Курс RTrader: нейронные сети и анализ настроений трейдеров📌

Работать с закрытой системой в конечном итоге сведётся к поиску предикторов, т.е. эксперименты с разными видами МО исключен.

52 минуты назад, Rigal сказал:

Я как-то вычитывал анализ людей, занимавшихся этим вопросом по теме, там основная проблема перетренированность модели - очень легко вляпаться.

Коллега прав, в основном проблема из за того много шума, и нейросеть теряется, а трейдер в свою очередь не может проверить что внутри черного ящика. 

@karuzzo когда то достиг неплохих результатов, работает не плохо, но опять же только в тестере, но реализация на С#, он более дружелюбный к ИИ.

Одна из тема автора : /laboratoriya-profitfx/24/windows-app-price-prediction/19323/

Общая схема разработки выглядит примерно так; 

Идея с "наложением" на 1 сеть еще одной оказалась вполне рабочей. 

Пример : делал сеть, которая определяет развороты по Зигзагу.

Ну т.е. "скормил" её Зигзаг.

Но сеть выдавала очень много "шума" .

В том смысле, что она рисовала развороты очень часто. 

Потом сделал еще одну сеть, которой отдал данные от первой. 

И в вроде как стало приемлемо .

P.S. На сегодня пока всё, завтра проект начну выкладывать.

1 час назад, ademen сказал:

Коллега прав, в основном проблема из за того много шума, и нейросеть теряется, а трейдер в свою очередь не может проверить что внутри черного ящика. 

@karuzzo когда то достиг неплохих результатов, работает не плохо, но опять же только в тестере, но реализация на С#, он более дружелюбный к ИИ.

 

Одна из тема автора : /laboratoriya-profitfx/24/windows-app-price-prediction/19323/

Ну в ветке карузо я не нашел ничего доступного на данный момент, или работающего в принципе.

несколько видосиков и сборная солянка статистики, в компании с ручным тестированием.

@asbets, давайте для начала попробуем использовать сетку для фильтрации сигналов уже существующий стратегий, например?

У меня есть пара десятков написанных советников, некоторые очень бы выиграли от подобного фильтра.

Я как раз собирался выложить один из них на форум на днях, пробойник Conundrum

Я сегодня вычитаю материал из вашей пред-предыдущей публикации, познакомлюсь с NeuroSolutions - судя по описанию, длл будет очень просто интегрировать в советника.

И потом накидаю свои мысли.

1 час назад, Rigal сказал:

 

@asbets, давайте для начала попробуем использовать сетку для фильтрации сигналов уже существующий стратегий, например?

 

Да, легко.

Один только нюанс. Сетке для обучения надо хотя бы 2000 сигналов. :-)

При наличии 100-200 просто не на чем учить.

Не всякая стратегия потянет :-)

Хотя сигналы можно собрать с разных валютных пар.  

4 часа назад, asbets сказал:

Да, легко.

Один только нюанс. Сетке для обучения надо хотя бы 2000 сигналов. :-)

При наличии 100-200 просто не на чем учить.

Не всякая стратегия потянет :-)

Хотя сигналы можно собрать с разных валютных пар.  

О, вы меня плохо знаете

Это пока 5 месяцев.

Фильтровать, конечно, будем не этого мартина, а что-нибудь более осмысленное... но количество сигналов - не проблема имхо.

Я читаю.

2 часа назад, Rigal сказал:

Фильтровать, конечно, будем не этого мартина, а что-нибудь более осмысленное... но количество сигналов - не проблема имхо.

Да, спасибо на этом :-) . С случайными сетками не имеет смысла искать черную кошку в тёмной комнате, которой там нет.

3 часа назад, Rigal сказал:

будем не этого мартина,

Пробовали антимартингейл? Начальный лот 1, после убыточной уменьшаем, после прибыльной возвращаем лот к начальном. Статистически должно быть выгодно, для ИИ больше подойдет так как мы не видим полную картину. 

Дополнение по NeuroSolutions :

Некоторые выявленные глюки : 

- В начальной статье по знакомству с программой автор использует "экcперта" по построению сети. 

Это для знакомства только. Эксперт часто не может создает сеть, зависает. Я использую только "Билдер". 

- 6 версия на одном из компов внезапно перестала работать.Что-то 

там с регистрацией. Запустить в работу не удалось. WIN10 только не переставлял. Видимо, можно решить 

перестановкой винды, но я не делал. 

- Может не подключится новая сеть DLL в MT4. Вдруг ни с того ни с сего. 

Помню, бился несколько дней, не хочет и всё тут. Пока сеть не изменил.

Проблема была именно в самой DLL. 

- 5 версия слегка отличается форматом файла входных данных . В целом

математика сети там такая же. 5 версия не может создать достаточно 

крупные сети, зависает. Возможно, банально не хватает 

вычислительных мощностей. 

Их тут с работой НС катастрофически не хватает. 

Проект на нейросети. «Следующий день».

Идея :  Прогнозируем High Low следующего дня.

Берутся свечи H4 прошедших 3 дня = 18 свечей.

 С них данные только High и Low, т.к. по сути нас не интересует

Переход Close=Open где-то там внутри 4H .

Мы смотрим общее колебания рынка в разрезе последних 18 свечей.

Сеть прогнозирует High Low следующего дня.

Всё просто, но пара нюансов.

Вопрос : почему бы не взять тупо 10 дней и неспрогнозировать 11-й ?

Я так делал. Дело в погрешности.

Любая НС имеет погрешности. В среднем у меня получается где-то 11-13%.

На 10 днях, условно, имеем диапазон хождения цены 600 п. = 65 пунктов погрешности вы среднем сеть выдаст.

Согласитесь 65 пунктов погрешности при 600  - это совсем неплохо! 

Волатильность на 10 днях  в любом случае  больше, чем на 3 днях.

Но брать 3 дня тоже нельзя, так как тут уже и данных то нет.Что такое 3 дня?

Поэтому пришла мысль взять разрез 3-й дня в 4H.

В НС есть ограничение – данные должны быть в нормализованном формате. т.е. от 0 до 1.

Это нормально для диапазона – 0 = LOW всего диапазона 18 свечей 4H, 1 = Hihg.

Но поскольку хай-лоу желаемого дня еще нет, подогнать их под нормализацию невозвожно.

Поэтому тут возникло ограничение и идея такая .

1 в желаемом результате записывается,  когда хай результ. дня выше всего диапазона.

0 соответсвенно при Лоу.

Получилось, что до конца, какой лоу или хай будет в проекте не узнаем. Будем знать только,  что

Если сеть ответила 1 или близко – это вероятность пробоя диапазона, а не цена Хая дня.

- Какого типа сеть выбрать ?  В данном случае мы имеем случай апроксимации.

Провел кучу экспериментов по разным сетям, в итоге больше склонен к  Рекурентой сети.

Самоорганизующая сеть (SOFM) дает практически похожий результат по погрешности,

Обучается намного быстрее, Рекурентная в этом плане самая медленная. Но вот что есть , то есть.

- Какого размера сеть?  Тут выбор тоже идет эмпирическим методом .

С одной стороны сеть должна быть достаточно большой с достаточными слоями, чтобы

суметь выйти на минимальные погрешности на форвард тестах. У малой сети тупо «не хватит нейронов». С другой стороны слишком большая тоже не нужна.

Получилась сеть  Recurrent , 5 скрытых слоёв по количеству элементов :   72 / 54 / 36 / 36 / 18.

На выходе желаемых результатов у неё 2 поля – High и Low желаемого дня.

Для сети по большому счету без разницы, сколько дать ей результирующих полей. Своими элементами для каждого поля отдельно просчитывать будет результат.

...

2 часа назад, asbets сказал:

Проект на нейросети. «Следующий день».

 

Идея :  Прогнозируем High Low следующего дня.

Берутся свечи H4 прошедших 3 дня = 18 свечей.

 С них данные только High и Low, т.к. по сути нас не интересует

Переход Close=Open где-то там внутри 4H .

Мы смотрим общее колебания рынка в разрезе последних 18 свечей.

Сеть прогнозирует High Low следующего дня.

Всё просто, но пара нюансов.

 

Вопрос : почему бы не взять тупо 10 дней и неспрогнозировать 11-й ?

Я так делал. Дело в погрешности.

Любая НС имеет погрешности. В среднем у меня получается где-то 11-13%.

На 10 днях, условно, имеем 600 п. = 65 пунктов погрешности вы среднем сеть выдаст.

Согласитесь 65 пунктов погрешности при 600  - это совсем неплохо! 

Волатильность на 10 днях  в любом случае  больше, чем на 3 днях.

Но брать 3 дня тоже нельзя, так как тут уже и данных то нет.Что такое 3 дня?

Поэтому пришла мысль взять разрез 3-й дня в 4H.

 

В НС есть ограничение – данные должны быть в нормализованном формате. т.е. от 0 до 1.

Это нормально для диапазона – 0 = LOW всего диапазона 18 свечей 4H, 1 = Hihg.

Но поскольку хай-лоу желаемого дня еще нет, подогнать их под нормализацию невозвожно.

Поэтому тут возникло ограничение и идея такая .

1 в желаемом результате записывается,  когда хай результ. дня выше всего диапазона.

0 соответсвенно при Лоу.

Получилось, что до конца, какой лоу или хай будет в проекте не узнаем. Будем знать только,  что

Если сеть ответила 1 или близко – это вероятность пробоя диапазона, а не цена Хая дня.

 

- Какого типа сеть выбрать ?  В данном случае мы имеем случай апроксимации.

Провел кучу экспериментов по разным сетям, в итоге больше склонен к  Рекурентой сети.

Самоорганизующая сеть (SOFM) дает практически похожий результат по погрешности,

Обучается намного быстрее, Рекурентная в этом плане самая медленная. Но вот что есть , то есть.

- Какого размера сеть?  Тут выбор тоже идет эмпирическим методом .

С одной стороны сеть должна быть достаточно большой с достаточными слоями, чтобы

суметь выйти на минимальные погрешности на форвард тестах. У малой сети тупо «не хватит нейронов». С другой стороны слишком большая тоже не нужна.

Получилась сеть  Recurrent , 5 скрытых слоёв по количеству элементов :   72 / 54 / 36 / 36 / 18.

На выходе желаемых результатов у неё 2 поля – High и Low желаемого дня.

Для сети по большому счету без разницы, сколько дать ей результирующих полей. Своими элементами для каждого поля отдельно просчитывать будет результат.

...

Я вычитал и знакомлюсь с NeuroSolutions. 

И одновременно кручу в голове варианты использования.

На вход обязательно подавать классифицированное время: если мы работаем с дневками, то это день недели, возможно, месяц и день этого месяца (хотя выборка сузится) - это важный элемент в поиске закономерностей. Если мы работаем на H4 и ниже, то, скажем, GMT час. И день недели имхо все еще релевантен - разные закономерности в разные дни.

Я немножко освоюсь и буду вчитываться в детали выше.

Я конечно не прогер, но за все годы ни одной прибыльной совы на нейронке не встречал. 

17 минут назад, pavlus777 сказал:

Я конечно не прогер, но за все годы ни одной прибыльной совы на нейронке не встречал. 

Соглашусь с вами. И в подтверждение приведу пример советника "дуй в винчик", адепты которого свято верят, что это нейросеть и ИИ.

И выскажу надежду и уверенность, что общими силами форумчан удастся создать годный продукт. Благо созданию годноты уже есть масса примеров.

3 часа назад, pavlus777 сказал:

Я конечно не прогер, но за все годы ни одной прибыльной совы на нейронке не встречал. 

"Следующий день". который сейчас начал выкладывать - это не автомат. 

Эта штука показывает границы будущего дня, как он его "видит".

А уж что трейдер решит - это ему решать. 

В 09.09.2020 в 09:51, Rigal сказал:

На вход обязательно подавать классифицированное время: если мы работаем с дневками, то это день недели, возможно, месяц и день этого месяца (хотя выборка сузится) - это важный элемент в поиске закономерностей. Если мы работаем на H4 и ниже, то, скажем, GMT час. И день недели имхо все еще релевантен - разные закономерности в разные дни.

Я немножко освоюсь и буду вчитываться в детали выше.

 

1. Да. Точно. Спасибо за идею. Надо брать в работу даже не тестируя на пригодность (влияет - не влияет). Подтверждено статистикой "алгоритмов" EZ Анализере.

2. А здесь тогда надо проводить какой нибудь тест на какой нибудь сове - влияет / не влияет. Но тоже надо записывать в варианты.

NextDay.zip16 скач.Файлы проекта «Следующий День» и инструкция : 

1.    NextDay.zip : Сама сеть. Открывается в Нейросолюшн. На текущий момент . Обучена на 
 EURUSD c 6.01.2014 - 28.06.2019  и такой же диапазон для EURGBP. 

Так же там файлы : dll в папке «dll» для интеграции в MQL. Проверено – подключается. Там же файл NextDay5.nsw  - это и есть данные обучение сети. Он работает в паре с dll , также складывается в папку эксперта вместе с длл

2.    NextDay.mq4  . Сам советник, который рисует на экран прямоугольники, которые означают прогноз  дня. Подробно ниже. 

3.    Скрипт ND_Export-NS5_2V.mq4   .  Экспортирует данные для обучения и теста сети.

4.    Скрипт RandomStrings.mq4    . Нужен для перемешивание строк в файле с данными обучения сети , чтобы перемешать данные.

5.    Форвард_Рез.xlsx – файлик форвард теста на данных от 07.07.2019 до 09.09.2020. EUR.  Тест показал 12,04% погрешности.

Другими словами, советник прогнозирует Хай Лоу с точностью где-то 85%. Но есть нюанс . О нём ниже.

Описание советника NextDay.mq4 : рисует на экране прогноз дня  - т.е. рисует впереди текущей цены. В виде квадрата, у которого – верх – это прогноз,   предполагаемый Хай дня, соответственно низ квадрата – это зона Лоу. 

Три простых параметра : 
1.    Стартовая дата, откуда начать рисовать квадраты.
2.    Конечная дата. Если  с утра задать на сегодняшнюю дату – то как раз и нарисует прогноз на этот день.
3.    Путь к файлу «NextDay5.nsw»  , где искать данные сети.

ND_Export-NS5_2V.mq422 скач. RandomStrings.mq417 скач. NextDay.mq418 скач. NextDay5.nsw18 скач. NextDay5.dll16 скач.

Пробовал работать с любыми мажорами, кроме японской йены. 

Немного растёт погрешность, но приемлемо.

Евро сегодня прогноз: 

Хорошая тема, имеет место быть, сейчас тоже начну изучать материалы и постараюсь Вам помочь ?

Внесу немного скептицизма в тред.

Довольно плотно в одно время занимался подобными советниками. Писал однослойные, многослойные перцептроны, всё писал на mql4/5. Лично у меня в конечном итоге всё свелось к тому же самому, что и происходит в обычных советниках, т.е. в переоптимизации параметров, либо это было до обучение самой нейросетки на вход/выход, либо параметров тейка/стопа/трала/бу, фильтров. Иными словами различия между обычными советниками размылись об оптимизацию. Плюс довольно сложно оценить преимущество, т.к. 100% входов нейросетка не даст в любом виде, а всё, что ниже вместе с тем, что системности в формировании результата нейросети нет, ставит её в раздел "монетки", т.е. в какой-то мере хуже любого другого системного подхода, который на истории можно визуально оценить и автоматизировать.

Но тема конечно эта интересная.

1. Исправил багу в скрипте по рандомизации. Он смешивал и 1 строку с заголовком, приходилось руками возращать на место.

А по 2- му вопросу коллеги, нужна помощь по программированию.  

Там бага самого MQL с функцией   iBarShift . Как то решить/обойти. 

2. В советнике NextDay строка есть: 

_barD=iBarShift(NULL,PERIOD_D1,iTime(NULL,PERIOD_H4,i) ,true);

т.е. ищется бар D1 по времени.

Выдает ошибку , если нужен бар текущий дня.

Я так понял, проблема в том, что если не открыть с утра  график с D1 в памяти массива D1 его нет. 

То MQL выдает "бар не найден". Если открыть график D1 и закрыть, ТО ВСЁ РАБОТАЕТ.  

Как решить вопрос? 

RandomStrings.mq412 скач.

Дайте и я что ли, поумничаю с вашего позволения. 

Есть такая категория заблуждений на Форекс, которые человек может развеять только самостоятельно. Например, одна из самых распространённых "идей": "А что если перевернуть все сделки убыточного советника?". Вероятно многие встречали темы на форумах: "Ищу стабильно сливающего советника". Потом только приходит понимание, что дело не во входах.

Похожая ситуация и с нейросетями. @Ent правильно всё написал. Если абстрагироваться от деталей и взглянуть на ситуацию со стороны, то оптимизация параметров в тестере по сути мало чем отличается от обучения нейтросети. И там и там - поиск слепым пути в лабиринте: сделал шаг, ударился головой - туда не ходи, сделал шаг, не ударился - делаем еще один шаг, и так пока лоб не треснет или не найдём выход. Но даже в этом случае выход изначально должен быть. А что если его нет?

29 минут назад, lsv107 сказал:

Похожая ситуация и с нейросетями. @Ent правильно всё написал. Если абстрагироваться от деталей и взглянуть на ситуацию со стороны, то оптимизация параметров в тестере по сути мало чем отличается от обучения нейтросети. И там и там - поиск слепым пути в лабиринте: сделал шаг, ударился головой - туда не ходи, сделал шаг, не ударился - делаем еще один шаг, и так пока лоб не треснет или не найдём выход. Но даже в этом случае выход изначально должен быть. А что если его нет?

 

Мысль о том что оптимизация в алгоритмических советниках и обучение в НС - это процессы чем-то схожы - да в этом есть зерно. 

Но на этом всё и заканчивается. 

Нейросеть - это поход к решению задачи, которые человеческий мозг не может решить просто в силу своих ограничений.

Если говорить про торговлю : 

- Можно с помощью НС решать те же задачи, которые решаются "алгоритмически" - 

например, человек разглядел паттерн "волна вульфа" - а давайте пусть нам НС их ищет ! 

Такой подход - забивать гвозди микроскопом. 

- Нормальный подход: решать задачи совершенно другим кардинальным образом. 

Там всё другое - например подбор например  данных. И уже не человек решает,

Что нужно, а что нет - решает метод. 

Тогда на выходе мы имеем решение, которое "видит" лучше , чем человек. 

Человеческий мозг просто не видит те статистические вещи, которые "видит" НС.

А если мозг не видит, он их никак не сможет реализовать в алгоритме,

потому что этих нюансов рынка просто нет в его мозгу. 

Многие просто не понимают разницы в вышеописанных подходах. 

Я и пытаюсь донести этот метод последний тут. 

Я приведу только самые известные только факты : 

- 20 августа 2020 : 

ИИ снова победил пилота F-16 в воздушном бою

(ИИ не существует - это клише СМИ. имеется ввиду решение на Нейросетях )

https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/516078/ 

- Шахматы. Люди уже давно перестали соревноваться с программой "СтокФиш". 

Эта программа на голову выше "беловых" шахматистов. Но она "алгоритмическая". 

Программа на НС "AlphaZero" разнесла в пух и прах "СтокФиш". 

А почему? См пункты выше. 

https://habr.com/ru/post/432370/

- Есть еще про игру "ГО", где эра "белковых" игроков закончилась с приходом НС. 

Пруфы есть. 

Ну и т.д. 

Это факты. А факт, как говорится, можно конечно игнорировать, но от этого он не перестанет существовать.

6 минут назад, asbets сказал:

Мысль о том что оптимизация в алгоритмических советниках и обучение в НС - это процессы чем-то схожы - да в этом есть зерно. 

Не совсем. Всё будет зависеть от данных для анализа. Если НС просто будет анализировать цену, тогда это та же оптимизация-переоптимизация. А вот если как в черных ящиках у фондов - запросы в гугле, новости, реакции на площадках. Тогда уже НС будет намного круче обычного опта в мт4-5 и человеческого разума.

2 часа назад, asbets сказал:

1. Исправил багу в скрипте по рандомизации. Он смешивал и 1 строку с заголовком, приходилось руками возращать на место.

 

А по 2- му вопросу коллеги, нужна помощь по программированию.  

Там бага самого MQL с функцией   iBarShift . Как то решить/обойти. 

 

2. В советнике NextDay строка есть: 

_barD=iBarShift(NULL,PERIOD_D1,iTime(NULL,PERIOD_H4,i) ,true);

т.е. ищется бар D1 по времени.

Выдает ошибку , если нужен бар текущий дня.

Я так понял, проблема в том, что если не открыть с утра  график с D1 в памяти массива D1 его нет. 

То MQL выдает "бар не найден". Если открыть график D1 и закрыть, ТО ВСЁ РАБОТАЕТ.  

 

Как решить вопрос? 

 

 

RandomStrings.mq4 4 \u043a\u0411 · 2 загрузки

Идентичная проблема обнаружилась в моем MonTag, только с iTime() на дневках.

Ощущение, что МТ оптимизирует этот вопрос и не строит бары в памяти. Что немного разочаровывает.

Программно открывать окно графика с дневкой?

2 часа назад, asbets сказал:

- Есть еще про игру "ГО", где эра "белковых" игроков закончилась с приходом НС. 

Пруфы есть. 

Ну и т.д. 

Это факты. А факт, как говорится, можно конечно игнорировать, но от этого он не перестанет существовать.

Я же говорю, что надо пройти весь путь самому, чтобы понять, что в лучшем случае советник, работающий на нейросетях по эффективности не будет отличаться от аналогичного традиционного. На mql5.com эта тема была уже изглодана до костей, а ларчик открывается просто - в нашем распоряжении лишь нестационарный ряд (поток цен во времени). Любая попытка "голого" статистического анализа этого ряда - есть предположение его стационарности. Чтобы долго не рассусоливать, приведу цитату: "Предположение стационарности, то есть сохранение в будущем статистических закономерностей случайных процессов, установленных при изучении их поведения в прошлом, не может быть использовано для составления долгосрочных экономических прогнозов, для предсказания погоды на длительный период и для экстраполяции случайных процессов, порождающий механизм и тенденция развития которых недостаточно изучены."

2 часа назад, ostapbender сказал:

Не совсем. Всё будет зависеть от данных для анализа. Если НС просто будет анализировать цену, тогда это та же оптимизация-переоптимизация. А вот если как в черных ящиках у фондов - запросы в гугле, новости, реакции на площадках.

 

Совершенно верно, для прогноза цены нужно статистическое преимущество, то есть дополнительные данные, имеющие характер стационарности.

Ну а самый надёжный прогноз цены делает тот, кто может непосредственно на неё влиять.

2 часа назад, ostapbender сказал:

Тогда уже НС будет намного круче обычного опта в мт4-5 и человеческого разума.

Чтобы ИИ стал "круче" человеческого разума, нужно для начала создать работающую модель абстрактного мышления. Но разум не может создать разум, а алгоритм - написать алгоритм. Смотрим теорему Гёделя о неполноте.

Сами же попытки написать советника на НС - весьма полезное занятие. Как говорил Ломоносов: "Математику уже затем учить надо, что она ум в порядок приводит".

В 11.09.2020 в 09:32, Rigal сказал:

Программно открывать окно графика с дневкой?

Делал так в другом сигнальщике. Помогает.

Но там другие косяки  MQL - то не закроется график и останется висеть, то экран с графиками ломает.

Выбешивало жутко.

Проще на графике нажать на панели таймфрейма "D1" а потом опять назад на H4.

Я думал, сообщество уже давно решило этот косяк. 

Прогноз евро 14.09:

Давно не было сообщений не потому, что забросил,
а из-за работы по проекту. 

Изменения : 

1. Данные для обучения увеличены в 5 раз -  теперь обучение  идет на 8  парах - 11 000 записей ( т.е по сути дней ).
Это : AUD, EURGBP, EURUSD, USDCAD, GBPUSD, EUROCHF, USDCHF, Золото.   
Из-за этого увеличилось время обучение. Иногда NS прогнозирует что обучение будет длится  до 55 часов,  но по факту быстрее. 
Возможно, это и перебор с количеством данных, может достаточно и 7500 записей, но дальше видно будет.
Для чего увеличение : сеть более стабильна , выбросов по ошибкам меньше, хотя средняя погрешность примерно таже. 

2. Добавлены дни недели. Сравнительные тесты еще не закончен, но видно, что улучшение есть, примерно на 10%. 
Тут мысль такая : дни недели - это 3 поля, которые добавлены к 36, т.е. чисто математически они "теряются"
на общем фоне. Возможно , их надо будет перенести во 2-ю сеть, которая планируется, чтобы обрабатывать данные от 1-й.

3. Тесты разных сетей, вплоть до максимальных, что позволяет NS - 10 слоев. 
Увеличение сети не всегда ведет к улучшению. Есть методы расчета оптимального размера сети конкретного 
типа и с конкретными данными - но эти методы сложны и только суперспецы по сетям с ними знакомы.
Я опираюсь на экспериментальный метод. 

Дополнение : в хелпе к NS как раз обнаружил : 

"At our present stage of knowledge, establishing the size of a network is more efficiently done through experimentation... "

" На современном этапе развития знаний определение размера сети более эффективно осуществляется с помощью экспериментов. Теория обобщения решает эту проблему, но ее все еще трудно применить в практических условиях [VP dimension, Vapnik]. Проблема заключается в следующем: количество PEs в скрытом слое связано с возможностью отображения сети. Чем больше число, тем мощнее сеть. Однако, если вы продолжаете увеличивать размер сети,есть точка, где обобщение ухудшается. Это происходит из - за того, что мы, возможно, слишком подгоняем обучающий набор, поэтому, когда сеть работает с паттернами, которые она никогда раньше не видела, реакция непредсказуема. Задача состоит в том, чтобы найти наименьшее число степеней свободы, которое обеспечивает требуемую производительность в тестовом наборе." . Далее рекомендуют начинать с малых сетей и постепенно увеличивать слои и элементы. 

4. Есть понимание, что нужно в сеть "скармливать" данные по волатильности и уровням. 
Пока нет идеи как и в каком формате. 

По волатильности более менее понятно : сейчас сеть про неё вообще ничего не "знает". 
У неё есть только 3-х дневный диапазон в котором есть свечи H4 - с размером 
только относительно друг друга. 

Какова идея : Необходимо добавить поле, где будет информация в цифре от 0-1 о размере этого самого 3-х дневного диапазона
относительно других диапазонов. Например о скольки ? 10 , 20 , 30 ?   

Или как ATR - просто среднее от  от тех-же 20 или 30 (или скольки ? ) 3-х дневных диапазонов.

1 - самый большой диапазон. 0- самый маленький. 

Или тупо дневной ATR без привязки к 3-х дневным диапазонам? Но опять же за какой период, чтобы померить от 0 до 1?

Месяц, год? 
А что еще важно по волатильности ? 

А вот по уровням пока совсем не понятно.

По работе сети видно, как она "лажает" при отбоях от дневных уровней, где 

часты развороты.

Есть идеи по уровням? 

В 16.09.2020 в 09:28, asbets сказал:

Давно не было сообщений не потому, что забросил,

Вот интересная статья как работают модели Хэджфондов

Выдержка:

В то время как конкуренты, такие как Renaissance Technologies, используют математические количественные методы, Далио построил свою фирму и состояние на моделях, которые рассматривают экономику как дисциплину аналогичную вечным законам физики. По словам бывших сотрудников, Далио отвлекся от дел компании из-за более обширной сферы деятельности. Он также был против изменения компьютерных моделей, включая добавление новых типов данных, таких как отслеживание нефтяных танкеров и активности кредитных карт, что распространено в других фирмах. Однако один человек все же отметил, что за последние пять лет Bridgewater значительно улучшила свои процессы.

В этом году, после того как центральные банки по всему миру наводнили рынки ликвидностью для борьбы с последствиями пандемии, сотрудники инвестиционных отделов Bridgewater снова постарались изменить модели с учетом беспрецедентного вмешательства и почти полного закрытия крупнейших экономик мира. Они потратили больше месяца, отключая стратегии, которые, по их мнению, не будут работать в новой среде, и дорабатывая подходящие варианты.

Поэтому и нейросети нужно обучать не только индикаторами и ценой.