Нейроторговцы, не проходите мимо :) нужен совет - страница 5

Эта фраза означает следующее. На достоверно большой выборке любые индикаторы показывают результаты, сопоставимые с теми, что были бы получены с помощью случайных, "отбалдовых" входов. В том, числе, если нейросеть "не вкуривает" то, что ей пытается объяснить её создатель (не беда сетки, беда обычно создателей, но, в тоже время, это и есть камень преткновения).

Показательными являются опыты с обучением нейронной сети с данными, представляющими собой случайные приращения. МО такого ряда есть 0. Сеть, обученная на таких случайных данных тем лучше обучена, чем ближе её результаты к 0. Таким образом, идеально обученная сеть на ряде СЧ будет давать идеально ровную прямую - 0.

И наоборот. Получены результаты, показывающие факт отличный от 0 в положительной области, это означает одно - эксплуатируются некие найденные сетью закономерности, при том, что наличествует ещё и груз, оттягивающий МО в отрицательную область - спред.

1) Да, от системы обучения много зависит. Но тут уже почти ничего улучшить наверное не удастся.

На счет входов - хмм, пожалуй, эта одна из основных солей, помогающих перетенуть МО в +. Входы обусловлены описывающей их теорией, по крайней мере.

2) Интересно посмотреть. И, пожалуйста, по парам, типа GBPJPY.

3) Я тоже не уверен, что тип НС тут не при чем, но Андрей утверждает, что НС в данном случае особой роли не играет. Моя версия - совокупность факторов: обоснованные теорией входы, обоснованые и описанные теорией связи входов и выходов. Обоснованные (хотя, хз) выходы. Хочу услышать мнение Андрея по этому поводу.

В советнике.

35 нейронов 60 весов. Обучения в его классическом понимании нет -- я сразу получаю оптимальный результат методом МНК.

Эквивалентно фразе "слив со скоростью спреда".

Увы за отсутствием улучшать нечего, правда проверить сеть на адекватность ценная мысль, у меня пока даже этого нет. Хотя вероятность этого мизерна, но она существует.

Завтра тогда уже.

Солидарен :) .

В личку положил.

Да спасибо, посмотрел. Жалко что в личку, теперь не знаю можно ли его тут обсуждать...

В качестве пробного шара, совсем чуток и без особой конкретики: А не закралась ли в алгоритм какая-то ошибка, потому как на 15М ТФ все сделки открывается как по 1H ТФ? Хотя наверно это просто участие в расчетах данных с большего ТФ...

И первое что приходит в голову в качестве улучшения, где возможно стоит искать ответ:

- получилась фактически переворотная система (за исключением нескольких сделок), можно "поиграть" с порогом срабатывания эксперта на отклика нейросети в качестве фильтра слабого сигнала. То, что очевидно хорошо на периоде обучения (переворотная система при "мощи" НС действительно выдаст максимум), требует несколько другого подхода в интерпретации сигнала на новых данных.

- противоречие: процент профитных сделок (нормальный) и конечный результат (хочется его улучшить). Пару лет назад делал эксперта на основе k -ближайших соседей, процент профитных сделок стабильно зашкаливал за 70-75%, с конечный результат так себе. Настолько жирными оказывались оставшиеся 25% сделок, что сжирали всю прибыль 75% удачных сделок. Тут тоже есть некоторые мысли, но если честно для себя я эту проблему толком так и не решил. Хотя понятно откуда там растут ноги.

Я вообщем-то все понял про Вашу систему, кроме "эхо", пока не переварил до конца как она работает, но это дело наживное) и одного момента:

Какой такой теорией удалось обосновать входы в контексте решаемой нами прикладной задачи? Это тянет на нобелевку) Я опять же пытался подвести какое-нибудь теоретическое обоснование под входы НС, в частности именно этой целью я задавался в ветке https://www.mql5.com/ru/forum/114902 Но сказать, что это удалось, опять же не могу. Точнее удалось, но получилось с таким перебором, что затрудняет практическое использование.

Это специфика работы.

Ну, систему можно прилепить любую. Да сейчас почти переворотная, небольшой просвет между закрытием и открытием есть, можно поиграться, но вряд ли это много даст. Попробую объяснить почему.

На периоде обучения любая адекватная торговая стратегия будет вести себя отлично. На форварде любая будет лажать. Т.е. грубая будет лажать так же как и искусно настроенная сложнейшая, т.к. торговля идет попросту на незнакомых данных. Да, чтобы было совсем все прозрачно, торговая стратегия сверху и зависит только от хвоста. Нейронка никаким боком от торговой стратегии не зависит.

Ну, если это действительно так, милости прошу в личку, там можно будет поговорить более предметно.

Жаль, других нейронщиков не слышно.

ЕвроЧиф

Теория Перетекающих Паттернов и Второй тип ТС. Нет, на нобелевку не тянет конечно. Нет тут никакого фундаментального открытия и нет математических выкладок. Скорее это некий набор соображений, по которым можно выбирать и составлять входные данные для анализа нейронной сетью или другим инструментом анализа.

Требуется ещё чудовищный объём теоретической и экспериментальной работы, для построения четкого представления, почему это работает.

Андрей, можешь прикрутить к эксперту какой нибудь ММ, тупого мартина к примеру. Очень любопытно глянуть. Знаю, щас скажешь - рано. Да рано, но очень любопытно.

Я тебе и так могу сказать прикидочно.

ФВ примерно 4.5, т.е. за это время (10.2001 по сегодя)с максимальной просадкой в 25% на еврочифе можно заработать 100*(1.2^4.5 - 1) = ~130% .

Для того, чтобы начинать серьезный разговор, надо ФВ не меньше 20

А как Вы работаете с проблемой переобучаемости нейросети? Как формируете тестовую выборку?

Для меня лично это важный вопрос. Сейчас читаю статьи про размер обучающей выборки и хочу провести ряд экспериментов со способом формирования тестовой выборки, которую всегда использую для ранней остановки обучения.

Почему спрашиваю: посмотрел на ваши OoS-результаты и на результаты на тестовой выборке. Очевидно, что система хорошо обучается и на тестовых отрезках аппроксимирует паттерны, а на валидационных отрезках иногда проваливается. Может есть смысл по-другому тестовую выборку формировать...