Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Биржевые роботы arrow Генетический алгоритм (экспериментальный проект) arrow Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети.
24.04.2024 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
.
Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети. Печать E-mail
Автор megabax   
12.03.2011 г.
New Page 1

Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети.

Все статьи по данной теме.

Прежде чем приступить к проектированию блока обучения, я решил провести серию экспериментов. На шаге 6 я предположил, что можно получать новые индикаторы, меняя весовые коэффициенты свечей при вычислении скользящей средней. Поэтому в первом эксперименте я решил исследовать торговую стратегию, основанную на пересечении двух MA с периодами 5 и 10:

Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети.

 Для начала я написал собственные индикаторы, которые вычисляются путем суммирования значений цен, умноженных на весовых коэффициентах. Соответственно, эти индикаторы имеют 5 и 10 параметров, в которых задаются эти самые коэффициенты. Затем я протестировал эти индикаторы, положив их на тот же график, где у меня были вышеназванные MA. Новые индикаторы закрыли старые, то есть, они полностью повторили их контур. Следовательно, мои индикатор написаны правильно. Можно приступать к программированию советника для тестирования простейшей стратегии пересечения.

Протестировал этого советника на USDCHF, часовики, период 7 месяцев:

http://easyprog.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=512&Itemid=44

В исходном варианте (обычные MA  с равными весовыми коэффициентами, TakeProfti=100 пунктов, StopLoss=30 пунктов). Результат получился убыточный (правильность теста я проверил, посмотрев сделки на графике, соответствуют ли они реальным сигналам). 

Теперь посмотрим, что же даст оптимизации по весовым коэффициентам. Все весовые коэффициенты (все 15 штук) решил оптимизировал сот -0.5 до 0.7 с шагом 0.7).:

Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети.

При оптимизации я включил галочку "Использовать генетический алгоритм", так как это ускоряет оптимизацию. Показало, что компьютер будет считать 25 минут. Ну, что-ж, можно пойти пить пиво :), ибо пятница:

Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети.

И что - же получилось? Программа Metatrader нашла две лучшие прибыльные комбинации весовых коэффициентов:

http://easyprog.ru/index.php?option=com_content&task=view&id=512&Itemid=44

Вот они:

  • FastExtParam1=-0.1

  • FastExtParam2=-0.5 

  • FastExtParam3=0.3

  • FastExtParam4=0.7

  • FastExtParam5=-0.1

  • SlowExtParam1=0.1

  • SlowExtParam2=0.2

  • SlowExtParam3=0.1

  • SlowExtParam4=0.3

  • SlowExtParam5=0.5

  • SlowExtParam6=-0.3

  • SlowExtParam7=0.6

  • SlowExtParam8=-0.2

  • SlowExtParam9=-0.5

  • SlowExtParam10=-0.5

Посмотрим, как будет выглядеть график с этими параметрами:

Генетический алгоритм. Шаг 8. Проектирование блока обучения нейросети.

Как видно, после оптимизации весовых коэффициентов стратегия стала прибыльной.  Можно, конечно, возразить, что это всего лишь подгонка под историю. И что в будущем эти параметры могут и не дать профит. Но это уже следующий шаг и новое исследование. Продолжение следует. 

 Все статьи по данной теме.


Скриншоты, помеченные знаком*, являются цитатами и иллюстрациями  программного продукта "Metatrader 4", авторское право на который принадлежит "MetaQuotes Software Corp". 


 

Последнее обновление ( 29.06.2011 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