它,我们将选择有利可图的部门,不会一直损失。然后,我们采取动量,布林,缪斯,并选择有利可图的区域。交易是以虚拟方式进行的,一个显示与最初选择一样好的系统被允许用于真实交易。如果历史重演,它应该是有效的。另外,这种方法的优点是对良好情况下的持续时间有一个大致的估计。你选择盈利区域的标准是什么,比如交易数量、平均交易、最大跌幅、盈利区域的持续时间,我有个小想法,以后再告诉你。 你是说真的吗?或者,也许你需要一些修改? a[0]=iCCI(Symbol(),0,12,PRICE_TYPICAL,0) a[1]=iMomentum(NULL,0,12,PRICE_CLOSE,0) a[2]=iBands(NULL,0,20,2,0,PRICE_LOW,MODE_LOWER,0) a[3]=iMA(NULL,0,13,8,MODE_SMMA,PRICE_MEDIAN, i) Mykola Demko 2009.11.09 23:59 #30 iliarr >> 这是我创建该主题的主要问题...使用哪一套指标? 我对指标的了解不够,无法做出好的选择,我也没有足够的资源去做愚蠢的搜索...如果你有一套完整的指标,我将不胜感激。如果你对探测器有很好的工作经验,不要担心,我马上就会得到。 我对这些指标已经有了很好的工作知识,我会给他们一个好的结果。 2天后你就会有自己的看法。 12345678910 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
我也对找到一套最低限度的指标和评估结果非常感兴趣,但是为了我自己的目的。
只是需要使用交易的结果来代替收盘价。
这正是我的意思...
你如何形成一个向量,然后传递给JGap,它只是一个W值的向量,还是编码的W值。
什么是目标函数?我可以给你一个例子--如果我们把f函数E[i](t)=D[i](t)-Y[i](t)作为目标,其中E是误差,D是输出的预期值,Y是训练样本X的输入值,i是神经元规范,t是epoch数。如果我们在一些任务上采取E[i](t)=Sign(D[i](t)-Y[i](t))*(D[i](t)-Y[i](t))^2,结果会好很多。比方说,如果我们形成一系列反映经典动力系统(洛伦兹、亨农、罗斯勒......)的吸引子,我们甚至可以训练网络来近似这些数据,虽然不深入,但还是可以的。
我还没有试过用货币报价形成的系列:),因为我认为它不会工作:)
不,我只把目标函数的值传给遗传算法,遗传算法为每个基因输出一个值的向量,我把它转换成神经网络权重的矩阵。
有了这样的设计,你可以实现近乎垂直的撤离,而且没有滑落。你会解决在神经元上进行再训练的问题吗?
再培训的问题暂时被搁置了......。我把2个月的M5(它是12*24*22*2=12000多个值),用它们来训练一个有150-300个刻度的神经网络...我认为这里离再培训还有一段距离
而再培训可能不会发生......。如果作者引用作为测试样本的误差图,你可以一目了然地知道过度训练会发生什么。
我们谈论的是什么错误?目标功能更大--所以基因更合适......
我同意。他在用一个黑匣子工作。过度训练是非常有可能的。Dear iliarr 你能公布训练图吗?我正在记录线程号、生成号(10以内)、目标函数值...我不认为这些信息能告诉你关于再培训的任何事情...我不认为有任何再训练,因为训练样本大大超过了神经网络中的权重数量。
你不应该使用挥舞的手臂。或者说,你不应该只使用移动平均线。试着用一套不同类型的指标进行实验,最好每个指标的算法都要与其他指标有根本的不同。然后你会得到更多的网络信息。
还有一点。
你正在使用一个基于NN信号的反向交易系统。这与标准的muvingaverage专家完全一样。没有更好或更坏。
寻找一种用NN来确定SL和TP的大小的方法,以及伴随开仓的方法。你也可以随机打开。
GA只是一个优化工具(机器的螺丝刀)。只要有最小的差异,你可以使用它或任何其他优化算法(螺丝刀)。
这是我创建该主题的主要问题...使用哪一套指标? 我对指标的了解不够,无法做出好的选择,我也没有足够的资源去做愚蠢的搜索...如果你有一套完整的指标,我将不胜感激。
当我得到实时情报时,我不知道我得到了什么,我不知道如何做。
我记录了线程编号、代数(10以内)、目标函数的值......。我不认为这些信息能告诉你关于再培训的任何事情...我不认为有任何再训练,因为训练样本大大超过了神经网络中的权重数量。
公众需要看到学习误差对时间(epochs的数量)的依赖图。如果我们按照幸运猴子的原则来做,会怎么样呢。例如,让我们采取CCI,并在所有可用的历史上检查它,我们将选择有利可图的部门,不会一直损失。然后,我们采取动量,布林,缪斯,并选择有利可图的区域。交易是以虚拟方式进行的,一个显示与最初选择一样好的系统被允许用于真实交易。如果历史重演,它应该是有效的。另外,这种方法的优点是对良好情况下的持续时间有一个大致的估计。你选择盈利区域的标准是什么,比如交易数量、平均交易、最大跌幅、盈利区域的持续时间,我有个小想法,以后再告诉你。
你是说真的吗?或者,也许你需要一些修改?
这是我创建该主题的主要问题...使用哪一套指标? 我对指标的了解不够,无法做出好的选择,我也没有足够的资源去做愚蠢的搜索...如果你有一套完整的指标,我将不胜感激。
如果你对探测器有很好的工作经验,不要担心,我马上就会得到。
我对这些指标已经有了很好的工作知识,我会给他们一个好的结果。
2天后你就会有自己的看法。