文章 "自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题" - 页 3

[Viktor Vasilyuk]

对了，还拍了其他数据。第三张照片中又出现了彩虹。我想，出现这种情况是因为你对写这篇论文的代码进行了干扰。您在文章中写道，您做了一些修改。

MetaTrader 交易平台截图

英镑兑美元, H1, 2017.03.01

Alpari International Limited, MetaTrader 5, 演示版

什么是彩虹？

[Mykola Demko]

Viktor Vasilyuk:
对了，还拍了其他数据。第三张照片中又出现了彩虹。我想，出现这种情况是因为你对写这篇论文的代码进行了干扰。你在论文中写道，你做了一些修改。

在初始化节点时将随机性归一化并不会在训练时限制节点本身。你可以用单位来初始化节点，这不会影响结果。

但它可能会影响获得结果的速度。

事实上，我分别从每一列的最小值和最大值之间的字段中随机初始化节点，只是加快了收敛速度，因为 SOM 无需一开始就将节点驱动到指定字段中。

这一过程与学习过程本身有机地交织在一起，因此你甚至不能说此时是网格的驱动时刻，此时是网格的学习时刻。驶入一个给定的领域意味着以非常大的变化系数调整节点。

因此，从根本上说，我的干预并没有改变任何东西。它只是加快了收敛的速度。

但如果你对这一机制有不满，你可以自由地修正它。在 Include\SOMNode.mqh 中创建网格时更改节点的初始化

//+------------------------------------------------------------------+
// | 在设定的限制范围内初始化节点参数
//+------------------------------------------------------------------+
void CSOMNode::InitNode(int x1,int y1,int x2,int y2,const double &min_values[],const double &max_values[])
  {
//--- 设置节点坐标
   m_x1=x1;
   m_y1=y1;
   m_x2=x2;
   m_y2=y2;
//--- 计算节点中心坐标
   m_x=x1+MathAbs((x2-x1))/2;
   m_y=y1+MathAbs((y2-y1))/2;
//--- 准备一个权重数组
   ArrayResize(m_weights,m_dimension);
//--- 用随机值初始化权重；
   for(int i=0; i<m_dimension; i++) {m_weights[i]=min_values[i]+(max_values[i]-min_values[i])*rand()/32768;}
  };

放入非规范化的 rand()，这样就会和原始算法一模一样。像这样：m_weights[i]=rand();

[Vladimir Karputov]

如果创建这样一个文件 "optim.csv"，我的理解是否正确？

i;Title
-0.195;2017.04.04
0.086;2017.04.03
-0.195;2017.03.31
-0.195;2017.03.30
-0.195;2017.03.29
0.086;2017.03.28
-0.195;2017.03.27
-0.195;2017.03.24
0.086;2017.03.23
0.086;2017.03.22

只有两个值

• -0.195
• 0.086

那么运行 "Sample5_SOM_Net_Player "将显示如下内容

也就是说，科恩网络发现文件 "optim.csv "中有两个...两个什么？模式？

[Vladimir Karputov]

也就是说，如果我想研究两个相邻的条形图--它们是看涨还是看跌，我需要对这些序列进行类似这样的描述：

最后会有四个主要序列（"11"、"12"、"21"、"22"）和第五个序列--当任何柱状图既非看涨也非看跌时（柱状体大小为零）。

然后，只需浏览给定数量的条形图，并创建一个 "optim.csv "文件，将这些序列写入其中。你会得到类似于

i;Time
21;2017.04.03
11;2017.03.31
11;2017.03.30
11;2017.03.29
12;2017.03.28
22;2017.03.27
21;2017.03.24
11;2017.03.23
12;2017.03.22

然后运行 "Sample5_SOM_Net_Player"。对吗？

[Mykola Demko]

您有两个值，但您订购了 250 个节点（50x50），因此网格自然会将节点拉伸到整个中间值域。

此外，您在聚类字段中输入了一个无关紧要的值 "时间"。如果要使用时间，那么数据结构 就应该以某种方式反映周期性，否则网格将如何理解星期一和星期五的不同。这样的时间表示法至少在几年的数据中是合理的，否则会出现重复（当然，如果去掉年份值的话）。

理解一个简单的想法，科霍宁网格将节点放置在相似（多变量）实例的邻近地区。然后，一切都会随着对工作的理解而水到渠成。

[Vladimir Karputov]

Nikolay Demko:

您有两个值，但您订购了 250 个节点（50x50），因此网格自然会将节点拉伸到整个中间值域。

此外，您在聚类字段中输入了一个无关紧要的值 "时间"。如果要使用时间，那么数据结构 就应该以某种方式反映周期性，否则网格将如何理解星期一和星期五的不同。这样的时间表示法至少在几年的数据中是合理的，否则会出现重复（当然，如果去掉年份值的话）。

理解一个简单的想法，科霍宁网格将节点放置在相似（多变量）实例的邻近地区。然后，事情就会随着对工作原理的理解而水到渠成。

如果我以下面的格式重做 csv 文件[烛体大小][星期几（1、2、3、4、5）]，并填写例如 100 条，那么 csv 文件中最终会有100 个示例 吗？在这种情况下要放入多少个节点？3*3?

[Mykola Demko]

Vladimir Karputov:

如果我以这种格式重做 csv 文件：[烛体大小][星期几（1、2、3、4、5）]，并填写例如 100 条，那么 csv 文件中最终会有100 个示例 吗？在这种情况下要放入多少个节点？3*3?

这取决于您想要得到什么，聚类还是回归。

聚类会将多个示例合并为一个聚类，那么节点数应少于示例数。

回归则需要比示例更多的节点，以覆盖示例中没有体现的点的字段。

同样，这个过程不是二进制的，所以你不能说它是聚类，但这是回归，把它想象成一个多向光谱，聚类越多，回归越少，反之亦然。在零点，当节点数等于示例数时，聚类和回归的数量大致相等。

[Vladimir Karputov]

Nikolay Demko:

这取决于您想要聚类还是回归。

聚类会将多个示例合并成一个聚类，那么节点数就应该少于示例数。

回归则需要比示例更多的节点，以覆盖示例中没有体现的点域。

简单来说，我想获得四个序列的可视化结果：

交易论坛、自动交易系统和交易策略测试。

讨论文章 "再谈柯霍宁映射"

Vladimir Karputov, 2017.04.04 13:49

也就是说，如果我想研究两个相邻的条形图--它们是看涨还是看跌，我需要对这样的序列进行描述，类似于这样的描述：

最终会有四个主要序列（"11"、"12"、"21"、"22"）和第五个序列--当任何条形图既不看涨也不看跌时（条形图主体大小为零）。

在给定的条数内。也就是说，我在给定数量的条形图上运行脚本，并指定五个序列（"0"、"11"、"12"、"21"、"22"）中的一个。我还指定了一周中的某一天。最后，我得到了 100 个条形图中 100 个[序列名称][星期]的示例。

[Mykola Demko]

Vladimir Karputov:

简单地说，我想要的是四个序列的可视化效果：

在给定的小节数内。也就是说，我将脚本传递到给定数量的小节上，并指定五个序列（"0"、"11"、"12"、"21"、"22"）中的一个。我还指定了一周中的某一天。这样，100 个小节中就有 100 个[序列名称][星期]的例子。

对不起，我不明白，如果你有一个条件组合，而且对它们了如指掌，为什么还需要网格？

如果不是，最好在网格中显示您感兴趣的内容，例如，在一列中显示开仓[i]-收盘[i]的差值，在另一列中显示开仓[i+1]-收盘[i+1]的差值，并在聚类的基础上设置要解释哪个聚类的条件。

[Vladimir Karputov]

Nikolay Demko:

对不起，我不明白，如果您有一组条件组合，而且您清楚地知道它们是什么，为什么还需要网格？

***

1. 组合（"0"、"11"、"12"、"21"、"22"） 我今天只是举了个例子。我不知道它们是否有效。这就是我想问的--如果我想出了各种各样的组合，网格会对我有什么帮助？我以为这个网格会直观地显示我的例子在某些组（群？
2. 那么，如果我把"......例如，一列中 Open[i]-Close[i] 之间的差值，以及另一列中 Open[i+1]-Close[i+1] 之间的差值...... "放在一起，会有什么反馈呢？我会看到不同的颜色--但哪个是哪个？