Sistemas de codificación y negociación excesivamente complejos. - Página 2
Sistemas de codificación y negociación excesivamente complejos.

 

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Tema: Sistemas de codificación y negociación excesivamente complejos.

  1. #11
    Trabajo muy interesante con su NN Claude. He estado jugando con algunas ideas que podrían usar algoritmos genéticos yo mismo. Básicamente, tuve la idea de leer artículos sobre Financial Labs que usa GA para obtener excelentes resultados (24% anual4% maxDD). Mi investigación actualmente se relaciona esencialmente con la creación de varios sistemas y luego dejándolos sueltos donde la AG selecciona al mejor desempeño, poniendo más peso en eso, combinando sistemas exitosos y adaptándose a la nueva estructura de mercado (mutaciones). Es posible que desee consultar la literatura sobre eso. No hay ideas breakthough aquí (todavía!) Pero es bastante fascinante.

  2.                         
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  3. #12
    Jure, parece que has tenido alguna experiencia con NN. Sin embargo, no es así si digo algo que no tiene sentido, perdóneme, pero tenía algunas preguntas sobre lo que usted dijo. Solo estoy preguntando respecto a una NN que tendría capacidades atrasadas. No se puede simplemente hacer un conjunto de neuronas interconectadas, alimentarlo con el precio bruto (probablemente una ventana de precios pasados) y esperar que salga algo útil. Alimentarlo con múltiples entradas (como varios indicadores, probablemente derivados del precio) probablemente empeorará las cosas. - Ahora parece que la maldición de la dimensionalidad es algo de lo que debería temer, pero los indicadores parecen redundantes porque no hay acciones ejecutables. Serían de ayuda los sistemas reales de comercio con funciones que crean acciones ejecutables a partir de los datos? Tipo de ... aclarar y refinar esa información? También existe el peligro de que la red sobreajuste los datos. La red literalmente memorizaría el conjunto de entrenamiento, mientras fallaba totalmente en las predicciones sobre nuevos datos. - ¿Sería capaz de memorizar los datos pero volcarlos menos efectivos en base a un conjunto definido de parámetros, mientras acepta constantemente nuevos datos? Podría continuar, pero ... el punto es que se necesita mucho vudú para hacer algo útil con los NN. Mucha gente piensa que un NN es una caja negra que mágicamente aprende a mapear la historia para el futuro --Normalmente notado Pero ver como sabemos que el futuro es y siempre será solo eso ... basado en lo que claude parecía estar yendo era más relacionado con la probabilidad. Creo que estaba diciendo antes ... refiriéndose a la probabilidad de que los próximos tres bares cumplan con las condiciones de compra o venta. Eso no estaría fuera del ámbito de una NN, ¿verdad? ASÍ ... siento obstruir el hilo, no me verás hacerlo muy seguido, eso es seguro. Pero claude dice: Un hombre verdaderamente sabio, siempre tiene más preguntas que respuestas. Estoy muy emocionado de ver a dónde va esto y puedo decir que voy a comprar un chaleco salvavidas. Claude, Jure, Be-mac, será divertido ver mentes experimentadas trabajando juntos en esto. deseos de aprecio y Best of luck, Jax

  4. #13
    Hola Jure Gracias por tu contribución. Espero que continúes suene como si hubieras experimentado. Eso es exactamente lo que necesitamos. ¿Qué software de red neuronal usa? Actualmente estoy usando Neurosolution's. Considero que se necesitan datos nominalizados de una fórmula de división estándar. También realizo pruebas de datos no correlacionados a través de DDR desde herramientas de Jurik. ¿Has experimentado con algoritmos genéricos también? Tengo una red de trenes que he estado utilizando desde hace bastante tiempo. ¿Actualmente está usando la información que su red está proporcionando?

  5. #14
    Los NN pueden parecerse al Santo Grial, pero en la práctica necesitan un preprocesamiento de datos bastante inteligente (definitivamente no trivial) para producir algo útil. No se puede simplemente hacer un conjunto de neuronas interconectadas, alimentarlo con el precio bruto (probablemente una ventana de precios pasados) y esperar que salga algo útil. Alimentarlo con múltiples entradas (como varios indicadores, probablemente derivados del precio) probablemente empeorará las cosas. Un problema es que los NN típicos de avance directo (más comúnmente utilizados) aceptan un rango de entrada limitado, lo que crea un problema para las señales que contienen tendencias (como el precio). Uno podría superar esto con la tendencia a la desviación mediante el uso de diferencias de primer orden, o restando un promedio móvil de la señal, o algún método más complicado. Después de eso, la señal detrended se debe normalizar (es decir, poner en un rango bien definido, como -1 ... 1). Todo ese preprocesamiento requiere de mucho conocimiento previo sobre los datos para que funcionen como se esperaba. Otro problema es abrumar a la NN con información. La predicción de series temporales con NN normalmente se hace usando una ventana de valores pasados ??????(por ejemplo, precios). El uso, por ejemplo, de 5 cambios de precios históricos para las entradas crea un espacio de entrada de 5 dimensiones para que la red clasifique en las predicciones apropiadas. El problema con los espacios de alta dimensión es que a menudo son demasiado escasos para trabajar (es un problema similar a tener muestras insuficientes para hacer conclusionesgeneralizaciones signifiivas en las estadísticas). Por otro lado, usar una ventana que es demasiado estrecha da como resultado que la red no capte adecuadamente la dinámica subyacente (conectando patrones que no están realmente conectados). Entonces, pensar en alimentar todo tipo de entradas a un NN simultáneamente es una mala idea. La falta de ruido combinada con datos escasos (debido a la alta dimensionalidad) no ayuda en absoluto. (Escriba la maldición de la dimensionalidad en Google para obtener más información al respecto, si está interesado). También existe el peligro de que la red sobreponga los datos. La red literalmente memorizaría el conjunto de entrenamiento, mientras fallaba totalmente en las predicciones sobre nuevos datos. Podría continuar, pero ... el punto es que se necesita mucho vudú para hacer algo útil con los NN. Mucha gente piensa que una NN es una caja negra que mágicamente aprende a mapear la historia para el futuro, solo necesitas alimentarla con toneladas de información. En realidad, se trata de un enfoque de fuerza bruta condenado al fracaso. Creo que la gente debería saber al menos los conceptos básicos sobre cómo funcionan las NN antes de pagar por el software NN. Y estoy casi seguro de que aquellos que realmente dominen el material encontrarán que el software disponible es insuficiente para implementar sus ideas (excepto, tal vez, algunos paquetes matemáticos de uso general). Pero, es divertido, sin embargo.
    Cita Iniciado por ;
    Leí a alguien que ofrecía señal producida por Neural Net para FX y e-Mini para el movimiento de precios del día siguiente. Publican el movimiento del día real y el pronóstico de Neural Net y todo lo que puedo decir es sorprendente.
    Otra cosa sobre los gráficos que muestran el precio real junto con el precio previsto por NN. Estos son en realidad bastante engañosos. El gráfico predicho es solo el precio en [t-1] predicción. Las predicciones podrían ser totalmente erróneas, pero el gráfico aún parecería asombrosamente preciso. Sin embargo, no sé sobre ese proveedor de señales en particular. Solo hablando en general.

  6. #15
    ¡¡¡Guau!!! No esperaba esta respuesta después de todo, esto está rompiendo con el análisis técnico de la tradición. :
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    1) ¿La función y la señal de arriba devolverían una respuesta que nos diga con más precisión dónde debe estar la línea de interés VWB Fib, sin importar en qué plazo lo apliquemos? 2) ¿Cómo podrías {podrías} resolver por (C3)? [es decir, VWB 24 EMA] ¿Usaría otro conjunto como ... Entrada: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0);
    el sistema anterior es un ejemplo extremadamente simple. Solo devuelve 1 o -1 para una compra o venta si lo entiendo correctamente, usted está preguntando a qué nivel el mercado se vuelve críticamente sobrecomprado o sobrevendido, podemos construir una red neuronal para definir esto. No estoy seguro si se puede usar uno simple como este. Sé que tu código es bastante creativo y probablemente puedas hacerlo. Pero simplemente agregando 1 neurona. Debe recordar que tiene el poder de tres, porque agregará tres nuevos pesos. Entonces, en lugar de solo tener 19683 combinaciones. Sería en los millones de combinaciones diferentes. Esto simplemente lleva demasiado tiempo realizar TradeStations, no está configurado para eso. Podrías hacerlo en el programa XL que tiene una red neuronal integrada y simplemente codificar los diferentes pesos. que se genera la red Escribiré otra entrada que tenga una red neuronal en TradeStations que use {neighbor neighbor} mire X. brs para determinar el futuro, quizás este sea más funcional para lo que está preguntando, ya que usa bucles internos y es menos intensivo en el optimizador
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    Sajones He estado interesado en las redes neuronales por algún tiempo. Me preguntaba si podría recomendar un buen libro sobre ellos ya que pertenecen a la negociación
    por los sonidos de eso. Ya has leído más que la mayoría. He leído dos o tres de ellos, pero debo admitir que a menudo entran en las intrincadas estructuras de una red neuronal. Hoy, software. Esto no es necesario. Tengo un amigo, que es un gran conductor, pero no sabe nada sobre el motor de combustión interna. Por supuesto, si eres como yo y quieres saber. Una búsqueda rápida en Amazon, arrojó tres páginas de redes neuronales para libros de comercio. Estoy en el medio del análisis cibernético para acciones y futuros: tecnología DSP de vanguardia. Pero debo admitir que, por lo general, sigo las revisiones que otras personas han escrito.
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    El software Azmi Which Neural Net usa y recomienda
    Utilizo uno bastante caro pero también lo uso para otros fines. Esto no es necesario para estudiar datos de mercado. Los datos de mercado se pueden considerar relativamente fáciles para la red neuronal. Hay varios de ellos que funcionan con una hoja de cálculo de Excel. Probablemente primero miraría esto. Su precio oscila entre $ 70 y $ 600. Solo preste más atención a la facilidad de uso. Yo personalmente no pagaría miles de dólares por una red neuronal para estudiar el mercado, simplemente no es necesario.

  7. #16
    Leí a alguien que ofrecía señal producida por Neural Net para FX y e-Mini para el movimiento de precios del día siguiente. Publican el movimiento del día real y el pronóstico de Neural Net y todo lo que puedo decir es sorprendente. Creo que Neural Net nos acercará a la búsqueda del grial porque no podemos descifrar cómo negociar el mercado actual y el no tendencial al mismo tiempo. O establecemos el sistema para la tendencia o no, pero no ambos. Si abre un gráfico simple cada precio está relacionado, cada barracandelero es signifiivo pero no puede explicar cómo y aplicarlo a forex sería ideal ya que Forex es 24/7. Espero que la discusión en esta área prospere y muestre cómo pensar fuera de la caja o en otra dimensión.

  8. #17
    Claude, ¿Qué software de Neural Net usas y recomiendas?

  9. #18

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    Hola Claude, en un esfuerzo por poner algunas imágenes mentales en esto {No me refiero al resto del hilo, pero por ahora} Si pensamos en VWB; 1) ¿La función y la señal de arriba devolverían una respuesta que nos diga con más precisión dónde debe estar la línea de interés VWB Fib, sin importar en qué plazo lo apliquemos? 2) ¿Cómo podrías {podrías} resolver por (C3)? [es decir, VWB 24 EMA] ¿Usaría otro conjunto como ... Entrada: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0); Gracias Claude, antes me sentí un poco abrumado por las redes neuronales, pero ahora creo que me has dado una base mucho mejor sobre la que basarme. Esperamos su próximo post. segundo
    El último libro que leí sobre esto fue Understanding Neural Networks, Computer explotarations by: Muareen Caudill y Charles Butler. pero eso fue publicado en 1992 y no tuvo nada que ver con el comercio o los mercados. Gracias de nuevo, SMJ

  10. #19

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    Hola Claude, en un esfuerzo por poner algunas imágenes mentales en esto {No me refiero al resto del hilo, pero por ahora} Si pensamos en VWB; 1) ¿La función y la señal de arriba devolverían una respuesta que nos diga con más precisión dónde debe estar la línea de interés VWB Fib, sin importar en qué plazo lo apliquemos? 2) ¿Cómo podrías {podrías} resolver por (C3)? [es decir, VWB 24 EMA] ¿Usaría otro conjunto como ... Entrada: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0); Gracias Claude, antes me sentí un poco abrumado por las redes neuronales, pero ahora creo que me has dado una base mucho mejor sobre la que basarme. Esperamos su próximo post. segundo
    , Claude y MIB, he estado interesado en las redes neuronales por un tiempo. Me preguntaba si podrías recomendar un buen libro sobre ellos, ya que pertenecen a la negociación. Tengo varias plataformas diferentes; AmiBroker, Tradestation, Metastock, MT4, Visual Basic y, por supuesto, podría usar C . He estado escribiendo programas durante algunos años. No soy el mejor programador, pero tampoco el peor ... Me ha fascinado su discusión. Cualquier ayuda sería muy apreciada. Gracias SMJ

  11. #20

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    Function for TradeStations name: Htangent Input: x (NumericSimple), { input to function } NTerms (NumericSimple); { # terms in series } Var: pi (3.1415926536), Sum (0), ii (0); Sum = 0.; For ii = 0 to NTerms Begin Sum = Sum 1./(Power(((ii 0.5)*pi), 2) Power(x, 2)); End; Htangent = Sum * 2 * x; __________________________________________________ ___________________________ Signal for TradeStations name: Neural net simple Inputs: 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); { inputs } if (average (C,3) - average (C,3) [2]) gt;0 Then inputneuron1= 1 Else inputneuron1 = -1; if (average (C,3) - average (C,3) [5]) gt;0 Then inputneuron2= 1 Else inputneuron2 = -1; {neural net } 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); { buy or sell } If neuronOut gt;= 0.5 then Buy next bar at High stop; If neuronOut lt;= -0.5 then Sell next bar at low stop;
    Hola Claude, en un esfuerzo por poner algunas imágenes mentales en esto {No me refiero al resto del hilo, pero por ahora} Si pensamos en VWB; 1) ¿La función y la señal de arriba devolverían una respuesta que nos diga con más precisión dónde debe estar la línea de interés VWB Fib, sin importar en qué plazo lo apliquemos? 2) ¿Cómo podrías {podrías} resolver por (C3)? [es decir, VWB 24 EMA] ¿Usaría otro conjunto como ... Entrada: synapse4 (0), synapseA4 (0), synapseB4 (0); Var: inputneuron3 (0); Var: Hiddenneuron4 (0); Gracias Claude, antes me sentí un poco abrumado por las redes neuronales, pero ahora creo que me has dado una base mucho mejor sobre la que basarme. Esperamos su próximo post. segundo

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