Стратегия на основе поиска закономерностей.

[Рэндом]

Хорошо бы действительно получить совместными усилиями достойный результат. Возможности программы большие. Там есть и статистические методы в том числе.

[Рэндом]

Первое вам нужно сделать такой процесс. Кликните по картинке и откройте ее чтобы детально рассмотреть.

Первое создайте новый процесс. Затем перетащите блоки из вкладки Operators и соедините их. Название блоков видно на картинке. Можно воспользоваться поиском по операторам. Затем откройте блок Validation. Для этого кликните по нему два раза. И сделайте так:

Сохраните процесс. Мы сделали процесс для обучения и тестирования нейронной сети. Причем входные данные разбиваются на две группы. Первая для обучения. Вторя для проверки как нейронная сеть работает, т.е. для теста.
Далее мы займемся настройкой блоков.

[Рэндом]

Статья по глубокому обучению. Думаю будет полезно знать подробности и рекомендации по построению нейронных сетей глубокого обучения.
http://datareview.info/article/eto-nuzh ... u-chast-1/

[Рэндом]

Займемся настройкой блоков. Первое что нам нужно сделать это подготовить данные. Для этого надо выбрать пару которую мы будем использовать. История пары должна быть больше 10000 бар. Чем большею историю мы будем использовать, тем качественнее будет результат. Для экспорта данных используем скрипт который я выложил выше.
Теперь надо настроить импорт данных в программу анализа. Для этого кликаем по блоку Red CSV и нажимаем кнопку в параметрах Import Configuration Wizard.

Далее в открывшемся окне выбираем файл данных и жмем Next. Теперь нам нужно настроить формат файла.
При первом запуске вызарда вы получите такую картинку:

Здесь надо настроить разделитель, а именно Comma (запятая). У вас должна получиться такая картинка:

Далее можно несколько раз нажать некст только для того чтобы познакомиться со следующими вкладками визарда. Настраивать там ничего не надо. Потом нажать Finish. Все импорт настроен.

[Рэндом]

Идем дальше. Дальше нам надо определить что будем подавать на выход сети. Выделяем блок Set Role. Справа задаем параметры как на картине.

Теперь надо настроить разделение разделение на тренировочную и тестовую выборки. Выбираем блок Validations и настраиваем как на картинке.

[Рэндом]

Лекция по нейронным сетям и глубокому обучению.

[Рэндом]

На вкладке валидация надо настроить два блока Deep Learning и Strore. С блоком Store все просто. Он сохранияет обученную сеть для дальнейшего использования. И все что нужно это выбрать папку и ввести имя файла или выбрать его для перезаписи. Лучше сделать отдельную папку в Local Repository.
А вот с Deep Learning придется повозиться. Я не знаю пока другого способа как изучить параметры блока на английском https://docs.rapidminer.com/studio/oper ... rning.html Если вы не знаете английского, то воспользуйтесь браузером Хром и встроенным в него переводчиком.

[Рэндом]

Я пробовал определять развороты по зигзагу и изменение цены по предыдущим ценам. Результаты практически нулевые. Вот в связи с этим два вопроса. Что подавать на входы? А что на выходы. Я на входы подаю 15 баров с информацией о длине бара, изменением максимумов и минимумов. А что еще можно подать исходя из графика.

[Nord]

Тебе не кажется, что 15 баров для полноценной отрисовки зиг-зага может быть очень мало? При сколько-нибудь сильном импульсе направленность движения (одна нога зиг-зага) может достигать нескольких десятков баров, а для формирования двух ног в несколько раз больше.

[Рэндом]

Можно попробовать увеличить до 30. Это будет 90 входных параметров. Хотя глубокое обучение может работать и с большим числом входов. Надо попробовать. Я использую зигзаг с параметрами 3.1.1. А это значит учитываются сигналы по максимуму.