Генетический алгоритм. Урок 8. Обучение биржевой нейросети на искусственных котировках. |
Автор megabax | ||
14.03.2014 г. | ||
Генетический алгоритм. Урок 8. Обучение биржевой нейросети на искусственных котировках. Что бы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел. В платном разделе статья находиться здесь. На прошлом уроке мы применили обучаемую генетическим алгоритмом нейросеть для виртуальной торговли на бирже. Но, как выяснилось, обученная нейросеть совершает всего одну сделку. Сегодня будем разбираться, почему так. Начнем с того, что создадим некие искусственные котировки, на которых будем проводить эксперименты. Начнем с самого простого, с синусоиды. Вот код, который создаст нам эти котировки...
...
...Сформированный файл мы может открыть в экселе и построить диаграмму, что бы убедиться в том, что у нас действительно сформировалась синусоида*:
Но в итоге получается тоже самое, что и на прошлом уроке: нейросеть совершает всего одну сделку. Более того, если задать 100 итераций, то мы получаем все виды с одинаковой целевой функцией:
Кстати, заметьте интересную деталь: многие коэффициенты либо микроскопически малые, либо астрономически большие. Поэтому, давайте-ка попробуем сделать ограничение. Например, коэффициент по модулю не может быть больше максимального значения и меньше минимального, но может быть равен нулю.
Как мы это будем делать? Разумеется, в метод TestChromosomes класса Species зададим условие проверки хромосом, с сами значения минимума и максимума зададим в классе Population:
в методе TestChromosomes у нас будет вызываться метод valid класса NeuralNet, в которой
...
Теперь запускаем обучение на тестирование. Что получилось? В принципе, тоже самое, хотя коэффициенты теперь стали вменяемые:
В общем, эксперимент с искусственными котировками пока ничего не дал. Так что на следующем уроке мы займемся кое какими исследованиями.
Скриншоты, помеченные знаком *, являются цитатами и иллюстрациями программного продукта "Microsoft Excel", авторское право на который принадлежит корпорации Microsoft.. |
||
Последнее обновление ( 14.03.2014 г. ) |
« След. | Пред. » |
---|