Система "Постоянный профит" или НАФАНЯ жжёт ...

megapont

Гуру форума
Я ранее на версии 874 :) пытался применить HMA. Однако вот если посмотреть скрин:
Посмотреть вложение 435018
Становиться видно, что HMA (здесь она цветом Magenta представлена) "немного" запаздывает. Красная и зелёная линия это JMA. Периоды у всех индюшков равны 6 и 12 соответственно для разных таймов.
Запаздывание решает проблему огромного количества ложных сигналов/входов. Количество сделок с настройкой 24 в 3 раза меньше чем с настройкой 12, не говоря уже о настройке 6. Но меньшее количество сделок в разы повышает их качество.
В этом и смысл всего этого мероприятия. В итоговом профите и здоровых нервах ;)
 
  • Like
Реакции: IRIP

funny59

Гуру форума
Итак, в индикаторе создана функция, которая при запуске сохранят в файл тренировочные данные. Листинг использования этой функции следующий:
1620751451437.png
, где первый параметр путь к файлу, второй период машки (здесь применён период 18 по причине того, что период 6 слишком шумный ...), третий шаг периода машки по формулам выше, ну и глубина истории и начало. Глубина по умолчанию 21234, начало исторических данных 1234 - сделано это для тог, чтобы на последней истории в 1234 бара определять достоверность прогноза. Т.е. последние 1234 бара нейросети никогда не видели при обучении.
Данные имеют размерность 7х20000 и выглядят в файле во так:
1620751277882.png
Файл создаётся у меня в отдельной папке с определённым именем. В корне этой папки имеются два файлика - это скрипты Matlab. Один создаёт и тренирует нейросети, другой делает предсказание.
1620751708768.png
После запускается скрипт обучения создаёт входные данные и выход сети.
Всего набор обучающих данных три: по глубине исходного ряда (ранее определены значения 36,27,18 - могут быть совершенно разными и определяются по наитию).
Для исключению привязанности к конкретным значениям цены - значения цены нормируется:
1620752296145.png
После запуска скрипта обучения по прошествии 1341,67 секунд нейросети обучены:
1620752390102.pngПо умолчанию обучение проводится на GPU. У меня на компе это обычная GTX1050. На CPU такое обучение займёт раз в 5-6 больше времени, а может и больше.
По факту окончания обучения в папке NN создаётся файл, в котором четыре нейросети, три для разной глубины выборки, и одна объединяющая их.
Далее на первых тиках каждого нового бара в папке IN заданного корневого каталога создаётся тот же файл что и обучающие данные, только там данные, которые нейросети ещё не видели.
Для их обработки используется скрипт с загадочным названием ***_PREDICT. В этом скрипте имеется цикл, который каждые 50 миллисекунд проверяет наличие файлов нейросетей и файлов ы папке IN. Если файлы имеются, то производиться их чтение и получение результатов "предсказания".
Конкретно в настоящее время после обучения и применения одной волшебной команды можно получить вот такую картинку:
1620753016834.png
Эта картинка говорит, что на проверочных данных среднее значение правильных предсказаний составляет 75.2%. Собственно после этого данные предсказания конвертируются и записываются в файл в папке OUT, откуда сам индюшок с периодичность 50 миллисекунд читает данные из файла и удаляет прочитанный файл.
Вот таким хитрым образом всё это дело работает.

To be continued …
 

кукурузник

Гуру форума
Эта картинка говорит, что на проверочных данных среднее значение правильных предсказаний составляет 75.2%
Эта картинка говорит о полном провале всей твоей деятельности !
Ты такой , как большинство , тупо бьёшься головой в стену, только стена
бетонная , а голова у тебя бестолковая !
Только полный дурень , может с упорством маньяка пытаться сделать из машки
что то граальное.
Можно иметь математический
склад ума , но это не значит , что применить его можно по правильному.
Вот у тебя с этим проблемы!
Это уже , если не ошибаюсь, третий заход ?, и результат ноль !
Я разуверился в твоих способностях ...хи..хи.. жаль.
 

funny59

Гуру форума
Эта картинка говорит о полном провале всей твоей деятельности !
Ты такой , как большинство , тупо бьёшься головой в стену, только стена
бетонная , а голова у тебя бестолковая !
Только полный дурень , может с упорством маньяка пытаться сделать из машки
что то граальное.
Можно иметь математический
склад ума , но это не значит , что применить его можно по правильному.
Вот у тебя с этим проблемы!
Это уже , если не ошибаюсь, третий заход ?, и результат ноль !
Я разуверился в твоих способностях ...хи..хи.. жаль.
Обидно до ужаса ... :) Привет.
Но это лишь твоё мнение. Подход "в предложенном ключе" всего второй.
В первом ушёл в сторону. И сейчас снова имеются попытки уйти "на лево" ... :)
Я не собирался и не собираюсь кого-то "уверять о наличии способностей" - у меня их нет!
Данную тему затеял лишь для того, чтобы поделиться определёнными подходами ...
Не нравится - можно ведь в игнор отправить ... :)
 

funny59

Гуру форума
Доброе время суток уважаемые коллеги и партнёры!

Давно не писал - был занят "насущными делами".

Поскольку ранее в данной ветке взял на себя повышенные обязательства довести до конца излагаемую тему, в том числе дать "пощупать" инструмент - далее буду назвать его КОЛЛАЙДЕР (по мотивам постов в ветке Торгуем онлайн ... :) )

Остановился ранее на том, что было показано, что можно прогнозировать с точностью около 75%. Этого для успешной торговли несколько:
1622178979290.png
Надо улучшать! Как? Тут нам снова поможет ГА!

Напомню за эталон была взята машка JMA с периодом 9. С помощью ГА была получена формула на основе двух TEMA. После было предложено использовать HMA, но мною было отвергнуто предложение и вспомнилось про T3 (индикатор Тима Тиллсона), а также упоминалось, что я не пытался его в ГА загонять - мне не давало это покоя! :)

Поскольку в matlab я уверенный пользователь, то мне не составило много труда написать функцию целевую и запустить ГА. В итоге получилось вот такая картина:
1622178998578.png
Синяя JMA, красная T3 с оптимизированными параметрами. Получилось даже намного лучше чем ожидалось!!!

Возможно это стало ключевым событием ... :)

Далее загнал полученные коэффициенты в написанный индюшок и получил в терминале вот такую картину:
1622179242692.png
Вроде нормально, однако зелёная линия опаздывает - опоздание в районе 1-1.5 бара старшего тайма (на скрине старшим является М15). Да и пусть опаздывает! Мы ведь её при обучении нейросетей можем искусственно сдвинуть влево, т.е. прогнозировать значение зелёной в момент когда нулевой бар на старшем тайме ещё не сформирован.

Ранее мною был определён следующий порядок прогнозирования (вроде даже об этом писал выше, но тут уточняю):

1) создаётся комитет нейросетей - всего 7 шт.: (1) 3 шт. нейросети FITNET, (2) 4 шт. нейросети PATTERNNET, из них три по глубине и одна объединяющая.

FITNET прогнозируют зелёную с графика сдвинутую вправо на нулевом баре Для обобщения применено стандартизация + логарифмирование. Часть листинга приведена на следующем скрине:
1622179126366.png
2) после обучения FITNET эти три нейросети пытаются прогнозировать значение зелёной на нулевом баре. Выглядит это как-то так:
1622179150430.png
Синяя – это целевая, остальные три – это прогнозное значение, которое появляется в начале бара.

Далее эти полученные данные загоняются в три сети PATTERNNET – для разной глубины выборки:
1622179166553.png
И проводиться их обучение. Стоит отметить тот факт, что в качестве целевой здесь использована классификация на два класса: (1) вниз или (2) вверх.

После обучения «вторых» трёх нейросетей по их прогнозам для разной глубины выборки появляются три разных прогноза. Графики прогнозов трудно сделать, поэтому приведу только процентовку «правильности» прогноза текущего направления целевой на текущем (нулевом) баре старшего тайма, который ещё не сформирован. Причём стоит отметить, что это проценты на данных, которые не участвовали в обучении, т.е. нейросети эти данные не видели.

To be continued …
 

funny59

Гуру форума
Вот собственно, что получилось:
1622179426217.png1622179434879.png1622179445569.png
Ну и значения результирующей нейросети (также процентовка):
1622179465640.png
Получилось лучше, чем было ранее.

Ну и теперь увидим всё это «хозяйство» на графике терминала:

1622179480696.png
Где синие и красные точки – это сигналы от комитета нейросетей, причём сигнал на нулевом баре появляется на первых его тиках.

To be continued …
 
Последнее редактирование:

funny59

Гуру форума
Теперь дальше. Вот прямо сейчас вот такой прогноз появился на графике:
1622189474882.png
По прошествии времени стало ясно, что это ложняк. Для исключения подобного нужен фильтр! Он представлен в подвале - это Солянка с таким же прогнозированием как и КОЛЛАЙДЕР.

Тот же участок только М1 ... Солянка ещё без предсказателя - обучать надо, а комп у меня уже просто не вывозит ... :) Кто подарит видяху GTX 3060 TI ??? :):):) Хотя я на обычную (не TI) согласен ... :)
1622189758765.png

To be continued …
 
Последнее редактирование:

funny59

Гуру форума
Доброе время суток уважаемые коллеги и партнёры!

К сожалению сейчас занят, поэтому пишу и буду писать редко - как говориться редко, но метко ... :)
Желающих подарить видюху не нашлось ... Поэтому пришлось оптимизировать расчёты и при написании кода экономить ресурсы ... :)
В итоге GTX 1050 справляется неплохо по времени.
Но написанное выше так, троллинг ... :)
Данным постом я решил выдать в общественность описанный выше индюшок с возможностью прогнозирования.

!!!ВНИМАНИЕ!!!
Выданное является тестовой версией без отработки различных ошибок, поэтому использовать на свой страх и риск!

Итак что предлагается:
1) Индюшок RF922T, когда накинете на график, то увидите вот такую картинку:
1622709119215.png

Если на графике не будет кривой, а в левом верхнем углу будет надпись:
1622708880688.png, то просто подгрузите котировки, либо сократите параметр ExtHistoryCount до величины меньшей, чем сколько всего котировок в базе этого инструмента.
2) Далее идём в папку каталог данных терминала и в папке Files должны увидеть вот такое:
1622709326274.png
3) Копируем внутрь этой папки содержимое архива, который качаем вот отсюда -https://cloud.mail.ru/public/GDUY/JM1yZF2BQ. В итоге должен получиться вот такой состав папки RF922:
1622709503498.png
4) Теперь надо установить библиотеку MATLAB Runtime - это всё бесплатно. Скачать её можно вот отсюда -https://ssd.mathworks.com/supportfiles/downloads/R2018b/deployment_files/R2018b/installers/win64/MCR_R2018b_win64_installer.exe
5) Далее надо запустить файл server_RF922.exe. Подождав некоторое время появиться вот такое окошко:
1622709732003.png
Появление такого окошка будет свидетельствовать, что всё запустилось.
Продолжительный запуск обусловлен тем, что для того чтобы избежать развёртывания полноценного Matlab'a пришлось создать DLL с необходимыми внутренностями. Все необходимые внутренности составили более 289МБ - и это всё загружается в ОЗУ.
6) Теперь на графике модно увидеть синие и красные точки:
1622709957352.png
7) "Точки" будут появляться только для следующих инструментов:
1622710452070.png
Это обученные нейросети. Их только столько сколько есть. В названии файла указаны пара, тайм и параметры индюшка.

Ну вроде пока всё. Это так сказать первый индюшок, которому нужен фильтр, созданием которого сейчас занимаюсь ...

To be continued …

P.S. Посмотрел на выложенные скрины и удивился разному размеру файлов с нейросетями. Возможно часть просто работать не будет ... 100% рабочие AUDJPY5,GBPAUD5,USDJPY5,AUDUSD5,EURUSD5,GBPUSD5.
 

Вложения

  • RF922T.ex4
    23,2 КБ · Просмотры: 15
Последнее редактирование:
Верх