PDA

Zobacz pełną wersję : Zbyt skomplikowane systemy kodowania i handlu.



erpaco3999
03-22-2006 09:46, 09:46
Ten wątek został stworzony w celu omówienia nadmiernie złożonego kodowania i systemów transakcyjnych z jednym celem. Wydajność.

Wszystko, od oszukanego, niestandardowego oprogramowania do pomocy istot duchowych, może z pewnością pomóc w handlu. Ale czy pomoże ci to KAŻDY CZAS?

===============================



mój system transakcyjny, prosty lub złożony, musi zmaksymalizować ...

Wygraj%
Średnia wygranaa
Rozmiar pozycji

I zminimalizuj ...

wypłaty
naprężenie
dyskrecja

i brać pod uwagę wszystko, co może wpłynąć na testowane prawdopodobieństwo (wiadomości itp.)

Jeśli spełnia te cele, każdy marzy handlowców. Tak więc pragnę dowiedzieć się wszystkiego, co jest możliwe w handlu
=====================================

Zachęcam wszystkich, którzy mają skłonność do wniesienia czegokolwiek, co im się podoba. Zachęcam do osobistego skontaktowania się ze mną, jeśli będziecie pracować razem dla wspólnego ulepszania siebie nawzajem i handlujących społecznościami.

Kiedy będę zadowolony z wyników dyskusji, stworzę bezpłatny ebook i inne informacje na mojej darmowej stronie. To jest (jak to zostało powiedziane przez kogoś innego), aby pomóc ci zarobić pieniądze. Wydaje mi się, że gdybyś nie chciał swojej pracy w książce, nie opublikowałbyś jej tutaj, tak czy inaczej ...

Ponieważ nie mam nic, co przetestowałem do przodu (mój prosty system działa, dzięki rob), otwieram podłogę dla reszty moich szanownych kolegów tutaj wforex-instant...

Kuki3x4
11-17-2021 01:21, 01:21
Mój system transakcyjny, prosty lub złożony, musi zmaksymalizować ... Wygraj% Średnia wygranaa Pozycja Rozmiar I zminimalizuj .. wypłaty stres dyskrecja
Jak mierzyć te rzeczy? Czy system z zyskiem w wysokości 15% z wypłatą 1% jest lepszy od systemu ze zwrotem 100% z wypłatą 20%? Co robisz w próbce, a nie w próbce? Ile danych używasz? Z jakiego programu korzystasz podczas testów? W jaki sposób rozliczasz spread w swoich testach? Czy optymalizujesz? Jakie dane używasz do optymalizacji? Zanim umieścisz swój pierwszy wskaźnik na wykresie, musisz wziąć pod uwagę wiele rzeczy. Szymon, Szymek

DarkWay
11-17-2021 02:42, 02:42
Ten wątek został stworzony w celu omówienia nadmiernie złożonego kodowania i systemów transakcyjnych
O. Przepraszam. Brak wkładu do tego ......

besli1977
11-17-2021 04:02, 04:02
1 Załącznik (-i)

Jak mierzyć te rzeczy? Czy system z zyskiem w wysokości 15% z wypłatą 1% jest lepszy od systemu ze zwrotem 100% z wypłatą 20%? Co robisz w próbce, a nie w próbce? Ile danych używasz? Z jakiego programu korzystasz podczas testów? W jaki sposób rozliczasz spread w swoich testach? Czy optymalizujesz? Jakie dane używasz do optymalizacji? Zanim umieścisz swój pierwszy wskaźnik na wykresie, musisz wziąć pod uwagę wiele rzeczy. Szymon, Szymek
Mam nadzieję, że nie przeszkadza ci ManinBlack, jeśli odpowiem na kilka z nich. Witaj DrRock W przeszłości podobały mi się Twoje posty. Daj mi znać, jeśli to ma dla ciebie sens. Spadek i wydajność, to zależy od tego, ile ktoś ma na swoim koncie. Im więcej masz, tym więcej chcesz ryzykować, aby uzyskać wyższy zwrot. Ale nawet przy niewielkim koncie kluczowe znaczenie będzie miało właściwe zarządzanie pieniędzmi i dywersyfikacja. System, który ma dużą wypłatę i duży zwrot, nadal może być przedmiotem handlu. Jeśli właściwie zarządzasz swoimi pieniędzmi i masz inne systemy działające jednocześnie w portfelu, aby zminimalizować skutki wypłaty. I nie oszukujmy się, że największe potrącenie się powtórzy. Prawo Murphy'ego działa. Dane do pobrania próbek zależą również od tego, ile transakcji zajmuje twój system. Chciałbym zobaczyć kilkaset transakcji poza próbkowanymi danymi. Oprogramowanie, z którego będę korzystał, jeśli zamieszczę kodowanie i takie jest TradeStations, ale ponieważ tytuł tej dyskusji jest dobrze kodowany. Sądzę, że ludzie będą w stanie przetłumaczyć to na dowolne oprogramowanie. Oni używają. Optymalizacja, świetne narzędzie, jeśli użyjesz go właściwie do matrycy, z której korzystam. Jeśli system będzie sprzedawany tylko w jednej walucie, to lubię używać zwrotu na konto. Gdyby system był przedmiotem obrotu na wielu walutach, lubię używać współczynnika zysku. Te dwie matryce mają także tendencję do minimalizowania wypłaty. Oczywiście właściwa optymalizacja to poważny problem, dlatego zacznę od jakiegoś zaawansowanego oprogramowania. Poniższy obrazek jest trójwymiarowym wykresem optymalizacji. System wyglądał bardzo obiecująco, gdy spojrzałeś na raport po optymalizacji, ale szybkie spojrzenie na wykres pokazuje different.Trzeba pamiętać, że solidny system miałby płaski obszar, w którym parametry można by zmienić bez większych zmian w zysku netto lub wyniku końcowym.

Oxri
11-17-2021 05:23, 05:23
Obrazek [edytuj: powyżej edycji końcowej:] jest trójwymiarowym wykresem optymalizacji. System wyglądał bardzo obiecująco, gdy spojrzałeś na raport po optymalizacji, ale szybkie spojrzenie na wykres pokazuje inne.
Najwyraźniej moje oczy się starzeją. Musiałem przyjrzeć się temu długo. Czy mogę zapytać, jakiego oprogramowania używasz do generowania wykresu? Dzięki Claude. Naprawdę mam nadzieję, że wsadzisz zęby w ten wątek.

Gasdragaszm
11-17-2021 06:44, 06:44
Jak działa twój garph? Claude?

besli1977
11-17-2021 08:05, 08:05
Jak działa twój garph? ?
Witaj i Wallker Przeszczep jest produkowany przez oprogramowanie o nazwie Widok trójwymiarowy przez systemy rina. TradeStations publikuje raport z wszystkich przebiegów optymalizacji. Następnie robię z tego plik tekstowy i przekazuję go do oprogramowania. Zajmuje tysiąc najlepszych przebiegów i tworzy wykres. Jutro, jeśli dostanę szansę, chciałbym porozmawiać trochę o sieciach neuronowych, ponieważ wydaje się, że stały się bardziej akceptowalne i mainstreamowe, zwłaszcza, że ​​niektórzy członkowie tutaj używają punktu obserwacyjnego.

erpaco3999
11-17-2021 09:25, 09:25
bardzo interesujący claude materiał, czekam na więcej Dr Rock, W zasadzie nic nie wiem o tym, co tutaj omawiamy. Mój handel opiera się na tradycjach i jest nowością w handlu. Claude ... co poleciłbyś przedsiębiorcy, który chce opanować takie rzeczy, które robisz? Czy są książki, strony internetowe? guru, mantry, które mogą mi pomóc zostać czarodziejem? Na razie będę googlować w niektóre z tych tematów

Dokpoxxok
11-17-2021 10:46, 10:46
Świetna nić MIB, myślę, że podzielę się niektórymi rzeczami, które robiłem. Być może powinno to być bardziej nowatorskie, a mniej o nadmiernie złożone. Nie wiem, jestem przekonany, że rynki są faliste, a jeśli używasz jakiegokolwiek rodzaju oscylatora, zgadzasz się. Jedną rzeczą, o której wspomniałem wcześniej, są wzory fal prostokątnych. Kiedy rynek jest płaski lub ograniczony, to naprawdę buduje energię w postaci poszerzającego się spektrum częstotliwości. Aby rozpocząć, wyeksportuj dane wykresu z MetaTrader. Po prostu otwórz wykres, wykonaj pliki jako, a zapiszesz je jako plik .csv. Możesz otworzyć ten plik w Excelu lub OpenOffice. Ten plik zawiera garść kolumn. Usuń wszystkie oprócz ceny zamknięcia, aby uzyskać jedną kolumnę danych, która wygląda dokładnie tak, jak szuka narzędzie analizy sygnału. Próbowałem tego z niektórymi shareware'ami, które można uzyskać na stronie SigView.com. Po zainstalowaniu i uruchomieniu SigView możesz otworzyć dokument tekstowy w menu Plik. Poprosi Cię o próbną stawkę. Lubię 1000, ale to nie ma znaczenia. Teraz zobaczysz swój wykres i powinien wyglądać tak samo, jak wykres liniowy danych wyeksportowanych z MetaTrader. Stamtąd możesz manipulować danymi w naprawdę fajny sposób. Lubię patrzeć: Widmo częstotliwości, które pokazuje częstotliwości szczytowe, które przyczyniają się do próbki. Pomaga to odsłonić niektóre drobne ukryte oscylacje w danych. Czas FFT, który wykonuje powyższe w małych wycinkach w czasie. To może pokazać ekspansję i kurczenie się widma. Z reguły, gdy widmo jest szerokie, w systemie jest dużo stłumionej energii. Filtry. Możesz odfiltrować ogólny trend, a także wiele losowych szumów. Jeśli zostanie to zrobione poprawnie (i nie będę mógł zacząć mówić, jak to zrobić poprawnie), powinno być możliwe zorientowanie się, ile ważnych częstotliwości jest skierowanych w górę lub w dół. Więc jeśli masz ochotę na takie rzeczy, spróbuj. Może zauważysz pewne wzorce, które pomogą wyjaśnić tajemniczy ruch na rynku. Jeśli szukasz systemu, który już działa, to nie jest to

besli1977
11-17-2021 12:07, 12:07
1 Załącznik (y) Systemy transakcyjne obejmują złożoność od prostych po niezbadane. Joe Krutsinger Minęło sporo czasu od pierwszego modelu neuronowego McCullocha i Pittsa (1943). Ale teraz, przy tak wielu domach posiadających komputer. Te sztuczne sieci neuronowe. może być używany przez prawie wszystkich. Są to modele nieliniowe, luźno oparte na strukturze ludzkiego mózgu. Spróbuję pominąć wiele szczegółów, ponieważ nie chcę zbytnio komplikować rzeczy. Tylko podstawy. Nasza prosta sztuczna sieć neuronowa będzie miała wejścia holownicze, te wejścia mogą być dowolne. Najpierw przejdą do dwóch neuronów, każdy mały fragment danych będzie dawał wagę (coś w rodzaju poziomu ważności) od ich trafią do trzech innych neuronów, które są ze sobą połączone, że informacje będą przetwarzane. Informacja ta zostanie następnie wysłana do neuronu wyjściowego, w którym informacje zostaną przetworzone i zostaną dodane dodatkowe wagi. Następnie wszystkie te wagi {te poziomy ważności}. Zostaną dodane. Na podstawie tych informacji. Będziemy kupować lub sprzedawać funt brytyjski, ponieważ będzie on działał w optymalizatorze brutalnej siły. Zwróci on, że właśnie stracił lub zarobił x dolarów, sieć neuronowa dowie się, że rozwiązanie, które właśnie wymyśliło, było śmieciem czy dobrem, a stamtąd. Spróbuje innego rozwiązania. Proces będzie powtarzany, dopóki nie pojawi się najlepsze rozwiązanie tego problemu. Ta sieć neuronowa jest jedną z najprostszych. Jest to tylko wstępna nauka, co oznacza, że ​​informacje przechodzą tylko jedną drogę od wejścia do wyjścia, a następnie próbuje ponownie, aby sprawdzić, czy może wymyślić lepsze rozwiązanie. Nieco bardziej złożona sieć neuronowa wykorzystuje propagację wsteczną, co oznacza, że ​​informacje idą do przodu i do tyłu, neurony będą próbowały wymyślić rozwiązanie. Wskaźnik błędu zostałby obliczony. Im mniejszy błąd, tym bliższe jest rozwiązanie problemu. Ta informacja zostanie przekazana neuronom. Rozumieją więc, że zmierzają w niewłaściwym kierunku lub w prawidłowym kierunku. ((Możemy również na to patrzeć)) Waga może być dodatnia lub ujemna. Tak więc nie zajmuje to zbyt wiele czasu. Używamy tylko -1, 0 lub 1, ponieważ mamy dziewięć obszarów, w których można dodać wagę i można wprowadzić trzy różne wagi w tych punktach. Daje nam to 19, 683 różnych kombinacji. Dla jeszcze bardziej wyrafinowanego rozwiązania. Moglibyśmy pozwolić na to, aby przejść od -10 do 10, i tak dalej, ale byłoby to bardzo czasochłonne w TradeStations. Niech to będzie tak proste, jak to tylko możliwe. Jedyne dwa dane wejściowe, które otrzymamy, to prosta średnia ruchoma wynosząca trzy w porównaniu do siebie. Trzy okresy temu. Drugie wejście będzie prostą średnią kroczącą z trzech porównywanych do siebie pięć okresów temu. Pamiętaj, że te dane wejściowe mogą być dowolne, na przykład: cena zamknięcia złota. RSI, ADX to inna waluta i tak dalej. Jedyna różnica polega na tym, że jako projektant systemu. Nie musimy jej wyjaśniać, czy średnia krocząca jest większa niż jeden miesiąc temu i niższapięć okresów temu nieco ponad dwa okresy temu. Tak dalej i tak dalej. Wszystko to zostanie wykryte przez sieć neuronową. I poziom ważności każdego z nich również zostanie ustalony. Funkcja dla nazwy TradeStations: Htangent Input: x (NumericSimple), {input to function} NTerms (NumericSimple); {# terms in series} Var: pi (3.1415926536), Suma (0), ii (0); Suma = 0; Dla ii = 0 do NTerms Rozpocznij Suma = Suma 1./(Power(((ii 0.5) * pi), 2) Moc (x, 2)); Koniec; Htangent = Suma * 2 * x; __________________________________________________ ___________________________ Sygnał dla nazwy TradeStations: Sieć neuronowa prosta Wejścia: synapse1 (0), synapse2 (0), synapse3 (0), synapseA1 (0), synapseA2 (0), synapseA3 (0), synapseB1 (0), synapseB2 (0) , synapseB3 (0); Var: inputneuron1 (0), inputneuron2 (0), Hiddenneuron1 (0), Hiddenneuron2 (0), Hiddenneuron3 (0), neuronOut (0); {dane wejściowe} jeśli (średnia (C, 3) - średnia (C, 3) [2]) gt; 0 Następnie inputneuron1 = 1 Else inputonuron1 = -1; if (średnia (C, 3) - średnia (C, 3) [5]) gt; 0 Następnie inputneuron2 = 1 Else inputneuron2 = -1; {sieć neuronowa} Hiddenneuron1 = Htangent (synapse1 * inputneuron1 synapseA1 * inputneuron2, 50); Hiddenneuron2 = Htangent (synapse2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2, 50); Hiddenneuron3 = Htangent (synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2, 50); neuronOut = Htangent (synapseB1 * Hiddenneuron1 synapseB2 * Hiddenneuron2 synapseB3 * Hiddenneuron3, 50); {kup lub sprzedaj} Jeśli neuronOut gt; = 0.5 następnie Kup następny pasek na High stop; Jeśli neuronOut lt = -0,5 następnie Sprzedaj następny pasek przy niskim zatrzymaniu; __________________________________________________ _______ Sieci neuronowe nie są już drogie, możesz je uruchomić w Excelu za około 70 do 150 dolarów po prostu wprowadź wszystkie dane w arkuszu Excel i pozwól mu jechać do miasta. Po prostu pomyślałem, że to będzie zgrabne, jeśli zobaczysz proces kodowania, który się kryje. Być może następnym razem możemy przyjrzeć się bardziej złożonej sieci neuronowej, gdzie wskaźnik błędu jest obliczany z powrotem propagacji. A zamiast zastanawiać się, jak korzystać z czegoś w czasie rzeczywistym, otrzymamy prognozę ceny zamknięcia na kilka następnych dni.
https://www.forex-instant.com/attachments/1518080393.jpg

david39471
11-17-2021 13:28, 13:28
wszystko co mogę powiedzieć o tym wątku to wtf ........

besli1977
11-17-2021 14:49, 14:49
Świetna nić MIB, myślę, że podzielę się niektórymi rzeczami, które robiłem. Być może powinno to być bardziej nowatorskie, a mniej o nadmiernie złożone. Nie wiem, jestem przekonany, że rynki są faliste, a jeśli używasz jakiegokolwiek rodzaju oscylatora, zgadzasz się. Jedną rzeczą, o której wspomniałem wcześniej, są wzory fal prostokątnych. Kiedy rynek jest płaski lub ograniczony, to naprawdę buduje energię w postaci poszerzającego się spektrum częstotliwości. wypróbowałem to z niektórymi shareware'ami, które można uzyskać na stronie SigView.com. Po zainstalowaniu i uruchomieniu SigView możesz otworzyć dokument tekstowy w menu Plik. Poprosi Cię o próbną stawkę. Lubię 1000, ale to nie ma znaczenia. Teraz zobaczysz swój wykres i powinien wyglądać tak samo, jak wykres liniowy danych wyeksportowanych z MetaTrader. Stamtąd możesz manipulować danymi w naprawdę fajny sposób. Filtry. Możesz odfiltrować ogólny trend, a także wiele losowych szumów. Jeśli zostanie to zrobione poprawnie (i nie będę mógł zacząć mówić, jak to zrobić poprawnie), powinno być możliwe zorientowanie się, ile ważnych częstotliwości jest skierowanych w górę lub w dół.
cześć Mike Jolley Po zmanipulowaniu danych możesz wytworzyć plik XL, aby wyeksportować nowe przefiltrowane dane do innej aplikacji.

Oxri
11-17-2021 16:09, 16:09
Funkcja dla nazwy TradeStations: Htangent Input: x (NumericSimple), {input to function} NTerms (NumericSimple); {# terms in series} Var: pi (3.1415926536), Suma (0), ii (0); Suma = 0; Dla ii = 0 do NTerms Rozpocznij Suma = Suma 1./(Power(((ii 0.5) * pi), 2) Moc (x, 2)); Koniec; Htangent = Suma * 2 * x; __________________________________________________ ___________________________ Sygnał dla nazwy TradeStations: Sieć neuronowa prosta Wejścia: synapse1 (0), synapse2 (0), synapse3 (0), synapseA1 (0), synapseA2 (0), synapseA3 (0), synapseB1 (0), synapseB2 (0) , synapseB3 (0); Var: inputneuron1 (0), inputneuron2 (0), Hiddenneuron1 (0), Hiddenneuron2 (0), Hiddenneuron3 (0), neuronOut (0); {dane wejściowe} jeśli (średnia (C, 3) - średnia (C, 3) [2]) gt; 0 Następnie inputneuron1 = 1 Else inputonuron1 = -1; if (średnia (C, 3) - średnia (C, 3) [5]) gt; 0 Następnie inputneuron2 = 1 Else inputneuron2 = -1; {sieć neuronowa} Hiddenneuron1 = Htangent (synapse1 * inputneuron1 synapseA1 * inputneuron2, 50); Hiddenneuron2 = Htangent (synapse2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2, 50); Hiddenneuron3 = Htangent (synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2, 50); neuronOut = Htangent (synapseB1 * Hiddenneuron1 synapseB2 * Hiddenneuron2 synapseB3 * Hiddenneuron3, 50); {kup lub sprzedaj} Jeśli neuronOut gt; = 0.5 następnie Kup następny pasek na High stop; Jeśli neuronOut lt = -0,5 następnie Sprzedaj następny pasek przy niskim zatrzymaniu;
Cześć Claude, Staram się umieścić na tym jakieś mentalne obrazy {Nie mam na myśli reszty wątku, ale tylko na razie} Jeśli pomyślimy o VWB; 1) Czy powyższa funkcja i sygnał zwrócą odpowiedź, która mówi nam dokładniej, gdzie linia interesów VWB Fib powinna być bez względu na ramy czasowe, w których ją zastosowaliśmy? 2) Jak mógłbyś (możesz) rozwiązać (C3)? [tj. VWB 24 EMA] Czy użyłbyś innego zestawu jak ... Input: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0); Dzięki Claude, byłem wcześniej trochę przytłoczony sieciami neuronowymi, ale teraz myślę, że dałeś mi o wiele lepsze podstawy do zbudowania. Czekam na twój następny post. b

reberebeca
11-17-2021 17:30, 17:30
Cześć Claude, Staram się umieścić na tym jakieś mentalne obrazy {Nie mam na myśli reszty wątku, ale tylko na razie} Jeśli pomyślimy o VWB; 1) Czy powyższa funkcja i sygnał zwrócą odpowiedź, która mówi nam dokładniej, gdzie linia interesów VWB Fib powinna być bez względu na ramy czasowe, w których ją zastosowaliśmy? 2) Jak mógłbyś (możesz) rozwiązać (C3)? [tj. VWB 24 EMA] Czy użyłbyś innego zestawu jak ... Input: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0); Dzięki Claude, byłem wcześniej trochę przytłoczony sieciami neuronowymi, ale teraz myślę, że dałeś mi o wiele lepsze podstawy do zbudowania. Czekam na twój następny post. b
, Claude i MIB, od jakiegoś czasu interesuję się sieciami neuronowymi. Zastanawiałem się, czy mogłabyś polecić im dobrą książkę, ponieważ odnoszą się do handlu. Mam kilka różnych platform; AmiBroker, Tradestation, Metastock, MT4, Visual Basic i oczywiście mógłbym używać C . Piszę programy od kilku lat. Nie jestem najlepszym programistą, ale też nie najgorszym ... Byłem zafascynowany twoją dyskusją. Każda pomoc będzie bardzo doceniana. Dzięki SMJ

reberebeca
11-17-2021 18:51, 18:51
Cześć Claude, Staram się umieścić na tym jakieś mentalne obrazy {Nie mam na myśli reszty wątku, ale tylko na razie} Jeśli pomyślimy o VWB; 1) Czy powyższa funkcja i sygnał zwrócą odpowiedź, która mówi nam dokładniej, gdzie linia interesów VWB Fib powinna być bez względu na ramy czasowe, w których ją zastosowaliśmy? 2) Jak mógłbyś (możesz) rozwiązać (C3)? [tj. VWB 24 EMA] Czy użyłbyś innego zestawu jak ... Input: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0); Dzięki Claude, byłem wcześniej trochę przytłoczony sieciami neuronowymi, ale teraz myślę, że dałeś mi o wiele lepsze podstawy do zbudowania. Czekam na twój następny post. b
Ostatnią książką, którą przeczytałem było Understanding Neural Networks, Computer explotarations: Muareen Caudill i Charles Butler. ale to zostało opublikowane w 1992 roku i nie miało nic wspólnego z handlem lub rynkami. Jeszcze raz dziękuję, SMJ

dylasxmccaxx
11-17-2021 20:12, 20:12
Claude, którego oprogramowania Neural Net używasz i polecasz.

dylasxmccaxx
11-17-2021 21:32, 21:32
Czytałem kogoś, kto oferuje sygnał wyprodukowany przez Neural Net dla FX i e-Mini na następny dzień ruchu cen. Publikują aktualny ruch dnia i prognozę z sieci neuronowej i wszystko, co mogę powiedzieć, jest niesamowite. Sądzę, że Neural Net przybliżyłby nas do poszukiwań Graala, ponieważ nie potrafimy wymyślić, jak handlować trendującym i niedominującym rynkiem w tym samym czasie. Albo ustawimy system na trendy, albo nie, ale nie oba. Jeśli otworzysz zwykły wykres, każda cena jest powiązana, każdy pojedynczy słupekświecznik jest znaczący, ale nie można wyjaśnić, w jaki sposób i zastosowanie go na rynku forex byłoby idealne, ponieważ Forex jest 24/7. Mam nadzieję, że dyskusja w tej dziedzinie będzie prosperować i pokazać, jak myśleć nieszablonowo lub w innym wymiarze.

besli1977
11-17-2021 22:53, 22:53
Łał!!! W końcu nie spodziewałem się tak dużej odpowiedzi, to zrywa z tradycyjną analizą techniczną. :

1) Czy powyższa funkcja i sygnał zwrócą odpowiedź, która mówi nam dokładniej, gdzie linia interesów VWB Fib powinna być bez względu na ramy czasowe, w których ją zastosowaliśmy? 2) Jak mógłbyś (możesz) rozwiązać (C3)? [tj. VWB 24 EMA] Czy użyłbyś innego zestawu jak ... Input: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0);
powyższy system jest wyjątkowo prostym przykładem. Zwraca tylko 1 lub -1 dla kupna lub sprzedaży, jeśli dobrze cię rozumiem, pytasz, na jakim poziomie rynek jest krytycznie wykupiony lub wyprzedany, możemy zbudować sieć neuronową, aby to zdefiniować. Nie wiem, czy można użyć prostego takiego jak ten. Wiem, że kodowanie jest dość twórcze i prawdopodobnie mógłbyś to zrobić. Ale po prostu dodając 1 neuron. Musisz pamiętać, że jest to moc trzech, ponieważ doda trzy nowe wagi. Więc zamiast tylko 19683 kombinacji. Byłoby to w milionach różnych kombinacji. To po prostu staje się zbyt czasochłonne, aby tworzyć TradeStations, które nie są do tego przystosowane. Można to zrobić w programie XL, który ma wbudowaną sieć neuronową i po prostu zakodował różne wagi. że pojawia się sieć. Napiszę kolejny wpis, który ma sieć neuronową w TradeStations, która używa {najbliższego sąsiada} spojrzeć na X. brs z powrotem, by określić przyszłość być może ta będzie bardziej funkcjonalna dla tego, o co pytasz, ponieważ używa wewnętrznych pętli i jest mniej intensywna na optymalizator.

Sajones Od jakiegoś czasu interesuję się sieciami neuronowymi. Zastanawiałem się, czy mogłabyś polecić im dobrą książkę, ponieważ odnoszą się do handlu
od dźwięków tego. Już przeczytałeś więcej niż większość. Czytałem dwa lub trzy z nich, ale muszę przyznać, że często wchodzą w skomplikowane struktury sieci neuronowej. Dzisiaj oprogramowanie. To nie jest konieczne. Mam przyjaciela, który jest świetnym kierowcą, ale nic nie wie o silniku spalinowym. Oczywiście, jeśli jesteś taki jak ja i chciałeś wiedzieć. Szybkie wyszukiwanie w serwisie Amazon sprawdziło trzy strony sieci neuronowych do handlu książkami. Jestem w trakcie analizy cybernetycznej dla zapasów i kontraktów terminowych: najnowocześniejsza technologia DSP. Muszę jednak przyznać, że zwykle przeglądam opinie, które napisali inni ludzie ..

Oprogramowanie Azmi Which Neural Net, którego używasz i polecasz
Używam raczej drogiego, ale używam go również do innych celów. Nie jest to konieczne do badania danych rynkowych. Dane rynkowe można uznać za stosunkowo łatwe do sieci neuronowej. Jest ich kilka, które działają z arkuszem kalkulacyjnym Excel. Najprawdopodobniej najpierw na nie spojrzę. Ich cena wynosi od 70 do 600 USD. Zwróć szczególną uwagę na łatwość użycia. Osobiście nie zapłaciłbym za tysiące dolarów za sieć neuronową, która studiowałaby rynek, ale nie jest to konieczne.

oxsyx3
11-18-2021 00:14, 00:14
NN mogą wyglądać jak święty Graal, ale w praktyce potrzebują całkiem sprytnego (na pewno nie banalnego) przetwarzania danych, by wyprodukować coś użytecznego. Nie możesz po prostu stworzyć wiązki połączonych neuronów, nakarmić je surową ceną (prawdopodobnie oknem z przeszłych cen) i oczekiwać, że wszystko okaże się przydatne. Karmienie jej wieloma wejściami (takimi jak różne wskaźniki, prawdopodobnie pochodnymi ceny) prawdopodobnie pogorszy sytuację. Jednym z problemów jest to, że typowe przekazy NN (najczęściej używane) akceptują ograniczony zakres wejściowy, co stwarza problem dla sygnałów, które zawierają trendy (takie jak cena). Można to przezwyciężyć przez zerwanie, stosując różnice w 1-szym rzędzie, lub odejmując średnią ruchomą sygnału lub inną bardziej zaangażowaną metodę. Następnie sygnał zignorowany powinien zostać znormalizowany (tj. Umieścić w pewnym dobrze zdefiniowanym zakresie, np. -1 .. 1). Wszystkie te preprocessing wymaga dużo wcześniejszej wiedzy o danych do pracy zgodnie z oczekiwaniami. Kolejnym problemem jest przytłaczanie NN informacjami. Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą NN odbywa się zwykle za pomocą okna z przeszłymi wartościami (np .: ceny). Użycie na przykład 5 historycznych zmian cen dla danych wejściowych tworzy 5-wymiarową przestrzeń wejściową dla sieci, która zostanie zaklasyfikowana do odpowiednich przewidywań. Problem z dużymi przestrzeniami wymiarowymi polega na tym, że są one często zbyt rzadkie, aby można z nimi pracować (jest to podobny problem, jak posiadanie niewystarczających próbek do wyciągania znaczących wnioskówuogólnień w statystykach). Z drugiej strony, użycie zbyt wąskiego okna powoduje, że sieć nie wychwytuje odpowiednio podstawowej dynamiki (łączenie schematów, które nie są naprawdę połączone). Zatem myślenie o jednoczesnym podawaniu różnego rodzaju danych wejściowych do NN jest złym pomysłem. Noisyness w połączeniu z rzadkimi danymi (ze względu na wysoką rozdzielczość) nie pomaga w ogóle. (Wpisz przekleństwo wymiarowe w Google, aby dowiedzieć się więcej na ten temat, jeśli jest zainteresowana.) Zawsze istnieje niebezpieczeństwo, że sieć przebije dane. Sieć dosłownie zapamięta zestaw treningowy, jednocześnie całkowicie zawiodą prognozy nowych danych. Mógłbym iść dalej, ale ... chodzi o to, że potrzeba dużo voodoo, aby zrobić coś użytecznego z NN. Wiele osób uważa, że ​​NN to jakaś czarna skrzynka, która magicznie uczy się mapować historię na przyszłość, po prostu trzeba ją karmić masą informacji. To naprawdę brutalne podejście, które jest skazane na niepowodzenie. Myślę, że ludzie powinni znać przynajmniej podstawy dotyczące działania NN, zanim zapłacą za oprogramowanie NN. I jestem prawie pewien, że ci, którzy naprawdę opanują te rzeczy, znajdą dostępne oprogramowanie niewystarczające do realizacji swoich pomysłów (z wyjątkiem, być może, niektórych pakietów matematycznych ogólnego przeznaczenia). Ale mimo wszystko jest fajnie.

Czytałem kogoś, kto oferuje sygnał wyprodukowany przez Neural Net dla FX i e-Mini na następny dzień ruchu cen. Publikują aktualny ruch dnia i prognozę z sieci neuronowej i wszystko, co mogę powiedzieć, jest niesamowite.
Kolejna rzecz o tych wykresach, które pokazują rzeczywistą cenę wraz z przewidywaną ceną przez NN. W rzeczywistości są one dość mylące. Przewidywany wykres to tylko cena przy prognozie [t-1] . Prognozy mogą być całkowicie błędne, ale wykres nadal wydaje się niesamowicie dokładny. Nie wiem jednak o tym konkretnym dostawcy sygnału. Mówiąc ogólnie.

besli1977
11-18-2021 01:35, 01:35
Cześć Jure Dzięki za twój wkład. Mam nadzieję, że nadal brzmisz tak, jakbyś eksperymentował. Dokładnie tego potrzebujemy. Z jakiego oprogramowania sieci neuronowej korzystasz. Obecnie używam neurosolution. Uważam, że najlepiej jest stosować nominowane dane ze standardowej formuły podziału. Przeprowadzam również testy nieskorelowanych danych za pomocą DDR z narzędzi Jurika. Czy eksperymentowałeś również z ogólnymi algorytmami? Mam sieć pociągów, z której korzystam od jakiegoś czasu, czy obecnie korzystasz z jakichkolwiek informacji dostarczanych przez twoją sieć?

rwdadegigs
11-18-2021 02:55, 02:55
Jure, To brzmi jakbyś miał trochę doświadczenia z używaniem NN. Ja jednak nie tak, jeśli powiem coś, co nie ma sensu mi wybaczyć, ale miałem kilka pytań od tego, co powiedziałeś. Pytam tylko o NN, który miałby zacofane możliwości. Nie możesz po prostu stworzyć wiązki połączonych neuronów, nakarmić je surową ceną (prawdopodobnie oknem z przeszłych cen) i oczekiwać, że wszystko okaże się przydatne. Karmienie jej wieloma wejściami (takimi jak różne wskaźniki, prawdopodobnie pochodnymi ceny) prawdopodobnie pogorszy sytuację. - Teraz brzmi to jak przekleństwo wymiarowości jest czymś, czego powinienem się bać, ale wskaźniki wydają się zbędne, ponieważ nie ma wykonalnych działań. Czy rzeczywiste systemy transakcyjne z funkcjami, które tworzą wykonywalne działania poza danymi, pomagają? Rodzaj ... wyczyść i udoskonalić te dane? Zawsze istnieje niebezpieczeństwo, że sieć nadpisze dane. Sieć dosłownie zapamięta zestaw treningowy, jednocześnie całkowicie zawiodą prognozy nowych danych. - Czy będziesz w stanie zapamiętać dane, ale zrzeknie się najmniej efektywnie w oparciu o zdefiniowany zestaw parametrów, ciągle akceptując nowe dane? Mógłbym iść dalej, ale ... chodzi o to, że potrzeba dużo voodoo, aby zrobić coś użytecznego z NN. Wiele osób uważa, że ​​NN to jakaś czarna skrzynka, która magicznie uczy się mapować historię na przyszłość - Zauważalnie zauważyłem Ale widząc, jak wiemy, przyszłość jest i zawsze będzie właśnie taka ... oparta na tym, czym wydawał się claude, bardziej związane z możliwościami. Wydaje mi się, że wcześniej mówił ... odnosząc się do prawdopodobieństwa kolejnych trzech barów spełniających warunki kupna lub sprzedaży. Czy nie byłoby to poza obszarem NN? Więc ... przykro mi, że zatykasz wątek, nie zobaczysz, że często to robię. Ale Claude mówi: Prawdziwie mądry człowiek, zawsze ma więcej pytań niż odpowiedzi. Jestem bardzo podekscytowany tym, co się dzieje i mogę powiedzieć, że mam zamiar założyć kamizelkę ratunkową. Claude, Jure, Be-mac, będzie fajnie oglądać, jak doświadczone umysły żartują ze sobą w tej sprawie. życzenia uznania i powodzenia, Jax

gastim93
11-18-2021 04:16, 04:16
Bardzo interesująca praca z twoimi NNami Claude. Grałem z pewnymi pomysłami, które mogłyby same korzystać z algorytmów genetycznych. Zasadniczo wpadłem na pomysł, czytając artykuły na temat Financial Labs, które używa GA, aby osiągnąć wspaniałe rezultaty (24% annum4% maxDD). Moje badania dotyczą zasadniczo tworzenia różnych systemów, a następnie uwalniania ich tam, gdzie wybiera się GA, dla najlepszych osiągnięć, kładąc na nie największą wagę, łącząc udane systemy i dostosowując się do nowej struktury rynkowej (mutacji). Możesz chcieć sprawdzić literaturę na ten temat. Nie ma tu żadnych przełomowych pomysłów (jeszcze!), Ale jest to dość fascynujące.

oxsyx3
11-18-2021 05:37, 05:37
Zdałem sobie sprawę, że mój poprzedni post mógł okazać się nieco zbyt negatywny. Aby to wyjaśnić, chciałem tylko odnieść się do sprawy świętego Graala. NN są świętymi graalami zautomatyzowanego handlu, tak jak forex to święty graal pieniądza. Innymi słowy, potencjał jest wielki, ale tak samo jak wysiłek potrzebny do faktycznego wykorzystania części potencjału. Claude: Napisałem własne oprogramowanie. Nic nadzwyczajnego, tylko biblioteka tego, co zgromadziłem poprzez eksperymentowanie (eksperymentowałem również z GA, tak). Sprawdziłem niektóre pakiety oprogramowania, ale zawsze znalazłem pewne ograniczenia, które mi się nie podobały. Muszę jednak przyznać, że NeuroSolutions jest dość eczny. Nie używam żadnego modelu handlu NN, z wyjątkiem mojego mózgu. Powinieneś wiedzieć, że jestem całkiem nowy w handlu i większość mojej wcześniejszej pracy nie była bezpośrednio związana z tym. Ponadto mam pomysł, nad którym pracuję, ale nie jest to oparte na NN (jest to pewnego rodzaju probabilistyczny automat stanów). Mogę jednak użyć NN (mapy samoorganizujące się kohonena) dla jakiejś części, jak kwantyzacja wektorowa. JaxPacific: Oczywiście, wybaczę ci, ale tylko do 70 * 7 razy ... i wyżej. Mam taką samą nadzieję. Teraz wydaje się, że przekleństwo wymiarowe jest czymś, czego powinienem się bać, ale wskaźniki wydają się zbędne, ponieważ nie ma wykonalnych działań. Czy rzeczywiste systemy transakcyjne z funkcjami, które tworzą wykonywalne działania poza danymi, pomagają? Rodzaj ... wyczyść i udoskonalić te dane? Przez wykonywalne działania masz na myśli sygnały kupnasprzedaży? Byłoby to zdecydowanie pomocne w zmniejszeniu hałasu i uproszczeniu danych wejściowych dla NN. Ale to nic nie znaczy samo z siebie. Czy będziesz w stanie zapamiętać dane, ale zrzeknie się najmniej efektywnie w oparciu o zdefiniowany zestaw parametrów, ciągle akceptując nowe dane? Właśnie to właściwie zaprojektowała NN. Zapamiętuje tylko najbardziej ogólne cechy zestawu treningowego i odrzuca resztę jako szum. Zrozumiałe, ale widząc, jak wiemy, przyszłość jest i zawsze będzie po prostu ... w oparciu o to, z czego zdawał się wychodzić claude, było bardziej związane z prawdopodobnością. Wydaje mi się, że wcześniej mówił ... odnosząc się do prawdopodobieństwa kolejnych trzech barów spełniających warunki kupna lub sprzedaży. Czy nie byłoby to poza obszarem NN? To nie jest poza domem, jeśli chcesz zrobić to na swój sposób bez prawdziwego powodu. Nie potrzebujesz do tego NN. ---- Wszystko, co naprawdę chcesz tutaj, to obliczyć prawdopodobieństwo pomyślnego kupna lub sprzedaży dla konkretnej konfiguracji (popraw mnie, jeśli się mylę). Załóżmy, że używasz 2 wskaźników do definiowania ustawień. Te 2 wskaźniki tworzą dwuwymiarową powierzchnię. Dla każdego punktu na tej powierzchni można symulować handel w obu kierunkach za pomocą wstępnie zdefiniowanych reguł wyjścia, aby sprawdzić, czy zakończy się sukcesem, czy nie. Po zakończeniu użyjesz tego jako mapy sukcesu dla przyszłych transakcji. Wprowadzasz transakcje tylko wtedy, gdy mapa mówi, że ma% sukcesu większego niż wybrane przez Ciebie X. Otrzymujesz%, znajdując N najbliższych sąsiadów, takich jak wspomniany Claude, lub definiującklastry (LVQ, Kohonen, itd.), ... lub, możesz być bardziej ekscentryczny, dobrze się bawić i wykonywać następujące czynności: - eksportować mapę dla długich transakcji jako obraz z białymi pikselami reprezentującymi sukces i czarną porażką (lub może cień reprezentujący częstotliwość zysku, ponieważ może być więcej niż jeden handel na piksel, w zależności od tego, jak skategoryzowałeś mapę) - wykonaj dwa obrazy: jeden dla długich transakcji i jeden dla krótkiego. - otwórz je w Photoshopie. - zastosuj rozmycie gaussowskie o pożądanym promieniu (to twój odpowiednik N-sąsiadów). - możesz zastosować inne filtry artystyczne, ale przygotuj się na większe wypłaty ... - użyj cieni pikseli na wynikowych niewyraźnych obrazach jako mapy prawdopodobieństwa do inicjowania przyszłych transakcji. - zarządzanie pieniędzmi podstawowymi na poziomie wydajności piksela. Brzmi opłacalnie? ---- Napisałem wiele odpowiedzi, teraz czuję się zupełnie głupio.

Dokpoxxok
11-18-2021 06:58, 06:58
cześć Po zmanipulowaniu danych można utworzyć plik XL, aby wyeksportować nowe przefiltrowane dane do innej aplikacji.
Wiem, że możesz zapisać dane FFT. Jest to w postaci długiej listy częstotliwości i amplitud. Wydaje mi się, że również wyeksportowałem dane XY, ale jeśli nie, dobry program kreślący będzie miał odwrotną funkcję FFT.

besli1977
11-18-2021 08:19, 08:19
Bardzo interesująca praca z twoimi NNs. Grałem z pewnymi pomysłami, które mogłyby same korzystać z algorytmów genetycznych. Zasadniczo wpadłem na pomysł, czytając artykuły na temat Financial Labs, które używa GA, aby osiągnąć wspaniałe rezultaty (24% annum4% maxDD). Moje badania dotyczą zasadniczo tworzenia różnych systemów, a następnie uwalniania ich tam, gdzie wybiera się GA, dla najlepszych osiągnięć, kładąc na nie największą wagę, łącząc udane systemy i dostosowując się do nowej struktury rynkowej (mutacji). Możesz chcieć sprawdzić literaturę na ten temat. Nie ma tu żadnych przełomowych pomysłów (jeszcze!), Ale jest to dość fascynujące.
Cześć Mahras Dzięki za informację na pewno zrobię trochę czytania. Twoja obecna praca zdaje się odzwierciedlać najnowsze prace dr. Johna F. Clayburga. Są jednak duże różnice i jest dość kontrowersyjna. Opracował funkcję o nazwie równoległej. Zasadniczo uruchamia ten sam system z różnymi ustawieniami parametrów naraz w tle. Funkcja identyfikuje tę, która jest najkorzystniejsza dla bieżących warunków rynkowych i przełącza się na te parametry. Jest to sprzeczne ze wszystkim, co kiedykolwiek czytałeś o ustawianiu parametrów systemu transakcyjnego. Myślę, że jedynym powodem, dla którego jest on zmuszany do słuchania, są jego inne systemy, które są tak opłacalne. Dwóch z nich znalazło się w pierwszej dziesiątce w przyszłym systemie cyklonów magazynowych i handlowiec brzuch. W każdym razie, jeśli chcesz to przejrzeć, jest na tyle uprzejmy, aby podać kod i wyjaśnienie. Możesz dostać to tutaj.
http://www.clayburg.com/omw_abstract.htmlPowodzenia

besli1977
11-18-2021 09:39, 09:39
Wiem, że możesz zapisać dane FFT. Jest to w postaci długiej listy częstotliwości i amplitud. Wydaje mi się, że również wyeksportowałem dane XY, ale jeśli nie, dobry program kreślący będzie miał odwrotną funkcję FFT.
Dziękuję Mike za odpowiedź. Wygląda całkiem interesująco. Mam nadzieję, że dasz nam znać, jeśli podasz więcej informacji.

gastim93
11-18-2021 11:00, 11:00
Cześć Mahras Dzięki za informację na pewno zrobię trochę czytania. Twoja obecna praca zdaje się odzwierciedlać najnowsze prace dr. Johna F. Clayburga. Są jednak duże różnice i jest dość kontrowersyjna. Opracował funkcję o nazwie równoległej. Zasadniczo uruchamia ten sam system z różnymi ustawieniami parametrów naraz w tle. Funkcja identyfikuje tę, która jest najkorzystniejsza dla bieżących warunków rynkowych i przełącza się na te parametry. Jest to sprzeczne ze wszystkim, co kiedykolwiek czytałeś o ustawianiu parametrów systemu transakcyjnego. Myślę, że jedynym powodem, dla którego jest on zmuszany do słuchania, są jego inne systemy, które są tak opłacalne. Dwóch z nich znalazło się w pierwszej dziesiątce w przyszłym systemie cyklonów magazynowych i handlowiec brzuch. W każdym razie, jeśli chcesz to przejrzeć, jest na tyle uprzejmy, aby podać kod i wyjaśnienie. Możesz dostać to tutaj.
http://www.clayburg.com/omw_abstract.htmlPowodzenia
Zasadniczo tworzy to model dopasowany do krzywej, który nigdy nie może powielać swoich wyników. Choć mogą one działać na krótką metę, jeśli nastąpi jakakolwiek zasadnicza zmiana w cenach, nie będzie on w stanie poradzić sobie z nimi.

besli1977
11-18-2021 12:21, 12:21
Zasadniczo tworzy to model dopasowany do krzywej, który nigdy nie może powielać swoich wyników. Choć mogą one działać na krótką metę, jeśli nastąpi jakakolwiek zasadnicza zmiana w cenach, nie będzie on w stanie poradzić sobie z nimi.
Tak jak powiedziałem, że jest bardzo kontrowersyjny, ale ten człowiek nie jest głupcem, interesujące będzie zobaczenie, co robią jego najnowsze systemy. Są śledzone przez zewnętrzne serwisy. Tu dowiemy się, czy jest dopasowany do krzywej, czy też rzeczywiście ma człowieka. wymyślić coś, na co warto spojrzeć. Na marginesie mam również moje prezentacje.

dylasxmccaxx
11-18-2021 13:42, 13:42
Claude, czy możliwe byłoby zakodowanie sieci neuronowej, Fuzzy Logic, AI na platformie takiej jak VT czy Metatrader?

besli1977
11-18-2021 15:02, 15:02
, Czy możliwe byłoby kodowanie Neural Net, Fuzzy Logic, AI na platformie takiej jak VT czy Metatrader?
Witaj amzi Kodowanie, które przedstawiłem jest inspirowane sieciami neuronowymi i pokazuje rodzaj logiki, z której korzystają, ale daleki jest od duplikowania tego, co może zrobić dedykowane oprogramowanie. Ale jeśli pytasz o kodowanie, które jest tutaj umieszczone na FF, każde oprogramowanie z możliwościami wewnętrznych pętli i możliwościami optymalizacji może odtworzyć to kodowanie. Niestety, są to dwie rzeczy, których VT nie jest jeszcze w stanie. Ale Metatrader mógł.

dylasxmccaxx
11-18-2021 16:23, 16:23
Claude, dzięki za oczyszczenie wszystkiego dla nas wszystkich. Mam nadzieję, że mógłbyś nam dać próbkę, abyśmy mogli ocenić potencjał sieci neuronowej na Metatrader i być może spojrzeć na nią w akcji poza rutynowymi działaniami handlowymi. Mam nadzieję, że mógłbyś napisać jakąś sieć neuronową dla Metatradera w Trend Following System i Breakout System.

Oxri
11-18-2021 17:44, 17:44
[Cytuj ....] Claude, mam nadzieję, że mógłbyś napisać trochę sieci neuronowej dla Metatradera w systemie Trend Following System i Breakout. [cytuj] Claude ... Nie chcę spędzać czasu na przeprowadzaniu tego rodzaju testów. Czy mógłbyś po prostu wysłać mi to, co będzie High na dzisiaj, a także Low. Jeszcze lepiej ... czy mógłbyś po prostu zadzwonić do mojego br_kera i powiedzieć mu, żeby kupił ”Kup teraz za niska” i ”Sprzedaj za” dzisiaj ”? To byłby dla mnie kłopot. Dzięki Claude. tylko żartowni faceci.