Neural Network 2 medie mobili Una rete neurale consulente esperto sulla base di due medie mobili con la modalità di allenamento. Addestrare l'Expert Advisor su esempi selezionati e realizzare un profitto nella vita reale. La EA può lavorare su qualsiasi strumento e in qualsiasi periodo di tempo. Algoritmo di negoziazione dei EA due medie mobili vengono analizzati dal nucleo rete neurale, che produce i comandi di acquistare o vendere. i valori di due medie mobili, veloce (FMA) e lento (SMA), sono previste per il primo strato, al secondo strato calcola due neuroni responsabili Buy (N acquistare) e vendere (N vendita), la decisione di acquistare o la vendita viene effettuata al terzo livello. Schema a blocchi della rete neurale è mostrato nella figura. Expert Advisor Formazione Nella modalità di formazione della EA ricorda i valori delle medie contrassegnati dall'utente sul grafico dello strumento di valuta in movimento. In futuro, durante il normale funzionamento, riconosce i valori delle medie mobili. Per addestrare il marchio EA almeno uno lungo ed uno corto commercio sul grafico. Per indicare un lungo scambio utilizzare la freccia Buy, e per il breve commercio utilizzare il Sell freccia. È possibile inserire più frecce sul grafico. I più frecce, più lungo sarà il processo di addestramento. Presenza di altri oggetti del grafico diverse dalle frecce non è auspicabile. Dopo la formazione, la cartella NN 2MA verrà creato nella cartella comune del terminale. Conterrà il file HHHHHHNN2MA. bin con le impostazioni della rete neurale addestrata. XXXXXX nel nome del file è il nome dello strumento finanziario. Nel funzionamento normale, il EA carica i dati del file. Se il file non viene trovato, userà le impostazioni predefinite. Per impostazione predefinita, l'EA è addestrato a USDJPY e un'ora lasso di tempo, i mestieri sono selezionati nel 2012. I seguenti parametri di input sono responsabili della formazione EA: Il numero di pesi per neurone. Pari alla lunghezza della MA. Predefinito - 48. Il numero di cicli di formazione - default 100. Più alto è il valore, più lungo è il processo di formazione sarà. Nella versione di prova è 10. Fattore b - il valore influisce sulla velocità della correzione degli pesi dei neuroni, è utilizzato per la formazione della rete. Il valore di default è 0.7, non ha bisogno di cambiare. Learning modalità EA - abilita la modalità di formazione della EA. Esempi di specificare mestieri per la formazione del EA sono disponibili in figura. Le normali modalità di impostazione Impostazioni di medie mobili È possibile regolare le impostazioni di ogni media mobile: il periodo, il prezzo, la modalità di calcolo. Volume d'ordine - di default è 0,1. Valore di slittamenti a punti - predefinito è 30. Numero dei tentativi di aprire una posizione - di default è 5. Livello StopLoss in punti - di default è 0. Livello TakeProfit in punti - di default è 0. Livello TrailingStop in punti - di default è 650. Consenti gestione del denaro - controllare la dimensione per entrare nel mercato, abilitato da defalt. Se la modalità è disattivata, la dimensione ordine viene preso dal volume del parametro d'ordine. Il volume di ordini in percentuale del deposito - utilizzato per controllare la dimensione dell'ordine, predefinita è 5 per cento. Aggiunta alla posizione aperta - abilitato di default. Se vi è un segnale per entrare nel mercato in direzione di una posizione aperta, l'EA entra nel mercato. Impostazioni di rete neurale Il numero dei pesi per neurone. Pari alla lunghezza della MA. Più alto è il valore, più precisa sarà l'attuale stato del mercato essere riconosciuto, ma riduce il numero di transazioni. Più basso è il valore, meno accurata sarà l'attuale stato del mercato essere riconosciuto, ma il numero di transazioni aumenta. Il valore di attivazione dei neuroni. Il valore è circa 0,75 del valore del numero di pesi per neurone. Più alto è il valore, più severa è la selezione di neuroni per prendere una decisione. Nella versione di prova è 40. Il numero di cicli di formazione - di default è 100. Fattore B la velocità di correzione del peso, di default è 0.7. modalità di apprendimento EA la modalità di formazione EA. Durante l'addestramento, i valori massimi dei neuroni verranno mostrati nei commenti sul grafico. Questi valori possono essere utilizzati come un valore di attivazione del neurone. Un esempio è mostrato in figura. Abilita commenti - abilita i commenti sul grafico. Magic Number di Advisor. Pausa dopo la negoziazione di millisecondi. Per impostazione predefinita, l'EA è addestrato su USDJPY H1 su due mestieri nel 2012. Il risultato del test di Expert Advisor nel 2013 è mostrata nella rete figure. Neural 2 medie mobili Una rete neurale consulente esperto sulla base di due medie mobili con la modalità di formazione . Addestrare l'Expert Advisor su esempi selezionati e realizzare un profitto nella vita reale. La EA può lavorare su qualsiasi strumento e in qualsiasi periodo di tempo. Algoritmo di negoziazione dei EA due medie mobili vengono analizzati dal nucleo rete neurale, che produce i comandi di acquistare o vendere. i valori di due medie mobili, veloce (FMA) e lento (SMA), sono previste per il primo strato, al secondo strato calcola due neuroni responsabili Buy (N acquistare) e vendere (N vendita), la decisione di acquistare o la vendita viene effettuata al terzo livello. Schema a blocchi della rete neurale è mostrato nella figura. Expert Advisor Formazione Nella modalità di formazione della EA ricorda i valori delle medie contrassegnati dall'utente sul grafico dello strumento di valuta in movimento. In futuro, durante il normale funzionamento, riconosce i valori delle medie mobili. Per addestrare il marchio EA almeno uno lungo ed uno corto commercio sul grafico. Per indicare un lungo scambio utilizzare la freccia Buy, e per il breve commercio utilizzare il Sell freccia. È possibile inserire più frecce sul grafico. I più frecce, più lungo sarà il processo di addestramento. Presenza di altri oggetti del grafico diverse dalle frecce non è auspicabile. Dopo la formazione, la cartella NN 2MA verrà creato nella cartella comune del terminale. Conterrà il file HHHHHHNN2MA. bin con le impostazioni della rete neurale addestrata. XXXXXX nel nome del file è il nome dello strumento finanziario. Nel funzionamento normale, il EA carica i dati del file. Se il file non viene trovato, userà le impostazioni predefinite. Per impostazione predefinita, l'EA è addestrato a USDJPY e un'ora lasso di tempo, i mestieri sono selezionati nel 2012. I seguenti parametri di input sono responsabili della formazione EA: Il numero di pesi per neurone. Pari alla lunghezza della MA. Predefinito - 48. Il numero di cicli di formazione - default 100. Più alto è il valore, più lungo è il processo di formazione sarà. Nella versione di prova è 10. Fattore b - il valore influisce sulla velocità della correzione degli pesi dei neuroni, è utilizzato per la formazione della rete. Il valore di default è 0.7, non ha bisogno di cambiare. Learning modalità EA - abilita la modalità di formazione della EA. Esempi di specificare mestieri per la formazione del EA sono disponibili in figura. Le normali modalità di impostazione Impostazioni di medie mobili È possibile regolare le impostazioni di ogni media mobile: il periodo, il prezzo, la modalità di calcolo. Volume d'ordine - di default è 0,1. Valore di slittamenti a punti - predefinito è 30. Numero dei tentativi di aprire una posizione - di default è 5. Livello StopLoss in punti - di default è 0. Livello TakeProfit in punti - di default è 0. Livello TrailingStop in punti - di default è 650. Consenti gestione del denaro - controllare la dimensione per entrare nel mercato, abilitato da defalt. Se la modalità è disattivata, la dimensione ordine viene preso dal volume del parametro d'ordine. Il volume di ordini in percentuale del deposito - utilizzato per controllare la dimensione dell'ordine, predefinita è 5 per cento. Aggiunta alla posizione aperta - abilitato di default. Se vi è un segnale per entrare nel mercato in direzione di una posizione aperta, l'EA entra nel mercato. Impostazioni di rete neurale Il numero dei pesi per neurone. Pari alla lunghezza della MA. Più alto è il valore, più precisa sarà l'attuale stato del mercato essere riconosciuto, ma riduce il numero di transazioni. Più basso è il valore, meno accurata sarà l'attuale stato del mercato essere riconosciuto, ma il numero di transazioni aumenta. Il valore di attivazione dei neuroni. Il valore è circa 0,75 del valore del numero di pesi per neurone. Più alto è il valore, più severa è la selezione di neuroni per prendere una decisione. Nella versione di prova è 40. Il numero di cicli di formazione - di default è 100. Fattore B la velocità di correzione del peso, di default è 0.7. modalità di apprendimento EA la modalità di formazione EA. Durante l'addestramento, i valori massimi dei neuroni verranno mostrati nei commenti sul grafico. Questi valori possono essere utilizzati come un valore di attivazione del neurone. Un esempio è mostrato in figura. Abilita commenti - abilita i commenti sul grafico. Magic Number di Advisor. Pausa dopo la negoziazione di millisecondi. Per impostazione predefinita, l'EA è addestrato su USDJPY H1 su due mestieri nel 2012. Il risultato del test di Expert Advisor nel 2013 è mostrato nelle figure.9.3 modelli di reti neurali reti neurali artificiali sono di previsione metodi che si basano su semplici modelli matematici del cervello. Essi consentono relazioni non lineari complesse tra la variabile di risposta ei suoi predittori. architettura di rete neurale Una rete neurale può essere pensato come una rete di neuroni organizzati in strati. I predittori (o input) formano lo strato inferiore, e le previsioni (o uscite) formano lo strato superiore. Ci possono essere strati intermedi contenenti neuroni nascosti. Le reti molto più semplici non contengono livelli nascosti e sono equivalenti a regressione lineare. Figura 9.9 mostra la versione rete neurale di una regressione lineare con quattro predittori. I coefficienti legati a queste predittori sono chiamati pesi. Le previsioni sono ottenuti da una combinazione lineare degli ingressi. I pesi sono scelti nell'ambito rete neurale utilizzando un algoritmo di apprendimento che minimizza una funzione di costo come MSE. Naturalmente, in questo semplice esempio, possiamo usare la regressione lineare, che è un metodo molto efficiente per la formazione del modello. Quando si aggiunge uno strato intermedio con neuroni nascosti, la rete neurale diventa non lineare. Un semplice esempio è mostrato nella Figura 9.10. Questo è noto come una rete feed-forward multistrato dove ogni strato di nodi riceve input dagli strati precedenti. Le uscite di nodi in uno strato sono ingressi allo strato successivo. Gli ingressi per ogni nodo sono combinati utilizzando una combinazione lineare ponderata. Il risultato viene poi modificato da una funzione non lineare prima dell'invio. Ad esempio, gli ingressi in nascosto j neurone in Figura 9.10 sono linearmente combinati per dare 91 ZJ BJ somma 4 w xi. 93 Nello strato nascosto, questo viene poi modificato con una funzione non lineare quale una sigmoide, per dare l'input per lo strato successivo. Ciò tende a ridurre l'effetto dei valori di ingresso estremi, rendendo così la rete piuttosto robusto per valori anomali. I punti parametri b1, B2, B3 e w,, w sono apprese dai dati. I valori dei pesi sono spesso limitate per impedire loro di diventare troppo grande. Il parametro che limita i pesi è noto come parametro decadimento e spesso è impostato per essere uguale a 0,1. I pesi assumono valori casuali per cominciare, che vengono poi aggiornati utilizzando i dati osservati. Di conseguenza, vi è un elemento di casualità nelle previsioni prodotte da una rete neurale. Pertanto, la rete è solitamente addestrata più volte con diversi punti di partenza casuale, ed i risultati sono media. Il numero di strati nascosti, e il numero di nodi di ciascun strato nascosto, devono essere specificati in anticipo. Noi prenderemo in considerazione come queste possono essere scelti tramite la convalida incrociata avanti in questo capitolo. Esempio di punteggio 9.5 Credito Per illustrare la previsione rete neurale, useremo l'esempio di credit scoring che è stato discusso nel capitolo 5. Ci abbiamo montato il seguente modello di regressione lineare: y beta beta x beta x beta 3x3 beta 4x4 e, Qui log significa la trasformazione log (x1). Questo potrebbe essere rappresentato dalla rete mostrata nella Figura 9.9 in cui gli ingressi sono x1, puntini, x4 e l'uscita è y. Il più sofisticata rete neurale mostrato nella Figura 9.10 potrebbe essere montato come segue. biblioteca 40 cursore 41 creditlog dati LT-. Telaio 40 punteggio creditscore, log. log risparmio 40 creditsavings 1 41, log. log reddito 40 creditincome 1 41, log. affrontare il login 40 credittime. Indirizzo 1 41, log. log impiegato 40 credittime. impiegato 1 41, FTE creditfte, singolo creditsingle 41 adattano lt - avNNet 40 log punteggio. log risparmio. log reddito. registro indirizzo. impiegato. creditlog dati, ripete 25. dimensione 3. decadimento 0.1, linout VERO 41 La funzione avNNet dal pacchetto cursore si inserisce una rete neurale feed-forward con uno strato nascosto. La rete qui indicato contiene tre nodi (size3) nello strato nascosto. Il parametro di decadimento è stato impostato a 0.1. Il repeats25 argomento indica che 25 reti sono stati formati e le loro previsioni sono ottenute come media. Il linoutTRUE argomento indica che l'uscita è ottenuta tramite una funzione lineare. In questo libro, ci sarà sempre specificare linoutTRUE. Neurale autoregressione rete con dati di serie temporali, ritardato valori della serie storica possono essere utilizzati come input per una rete neurale. Proprio come abbiamo usato valori ritardati in un modello autoregressione lineare (capitolo 8), possiamo usare valori ritardati in un'autoregressione rete neurale. In questo libro, consideriamo solo le reti feed-forward con uno strato nascosto, e utilizziamo il NNAR notazione (p, k) per indicare ci sono p lag ingressi e nodi k nello strato nascosto. Ad esempio, una (9,5) modello NNAR è una rete neurale con gli ultimi nove osservazioni (y, y, puntini, y) utilizzati come ingressi di prevedere l'output y t, e con cinque neuroni nello strato nascosto. Un modello NNAR (p, 0) è equivalente a un (p 0,0) modello ARIMA, ma senza le restrizioni sui parametri per garantire la stazionarietà. Con i dati stagionali, è utile aggiungere anche gli ultimi valori osservati dalla stessa stagione come ingressi. Per esempio, un NNAR (3,1,2) modello ha ingressi y, y, y e y, e due neuroni nello strato nascosto. Più in generale, un NNAR (p, P, k) m modello ha ingressi (y, y, punti, y, y, y, y) e neuroni k nello strato nascosto. Un NNAR (p, p, 0) m modello è equivalente ad un ARIMA (p, 0,0) (P, 0,0) m modello, ma senza le restrizioni sui parametri per garantire la stazionarietà. La funzione nnetar () si inserisce un NNAR (p, P, K) m modello. Se non vengono specificati i valori di P e P, vengono selezionati automaticamente. Per le serie temporali non stagionali, il valore predefinito è il numero ottimale di ritardi (secondo l'AIC) per un modello AR lineare (p). Per le serie temporali di stagione, i valori di default sono P1 e P è scelto dal modello lineare ottimale montato i dati destagionalizzati. Se k non è specificato, esso è impostato su k (PP1) 2 (arrotondato al numero intero più vicino). Esempio 9.6: Sunspots La superficie del sole contiene regioni magnetiche che appaiono come macchie scure. Questi influenzano la propagazione delle onde radio e così le società di telecomunicazioni, come per predire l'attività delle macchie solari al fine di pianificare per eventuali difficoltà future. Le macchie solari seguono un ciclo di lunghezza compresa tra i 9 ei 14 anni. Nella Figura 9.11, le previsioni da un NNAR (9,5) sono indicati per i prossimi 20 anni. adattarsi LT - nnetar 40 sunspotarea 41 trama 40 meteo 40 in forma, h 20 41 41 Le previsioni in realtà vanno leggermente negativo, che è ovviamente impossibile. Se volessimo limitare le previsioni di rimanere positivo, potremmo usare una trasformazione logaritmica (specificato dal parametro Box-Cox lambda 0): montare lt - nnetar 40 sunspotarea, lambda 0 41 trama 40 prevede 40 in forma, h 20 41 41
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