Программирование - это просто
Advertisement
Главная arrow Биржевые роботы arrow Генетический алгоритм (экспериментальный проект) arrow Генетический алгоритм. Шаг 28. Реализация на нейросети поддержки и сопротивления.
29.05.2024 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 28. Реализация на нейросети поддержки и сопротивления. Печать E-mail
Автор megabax   
22.04.2012 г.
New Page 1

Генетический алгоритм. Шаг 28. Реализация на нейросети поддержки и сопротивления.

На прошлом шаге я решил тестировать стратегию "Шип" при помощи программы на C#, а так же положить ее на нейросеть. Но, как только я собрался реализовывать индикатор уровня на нейронной сети, понял, что это неудобно. Во первых, нейросеть должна иметь как минимум, 300 входов. Во вторых, будет как минимум 300 параметров, которые придется оптимизировать. Поэтому я задумался над вопросом: а не лучше ли создать какой то индикатор, результат расчета которого будет подаваться на нейросеть. Да и нужна тогда будет эта нейросеть?

Прежде чем принимать решение, я рассмотрел еще один вариант: уменьшить количество входов, по крайней мере, до 50. Это можно сделать если уменьшить рамки оптимизации параметра n (см. прошлый шаг), по крайней мере, до 10..50. Для этого я попробовал оптимизировать стратегию "Шип-4"  на периоде с 01.12.2011 по 09.03.2012 со следующими оптимизационными рамками:

Параметр Рамки, шаг Результат оптимизации
n 10-50, 1 42
m 0-24,1 8
Take profit 4000, без оптимизации 4000
Stop loss 10-400,1 391
Level 10-400,1 10

Фактор прибыльности 4,33, прибыль за период 156%. График баланса:

Генетический алгоритм. Шаг 28. Реализация на нейросети поддержки и сопротивления.

Как видим, можно использовать и 50 входов.

И так,  создаю индикатор путем нейрона типа "Максимум" для уровня поддержки и "Минимум" для уровня сопротивления:

 Генетический алгоритм. Шаг 28. Реализация на нейросети поддержки и сопротивления.

Затем я внес в нейронную сеть возможность графического отображения зависимости выхода конкретного нейрона от входящих котировок (см. так же анонс урока "Пишем биржевого робота на C#. Урок 10. Вставляем в нейросеть биржевой график"):

Генетический алгоритм. Шаг 28. Реализация на нейросети поддержки и сопротивления.

Это я сделал для того, что бы в будущем было удобно анализировать и отлаживать стратегию.  И следующий мой шаг - это непосредственное программирование стратегии "Шип-" на нейросети.

Последнее обновление ( 22.04.2012 г. )
 
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