Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Биржевые роботы arrow Эксперименты с синтетическими котировками arrow Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения
07.11.2024 г.
Главное меню
Главная
Интернет магазин
Программные продукты
Биржевые роботы
Искусственный интеллект
Математика и информатика
1С:Предприятие
Уроки C#
Уроки Delphi
Уроки программирования
Web-программирование
Дизайн и графика
Компьютер для блондинок
Исходники
Статьи
Платный раздел
Рассказы про компьютеры
Хитрости и секреты
Системный подход
Размышления
Наука для чайников
Друзья сайта
Excel-это не сложно
Все о финансах
.
Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения Печать E-mail
Автор megabax   
18.04.2013 г.
New Page 1

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

Исходник используемого в уроке советника можно скачать в платном разделе. См. так же анонсы исходников.

В прошлой статье я поставил вопрос: "А что будет если уменьшать mu (коэффициент обучения), когда сеть уже обучилась?" Для решения поставленной задачи я внес в советника изменения: теперь, если в течении определенного количества свечей сеть дала положительный результат, то коэффициент обучения уменьшиться в определенное количество раз. Для начала я выбрал, что в 10 раз. А контрольное количество свечей 60. И вот что получилось:

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

Получилось всего две сделки. Тогда я стал оптимизировать, коэффициент уменьшения от 1 до 10, контрольное количество свечей от 1 до 100, все с шагом 1. Оптимизация показала, что даже если коэффициент уменьшения равен 2, то сеть уже совершает всего две сделки:

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

Тогда я решил оптимизировать при условии, что коэффициент уменьшения в диапазоне от 1 до 2 с шагом 0.01, диапазон контрольного количества свечей оставил тот же. Результат не изменился. Тогда я взял для коэффициента уменьшения диапазон от 1 до 1.1 с шагом 0.001. Получилось, что при коэффициенте уменьшения 1.001 доходность возросла:

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

И вот как выглядит график баланса при таком раскладе:

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

Тоесть, сеть все таки обучилась, вот как она совершала сделки, когда график баланса резко пошел вверх:

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

Получилось, что на обучение потребовалось 4 с лишним месяца на 5 минутных интервалах. Много это или мало? С одной стороны, период довольно длительный. Но с другой стороны, у нас же всегда есть история, на которой мы можем обучить нейросеть. Правда, пока мы не знаем, как она будет вести себя на реальных котировках. Но это мы выясним в дальнейших экспериментах, когда будем приближать синтетические котировки к реальным, постепенно дорабатывая алгоритм, и, в конце концов, перейдем на настоящие котировки.

Ну, и напоследок, что бы точно закончить этот эксперимент и перейти к следующему, я принудительно задал коэффициенты нейросети, которые получились при обучении. И вот результат (график доходности):

Эксперименты с синтетическими котировками. Статья 3. Уменьшение коэффициента обучения

 


Скриншоты, опубликованные в данной статье, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Metatrader 4", авторское право на который принадлежит "MetaQuotes Software Corp". 


 

 

 

 

Последнее обновление ( 15.05.2013 г. )
 
« След.   Пред. »
 
© 2024 Программирование - это просто
Joomla! - свободное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU/GPL.
Русская локализация © 2005-2008 Joom.Ru - Русский Дом Joomla!
Design by Mamboteam.com | Powered by Mambobanner.de
Я принимаю Яндекс.Деньги