Про нейрокомпутинг
Вопрос длинный.
Имеем входящий и скрытый слой по 8 нейронов и один выходящий на 2 нейрона.
На вход подаем восемь значений РСИ разный периодов для текущего бара. В качестве учителя выступает массив, который на выходе от сети требует [1 0] если сработал профит или [0 1], если стоплос при открытии на покупку на текущем баре.
После «заточки» весов для первого бара имеем массив W1. После прогона для второго бара имеем уже измененные веса W2. Если же теперь подать на вход опять значения первого бара, то веса не дадут с первого раза на выходе требуемые [1 0], а снова перестроятся и получится массив W3. Подаем на вход второй бар, на выходе снова не [1 0], веса снова изменяются. Короче полная «яма». В результате W так и не стабилизировался для двух баров, а все время изменялся.
Вопрос: Что делать и как можно из этой ямы выйти?
похоже что в компьютер вселился искутсвенный интеллект который зловредно направлен в применяемой тобой системе... поэтому ничего не получается :)
А вариант "не сходимости" обучения не рассматриваете - типаа попадание в "локальный минимум" в процессе обучения "на первом баре", при изменении "стартовых весов" и переобучения на втором баре - новый локальный минимум и т.д.
После прогона для второго бара имеем уже измененные веса W2. Если же теперь подать на вход опять значения первого бара, то веса не дадут
Выбор "входов" - целая наука и не факт, что RSI и Нолики/Единички имеют "что-то общее". :)
Да и про "выходы" выше уже написали
(Хотя, лично я не сторонник переобучения на каждом баре - если "это" единственный выход, значит что-то не так со входами/выходами/архитектурой, т.е. ""предсказуемостью" AKA "угадываемостью" вообще)
Попробуйте поэкспериментировать сначала в готовых нейро пакетах, с теми же входами и выходами, чтобы проверить действует ли система вообще, может от этого просто нет пользы. Или кидайте выборку я её поробую через NSolution прогнать, может чё получится.
Я как то попытался создать таблицу в нейропакете размером 200000х400 типа double. Ничего не вышло.
Поругался он о большом объеме. На том мое знакомство с нейропакетами закончилось :(.
Так что все сам теперь ручками делаю.
Вопрос длинный.
Имеем входящий и скрытый слой по 8 нейронов и один выходящий на 2 нейрона.
На вход подаем восемь значений РСИ разный периодов для текущего бара. В качестве учителя выступает массив, который на выходе от сети требует [1 0] если сработал профит или [0 1], если стоплос при открытии на покупку на текущем баре.
После «заточки» весов для первого бара имеем массив W1. После прогона для второго бара имеем уже измененные веса W2. Если же теперь подать на вход опять значения первого бара, то веса не дадут с первого раза на выходе требуемые [1 0], а снова перестроятся и получится массив W3. Подаем на вход второй бар, на выходе снова не [1 0], веса снова изменяются. Короче полная «яма». В результате W так и не стабилизировался для двух баров, а все время изменялся.
Вопрос: Что делать и как можно из этой ямы выйти?
Заточка, прогоны, подать, перстроится, надо с терминологией определиться. Как сеть перестроиться, если ей только подать что-то? Если сначала ее обучить на одном наборе, потом на другом, естественно, что она разучится работать по первому набору. Тоже когда-то думал, что сеть можно подучивать по одному образцу, а нет - всему заново надо обучать.
sergeev, а у тебя выходы сетки непрерывные или бинарные?
А как ты "затачиваешь" веса? Ты что, обучаешь сетку на одном обучающем векторе до тех пор, пока она не обучится его точно распознавать?
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Имеем входящий и скрытый слой по 8 нейронов и один выходящий на 2 нейрона.
На вход подаем восемь значений РСИ разный периодов для текущего бара. В качестве учителя выступает массив, который на выходе от сети требует [1 0] если сработал профит или [0 1], если стоплос при открытии на покупку на текущем баре.
После «заточки» весов для первого бара имеем массив W1. После прогона для второго бара имеем уже измененные веса W2. Если же теперь подать на вход опять значения первого бара, то веса не дадут с первого раза на выходе требуемые [1 0], а снова перестроятся и получится массив W3. Подаем на вход второй бар, на выходе снова не [1 0], веса снова изменяются. Короче полная «яма». В результате W так и не стабилизировался для двух баров, а все время изменялся.
Вопрос: Что делать и как можно из этой ямы выйти?