Стратегия на основе поиска закономерностей.

[Рэндом]

Просьба. Если у кого есть аккаунт на GitHub, поставьте звездочку моему репозитарию.

[Рэндом]

Я нашел хорошую книгу по языку Питон. http://wombat.org.ua/AByteOfPython/AByt ... n-2.01.pdf Чем она хороша? В ней рассмотрены все особенности языка и это на 150 страницах формата А4. По сравнению с другими книгами в 1000 страниц это небо и земля. Что еще нужно тому кто уже знает много о программировании. Пожалуй я не буду откладывать изучение языка Питон. И вам рекомендую если вы хотите самостоятельно экспериментировать с нейронными сетями. Но это не значит что не будет индикаторов для МТ5. План дальнейшей работы такой:
Изучение языка Питон,
Изучение библиотеки CNTK,
Написание экспериментального кода на языке Питон для различных типов сетей. Этот код будет использоваться для обучения сети и тестирования на тестовой выборке.
Написание индикаторов которые будут работать с обученной сетью с использованием C++ и DLL написанных на нем.
По последнему пункту стоит пояснить, что есть специальная библиотека C++ для использования сетей. Кое-какая документация по ней есть.

[Рэндом]

Начата работа над первым экспериментом. Проект называется ForexNN1. Сейчас он умет только читать данные из файла. Доработан скрипт экспорта для МТ5. Так что если вы его скачали, то обновите.
Чтобы запустить проект не обязательно устанавливать Visual Studio. Достаточно установить CNTK с поддержкой Python. Настроить чтобы файлы с расширением .py открывались в программе python.exe И поместить данные которые генерирует скрипт экспорта для МТ5 в папку Data, которую нужно создать там где расположен файл ForexNN1.py

[Рэндом]

Почти сделал обучение и тестирование. Получил неплохие результаты. 14% ошибок при обучении и 28% при тесте. Я думаю эти результаты можно улучшить. Надо посмотреть как будет работать на истории. Только скрипт доделать. Блин с документаций все сложно. Она не слишком обширная.

[Рэндом]

Сделал эксперимент для сети RNN. Выложил на ГитХаб. Называется ForexNN2. Сижу наблюдаю как она учиться. Пока результат лучше чем для первой сети. Дальше попробую другой тип сети. Как закончиться обучение напишу о результатах.

[Рэндом]

На тестовых данных получил все ту же ошибку 28%.

[Рэндом]

Похоже нужна нормализация. Выложил скрипт ExpNN2. В нем есть параметр norm. Значения из скрипта ExpNN просто делятся на него. Смысл в том чтобы получить значения близкие к 1.

[Рэндом]

Пишу индикатор для нейронных сетей. Выбешивает то что для библиотеки cntk нет документации по с++. Все приходиться делать на основании скудных примеров из интернета и метода научного тыка. Ну да ничего, мы победим.

[Рэндом]

Сделать индикатор пока не получиться из за глюков CNTK. Буду пока эксперементировать с сетями.

[Рэндом]

Все сети после обучения выдают только сигнал вне рынка. Надо делать нормальную нормализацию.