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:
Как видим, можно использовать и 50 входов.
И так, создаю индикатор путем нейрона типа "Максимум" для уровня поддержки и "Минимум" для уровня 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"):
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.