Конкурсы » Конкурс торговых роботов "Cyber Trade" » Cybertrade. Этап второй. Вопросы и обсуждение.
+ Подписаться
Страница 33 из 47 ПерваяПервая ... 23313233343543 ... ПоследняяПоследняя
  1. 243
    Комментарии
    13
    Темы
    247
    Репутация Pro
    Аватар для alex_smith  
    В начале пути

    4 Медалей
    Ну можно обучить нейросетку в стороннем пакете, вывести исходник на С++ с подобранными весами и портировать на MQL.
    Я так и сделал;) Обучил вероятностную нейросетку в NeuroShell2 и перенес в индикатор. Посмотрим что получится:rolleyes: Работает довольно быстро, но размер индикатора получился больше 2-х Mb.

    А шо такое эволюция? Можно поподробнее? Никогда не слышал, мож чего- нибудь посоветуете почитать?
  2. 2,487
    Комментарии
    43
    Темы
    2611
    Репутация Pro
     
    Мастер форумных наук

    5 Медалей
    Закончена регистрация на Третий этап Конкурса CyberTrade

    Конкурсанты готовятся к бою - последние приготовления.
  3. 209
    Комментарии
    7
    Темы
    209
    Репутация Pro
     
    В начале пути

    3 Медалей
    Цитата Сообщение от alex_smith Посмотреть сообщение
    Ну можно обучить нейросетку в стороннем пакете, вывести исходник на С++ с подобранными весами и портировать на MQL.
    Я так и сделал;) Обучил вероятностную нейросетку в NeuroShell2 и перенес в индикатор. Посмотрим что получится:rolleyes: Работает довольно быстро, но размер индикатора получился больше 2-х Mb.

    А шо такое эволюция? Можно поподробнее? Никогда не слышал, мож чего- нибудь посоветуете почитать?
    Эволюционные стратегии оперируют векторами действительных чисел, тогда как генетические алгоритмы - двоичными векторами.
    Второе различие между эволюционными стратегиями и генетическими алгоритмами кроется в организации процесса селекции. При реализации эволюционной стратегии формируется промежуточная популяция, состоящая из всех родителей и некоторого количества потомков, созданных в результате применения генетических операторов. С помощью селекции размер этой промежуточной популяции уменьшается до величины родительской популяции за счет исключения наименее приспособленных особей. Сформированная таким образом популяция образует очередное поколение. Напротив, в генетических алгоритмах предполагается, что в результате селекции из популяции родителей выбирается количество особей, равное размерности исходной популяции, при этом некоторые (наиболее приспособленные) особи могут выбираться многократно. В то же время, менее приспособленные особи также имеют возможность оказаться в новой популяции. Однако шансы их выбора пропорциональны величине приспособленности особей. Независимо от применяемого в генетическом алгоритме метода селекции (например, рулетки или рангового) более приспособленные особи могут выбираться многократно. При реализации эволюционных стратегий особи выбираются без повторений. В эволюционных стратегиях применяется детерминированная процедура селекции, тогда как в генетических алгоритмах она имеет случайный характер.
    Третье различие между эволюционными стратегиями и генетическими алгоритмами касается последовательности выполнения процедур селекции и рекомбинации (т.е. изменения генов в результате применения генетических операторов). При реализации эволюционных стратегий вначале производится рекомбинация, а потом селекция. В случае выполнения генетических алгоритмов эта последовательность инвертируется. При осуществлении применении эволюционных стратегий потомок образуется в результате скрещивания двух родителей и мутации. Формируемая таким образом промежуточная популяция, состоящая из всех родителей и полученных от них потомков, в дальнейшем подвергается селекции, которая уменьшает размер этой популяции до размера исходной популяции. При выполнении генетических алгоритмов вначале производится селекция, приводящая к образованию переходной популяции, после чего генетические операторы скрещивания и -мутации применяются к особям (выбираемым с вероятностью скрещивания) и к генам (выбираемым с вероятностью мутации).
    Следующее различие между эволюционными стратегиями и генетическими алгоритмами заключается в том, что параметры генетических алгоритмов (такие, как вероятности скрещивания и мутации) остаются постоянными на протяжении всего процесса эволюции, тогда как при реализации эволюционных стратегий эти параметры подвергаются непрерывным изменениям (так называемая самоадаптация параметров).
    Еще одно различие между эволюционными стратегиями и генетическими алгоритмами касается трактовки ограничений, налагаемых на решаемые оптимизационные задачи. Если при реализации эволюционных стратегий на некоторой итерации потомок не удовлетворяет всем ограничениям, то он отвергается и включается в новую популяцию. Если таких потомков оказывается много, то эволюционная стратегия запускает процесс адаптации параметров, например, путем увеличения вероятности скрещивания. В генетических алгоритмах такие параметры не изменяются. В них может применяться штрафная функция для тех особей, которые не удовлетворяют наложенным ограничениям, однако эта технология обладает многими недостатками.
    По мере развития эволюционных стратегий и генетических ал¬горитмов в течение последних лет существенные различия между ни¬ми постепенно уменьшаются. Например, в настоящее время при реа¬лизации генетических алгоритмов для решения оптимизационных задач все чаще применяется представление хромосом действительны¬ми числами и различные модификации «генетических» операторов, что имеет целью повысить эффективность этих алгоритмов. Подобные методы, значительно отличающиеся от классического генетического алгоритма, по традиции сохраняют прежнее название, хотя более корректно было бы называть их «эволюционными алгоритмами». Проблему терминологий мы будем обсуждать несколько позднее.
    Эволюционное программирование, также как и эволюционные стратегии, делает основной упор на адаптацию и разнообразие способов передачи свойств от родителя к потомкам в следующих поколениях. Познакомимся со стандартным алгоритмом эволюционного программирования.
    Исходная популяция решений выбирается случайным образом. В задачах оптимизации значений действительных чисел (примером которых может служить обучение нейронных сетей) особь (хромосома) представляется цепью значений действительных чисел. Эта популяция оценивается относительно заданной функции (функции приспособленности). Потомки образуются от входящих в эту популяцию родителей в результате случайной мутации. Селекция основана на вероятностном выборе (турнирный метод), при котором каждое решение соперничает с хромосомами, случайным образом выбираемыми из популяции. Решения-победители (оказавшиеся наилучшими) становятся родителями для следующего поколения. Описанная процедура повторяется так долго, пока не будет найдено искомое решение либо не будет исчерпан лимит машинного времени.
    Эволюционное программирование применяется для оптимизации функционирования нейронных сетей. Также как и другие эволюционные методы, оно не требует градиентной информации и поэтому может использоваться для решения задач, в которых эта информация недоступна, либо для ее получения требуются значительные объемы вычислений. Одними из первых приложений эволюционного программирования считаются задачи теории искусственного интеллекта, а самые ранние работы касались теории конечных автоматов [13].
    Наблюдается большое сходство между эволюционными стратегиями и эволюционными программированием в их приложениях к задачам оптимизации непрерывных функций с действительными значениями. Некоторые исследователи утверждают, что эти процедуры, в сущности, одинаковы, хотя они и развивались независимо друг от друга [13]. Действительно, оба метода похожи на генетические алгоритмы. Принципиальное различие между ними заключается в том, что эволюционное программирование не связано с конкретной фор¬мой представления особей, поскольку оператор мутации не требует применения какого-либо специального способа кодирования.
    ***************************************
    Взято из:
    Д. Рутковская M. Пилиньский Л. Рутковский


    Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы


    Перевод с польского И. Д. Рудинского

    Москва
    Горячая линия-Телеком 2006
  4. 209
    Комментарии
    7
    Темы
    209
    Репутация Pro
     
    В начале пути

    3 Медалей
    Цитата Сообщение от alex_smith Посмотреть сообщение
    Ну можно обучить нейросетку в стороннем пакете, вывести исходник на С++ с подобранными весами и портировать на MQL.
    Я так и сделал;) Обучил вероятностную нейросетку в NeuroShell2 и перенес в индикатор. Посмотрим что получится:rolleyes: Работает довольно быстро, но размер индикатора получился больше 2-х Mb.

    А шо такое эволюция? Можно поподробнее? Никогда не слышал, мож чего- нибудь посоветуете почитать?
    Из реальных примеров программирования могу дать ссылку:
    * <para>GEP is an evolutionary algorithm for function finding.
    * It is explained in detail in a number of books and articles by Candida Ferreira, which you can find at
    * http://www.gene-expression-programming.com/. If you are not familiar with GEP it is strongly recommended
    * to understand the basics from the works of Candida Ferreira. In this documentation onwards, an understanding
    * of GEP is assumed.</para>
    *
    * \section Motive_sec Motivation for the Creation of GEP .NET Framework

    Как там курс GBP/USD прогнозируют - вот это ужОс :))
  5. 77
    Комментарии
    1
    Темы
    77
    Репутация Pro
     
    В начале пути

    2 Медалей
    Ну вот Марат! Закончил я свое выступление в этом этапе. Мой эксперт не открывает больше сделок... С лотами напутал...Извини - не получилось у нас интересной борьбы...Искренне желаю тебе не слиться !
  6. 22
    Комментарии
    0
    Темы
    22
    Репутация Pro
     
    Новичок

    2 Медалей
    Цитата Сообщение от dimeon Посмотреть сообщение
    Ну вот Марат! Закончил я свое выступление в этом этапе. Мой эксперт не открывает больше сделок... С лотами напутал...Извини - не получилось у нас интересной борьбы...Искренне желаю тебе не слиться !
    Не расстраивайся, еще будет 10 этапов :) а там может и я повоюю с вами на EURGBP :)
  7. 209
    Комментарии
    7
    Темы
    209
    Репутация Pro
     
    В начале пути

    3 Медалей
    Цитата Сообщение от dimeon Посмотреть сообщение
    Ну вот Марат! Закончил я свое выступление в этом этапе. Мой эксперт не открывает больше сделок... С лотами напутал...Извини - не получилось у нас интересной борьбы...Искренне желаю тебе не слиться !
    Дохтур, помогите, у меня мания величия :hooray: Мы вам с Маратом случаем не мешаем? "Самалет набрал высоту"... Гыыы
  8. 22
    Комментарии
    0
    Темы
    22
    Репутация Pro
     
    Новичок

    2 Медалей
    Цитата Сообщение от Alexshul Посмотреть сообщение
    Дохтур, помогите, у меня мания величия :hooray: Мы вам с Маратом случаем не мешаем? "Самалет набрал высоту"... Гыыы
    у dimeon'a отличный советник, тем более он на втором месте в таблице текущего тура и явный претендент на победу в случае слива Марата... причем тут мания величия? А EURGBP так и будет рулить, если администрация не внесет изменений в правила конкурса...
  9. 209
    Комментарии
    7
    Темы
    209
    Репутация Pro
     
    В начале пути

    3 Медалей
    Цитата Сообщение от eXXXtrema1 Посмотреть сообщение
    у dimeon'a отличный советник, тем более он на втором месте в таблице текущего тура и явный претендент на победу в случае слива Марата... причем тут мания величия? А EURGBP так и будет рулить, если администрация не внесет изменений в правила конкурса...
    Уважаемый, видите ли, тут не финал теннисного матча Ролан Гаррос. Приз всего один, а участников - 39. Вот выиграете, и будет вам респект и уважуха. Второе место и 39е в данном конкурсе абсолютно равноправны. Лично мне вот нравится советник zerkmax'a.
  10. 101
    Комментарии
    0
    Темы
    101
    Репутация Pro
     
    В начале пути

    2 Медалей
    Цитата Сообщение от dimeon Посмотреть сообщение
    Ну вот Марат! Закончил я свое выступление в этом этапе. Мой эксперт не открывает больше сделок... С лотами напутал...Извини - не получилось у нас интересной борьбы...Искренне желаю тебе не слиться !
    А как ты так хитро напутать изловчился???
    Я сегодня смотрел-смотрел, думал чо он не открывается??
    А оно вон оно чо....

Вверх
РегистрацияX

чтобы писать, читать, комментировать