основе “NeuroSolutions”. Хотя в принципе, автоматическая нейросетевая система реализована и на основе данного продукта.
Отметим, что следует понимать разницу между обучением и тестированием. Обучать нейросеть можно на любых примерах даже, некорректных для тестового множества – ведь обучение мы проводим на событиях, которые уже произошли. Данный пример взят из реальной жизни. Данный способ работы с нейросетями продавался в интернете. Позиционировался как система, которая дает 80-90% прибыльных сделок. Причем продавец, мне кажется, искренне заблуждался в идеальной результативности данного способа подготовки нейросети. Я делаю этот вывод из того, что ошибка возникала на стадии тестирования отклика сети.
Итак, сначала модернизируем и скомпилируем скрипт для получения исторических данных.
//+–+
//| History.mq4 |
//| Copyright © 2009, Andrey Dibrov. |
//+–+
В результате работы скрипта получим файл. Создадим колонку “In” и заполним ее формулой.
Добавим колонку “Out” и заполним ее формулой.
Воспользуемся программой “NeuroSolutions 6”. С помощью ее надстройки колонку “In” обозначим как “Input”.
А колонку “Out” как “Desired”.
Энное количество строк обозначим, как “Training”
Энное количество строк обозначим, как “Cross Validation”.
И последние строки как “Production”.
Далее создадим файлы для NS6.
Запустим в рабочей среде NS – NeuralBilder. Здесь мы можем выбрать нейросеть нужной нам архитектуры. Остановимся на первой сети Multilayer perceptron. Нажимаем кнопку с правыми стрелками.
Откроется окно Training Data. С помощью кнопки Browse откроем файл TrainingInput.
Далее перейдем в окно Desired Response и откроем файл TrainingDesire.
Откроем окно Cross Val. & Test Data. По умолчанию активно окошечко для ввода текста % of training data for CV. Введем 10%. Программа автоматически зарезервирует данное количество строк под CV из TD. Активировав радиокнопку Read from Separate File, мы можем выбрать файлы сохраненные, нами ране.
Далее продвигаемся по окнам ничего в них, не меняя, пока в рабочей среде не сформируется нейросеть.
Для лучшей визуализации расширим окно Average Cost и нажмем кнопку Start. Подождем, пока закончится обучение.
Жмем кнопку Testing, Next и в выпадающем окне выбираем Production. С помощью кнопки Browse находим файл ProductionInput.
Двигаемся далее и в следующем окне активируем радиокнопку Export to a File. И находим заранее созданный нами текстовой файл с, допустим,
