INVESTOX-Forum

(Vorneweg: Leider wusste ich bis jetzt nicht, wie schwer es ist in diesem Forum Bilder einzufügen. Ich hoffe man kann überhaupt etwas erkennen.)

Hallo Zusammen!

Ich arbeite mit Investox seit ca. 1 Jahr und beobachte das Forum hin und wieder.
Leider findet man hier nicht sehr oft brauchbare Hinweise, wie man gute HS auf Basis von NN`s erstellt..

Diejenigen , die was wissen, reden um den heißen Brei herum, oder das Gesagte ist nicht mehr als reines „blabla“.

Das Adrian hier den ersten Schritt gemacht hat finde ich gut und um das ganze nicht abebben zu lassen schicke ich einen kleinen Bildband mit KK`s hinterher.

Dies hier unten war mein erstes wirklich brauchbares Netz.
Es besteht aus 57 inputs, 3 outputs und 3 Hiddenschichten.
Dies macht bei Verwendung von Rekukrrenz: (57+3+3)*3+(3*3)=198 Gewichte.
Der erste Zeitraum ist der Trainingszeitraum vom 1.1.1990-31.12.2000.
Der zweite Zeitraum ist der Kontrollzeitraum vom 1.1.2001-30.6.2002.
Der Generalisierungszeitraum geht vom 1.7.2002- 30.3.2003.
Danach hab ich das HS bis zum Top der Kapitalkurve beobachtet und habe dann angefangen es zu traden.
Nachdem ich zweimal 2000 Eur im Gewinn war und alles bis auf 100 EUR wieder abgegeben habe, habe ich das System kaltgestellt, Gott sei Dank.
Dieses Netz habe ich wie alle Anderen nicht mit Crossvalidation trainiert, da ich damit nur schlechte Erfahrungen gemacht habe.

Gesamter Zeitraum

Kontrolle Generalisierung und freier Zeitraum

Übrigens habe ich hier im Forum schon oft gelesen, dass man möglichst wenig Inputs nehmen soll, das man auf jeden Fall einen langen KZ und einen GZ braucht .
Ich möchte hiermit zeigen, dass dies so nicht stimmt.

Dieses Netz ist vom 1.1.1999 – 31.12.2002 trainiert worden.
Der Kontrollzeitraum ging vom 1.1.2003 bis zum 22.7.2003
Einen GZ gab es nicht.

Das Netz verwendet 36 Inputs 3 Outputs und 5 Hiddenschichten.
Dies macht 147 Gewichte.

Obwohl dieses Netz nur 4 Jahre trainiert und nur 7 Monate kontrolliert wurde läuft das System recht gut.
Ich möchte nicht erwähnen, wie viele Netze ich mit 1 Jahr Kontrolle und 1 Jahr Generalisierung trainiert habe, die toll aussahen und dann nur noch eine Richtung kannten(nach oben wohin sonst ;-)).

noch ein Bild:

Hier nun ein Netz das nur mit Rohstoffen aufgebaut wurde(Kakao war nicht dabei).

Tr:1.1.97-31.12.02
KZ: 1.1.2003-30.6.2003
GZ:1.7.03-10.9.2003

42 inputs 3outputs 3Hiddenneuronen.153 Gewichte.

Man kann hier schön sehen ab wann mein Netz trainiert wurde.

TZ,KZ,GZ

KZ,GZ

Warum dieses Netz noch läuft??? Keine Ahnung.
Ich kann ehrlich gesagt nicht glauben, dass Rohstoffe so kurzfristige Trends vorhersagen können.




Hier ein schönes abstürzendes Netz mit WENIG Inputs und WENIG Hiddenneuronen.

Dieses Netz heißt so, wie es eigentlich sein sollte STABIL!!!!!!!!

TZ 1.10.97 – 30.4.2002
KZ 1.5.02 – 30.4.2003-12-03
GZ 1.5.03 – 5.10.03
Absturzzeitraum: danach

Schön, wie dieses HS genau dann abstürzt, wenn man denkt das alles O.K. ist.

(so langsam verliere ich den Überblick)
(leider war das Bild 1k zu groß)
(10.er Versuch)

Nun zum letzten HS:

TZ: 1.10.97 – 30.6.2002
KZ: 1.7.2002 – 30.6.2003
GZ: 1.7.2003 – 20.10.2003

18 i , 1 o, 3 H

(toll, ich hab schon 15 beiträge)

Und weil’s so schön war noch ein Spruch:
DA STEH ICH NUN ICH ARMER THOR UND BIN SO KLUG ALS WIE ZUVOR.




Schönen Abend
vinced


PS: Vielleicht kommt demnächst ein Bildband für Intradaysysteme auf den FGBL, mal schauen.
Kleinerer Zeitrahmen, die selben Probleme.
(Das hab ich geschrieben, bevor ich wußte, was ich mir antue)

...und was sagt uns das alles?

Hi Shaw!

Tja, was soll uns das sagen?

Das soll sagen, daß wenn ich 10 Netze trainiere, 9 davon abstürzen, genau nach der Generalisierung.

Da ich vorher nicht weiß welches abstürzen wird, kann ich auch keines davon handeln.

Und das Eine was übrig bleibt?
Wer weiß wie lange das noch läuft?

Ich hab die Inputs soweit reduziert wie möglich, aber stabiler sind sie nicht geworden.

Egal, ob ich viele Inputs nehme oder wenig, egal ob ich einen langen KZ mit GZ nehme oder einen kurzen, das Ergebnis bleibt gleich.

Sind meine Netze übertrainiert?

Und wie werden sie stabil?

Was habt IHR, oder was hast du für Erfahrungen damit gemacht, würde mich interessieren.

Gibt es Jemand der die selben Probleme hat?

Und wie hat er sie gelöst?

Ein paar Bilder von euren Systemen wären auch ganz nett, damit man sich mal einen Eindruck machen kann, wie sowas bei Anderen aussieht.

Wie sieht z.B. ein stabiles Netz in der KK aus?
Wieviel Inputs nehmt Ihr um ein stabiles Netz hinzukriegen?


Gruß
vinced

Hallo vinced,
bunte Bilder hier reinstellen macht Arbeit, schreibst Du. Aber 10 bunte Bilder erklären nicht mehr als eins, wenn wir nicht alle Rahmenbedingungen dazu kennen. Dabei fände ich vor allem die Art des Trainings und die Bewertungszeiträume interessant.

Vielleicht liest Du mal hier http://investoxforum.de/thread.php?threa…&hilightuser=50

(geht das nicht kürzer mit dem Link?)

Also erster Eindruck Deiner NN ist, es handelt sich schon um stark überoptimierte NN bzw. die Inputs lassen keine generalisierenden Schlußfolgerungen zu. Und zwar deshalb, weil die KK so stark abknickt.
Und weiter schreibst Du:
Mit Crossvalidation habe ich nur schlechte Erfahrungen gemacht...
aber genau das sollte nicht der Fall sein.

Es wurde hier schon sehr viel über die Grundlagen bei der Einstellung der NN geschrieben, mir fehlt die Zeit, an dieser Stelle alles zu wiederholen.
Wenn diese Grundlagen beachtet werden, beginnt die Suche nach guten Inputs. Dies kann nur jeder selbst tun. Die Möglichkeiten sind angefangen vom jeweiligen Markt über das entsprechende Zeitfenster des Tradings
so unterschiedlich, das es dafür keine Generalrezepte gibt. Hinzu kommt, das sicher jeder, bevor er gute NN erstellen konnte, sehr viel Zeit in die Entwicklung seiner NN gesteckt hat. Dann ist es wohl verständlich, wenn er nicht alle Einzelheiten offenbart.

Grüße Fritz

Hi Vinced,

Zitat

Egal, ob ich viele Inputs nehme oder wenig, egal ob ich einen langen KZ mit GZ nehme oder einen kurzen, das Ergebnis bleibt gleich. Sind meine Netze übertrainiert? Und wie werden sie stabil? Was habt IHR, oder was hast du für Erfahrungen damit gemacht, würde mich interessieren. Gibt es Jemand der die selben Probleme hat? Und wie hat er sie gelöst?

Im alten Forum kann man auch noch jede Menge über die NN-Entwicklung lesen. Vielleicht hilft das weiter.

Ob man nun viele oder wenig Inputs braucht, kann man so pauschal nicht sagen. Meine kurzfristigen FGBL-NN haben bis zu 140-180 Inputs. Davon lasse ich dann die "besten" 70-90 herausfiltern.
Die langfristigen Prognosen (30-Wochen-Prognose für den DAX, die seit einem Jahr real getradet wird) hat nur ca. 120 Inputs. Davon lasse ich lediglich 35 zu.
Die kurzfristigen FGBL-Prognosen laufen nicht mit wenig Inputs, und die langfristigen DAX-NN sind mit vielen Inputs nicht zu gebrauchen. Wenn ich eine Lösung dafür hätte, würde ich ein Patent anmelden. :]

Stabil bekommst Du die NN nur, wenn das Modell stimmt und Du mit Crossvalidation trainierst. Alternativ bietet sich die Trainingsmethode "Trainingszeitraum" mit Lernbeschränkung und max. 200-250 Epochen an. Die Trainingsmethoden "Kontrollzeitraum" und "Evaluierungszeitraum" führen bei meinen NN ebenfalls nicht zum Erfolg.

Die Version 3 von Investox habe ich nun seit 1 Woche. Momentan spiele ich mit der Rekurrenz rum und vergleiche die Ergebnisse. Die NN werden dabei alle mit nur 1 Generation trainiert.
Von 10 NN haben 3 im Kontrollzeitraum keine steigende Kapitalkurve (hab bei der Rekurrenz noch nicht den Mittelweg gefunden). 5 NN haben steigende Kapitalkurven und hohe Drawdowns und 2 NN lassen sich wunderbar zu einer aalglatten Kapitalkurve "zusammenfügen". Eine Analyse der Fehler läuft momentan auf hochtouren.

MfG

Adrian

Hallo Fritz und Adrian.

Erstmal Danke für eure Antwort.

Ok, das waren vielleicht ein bisschen viel Bilder.
Ich wollte nur mal einen breiten Überblick über meine Netze geben, also Netze, die trotz geringer KZ und vielen Inputs gut laufen und solchen, die obwohl wenig Inputs(Freiheitsgrade) und längerer KZ schlecht performen.
Ich habe hier leider keinen Zusammenhang zwischen Anzahl der Inputs, Länge der KZ und der Stabilität der NN`s entdecken können.

Zum Training:

Ich habe bei allen Netzen, außer dem ohne GZ, die Bewertungsmethode Evaluierungszeitraum gewählt.

Das erste NN habe ich mit 3 Eltern und 5 Nachkommen 10 Gen lang trainiert

Alle anderen Netze habe ich mit 10 Eltern 50 Nachkommen über 50 Gen trainiert.

Wie Ihr es schafft schon in der 1. Gen gute Netze zu finden ist mir schleierhaft.
So etwas schaffe ich nur rein zufällig.

Die Intermarket -Daten, die ich verwende sind eigentlich klar, da gibt es ja nicht so viele sinnvolle.
Devisen, Rohstoffe, Zinsen und Aktien.
Also mit Kakao ect. Hab ich`s noch nicht versucht, allerdings glaub ich auch nicht dass das besonders sinnvoll ist.

@Fritz
Wenn du schreibst, dass meine Inputs keine generalisierenden Schlüsse zulassen, dann meinst du wahrscheinlich die Aufbereitung der Intermarketdaten für das NN.
Also ich verwende eigentlich nur RS und ein paar selbst programmierte Indikatoren und Kursmuster.

Stanardindikatoren wie stoch oder rsi hab ich gleich am Anfang verworfen.
Auch mit statistischen Kennzahlen lief`s nicht besonders gut.
Auch correl und diverg gingen bei mir nicht gut.
Letztlich bin ich bei Momentumähnlichen Indikatoren hängen geblieben.


Nach dem Training lasse ich dann mit dem Robustheitstest die beste NN Gen über den Gesamtzeitraum bestimmen.
Mein HS hat zwei Signallinien long NN>x, short NN<-x.
Wenn ich dann ein Netz gefunden habe, das in allen drei Zeiträumen gut läuft, dann passe ich auf dieses die Signallinien speziell an und zwar auf den Gesamtzeitraum.
Stops ebenfalls auf den Gesamtzeitraum, obwohl diese nicht mehr viel verbessern.

Dann beobachte ich ob das NN nach dem GZ einknickt.
Leider tun dies die meisten meiner NN`s.

Crossvalidation benutze ich auch deshalb ungern, weil der Computer die Netze für ein Crossvalidation-Bündel nach den Bewertungskriterien auswählt und die Aussagekraft der Bewertungskriterien halte ich für sehr gering.

Ich hatte schon oft NN`s mit hervorragenden Werten in TZ KZ und GZ aber die KK`s waren schlecht während NN`s mit wesentlich schlechteren Werten gute KK`s produziert haben.

Dasselbe Problem habe ich zwar auch bei GA-Optimierung ohne Crossvalidation aber hier kann ich mir die NN`s wenigstens selber aussuchen, und muss nicht ein gutes NN mit 9 schlechten NN`s im Bündel nehmen.


@Adrian

Was meinst du mit „wenn das Modell stimmt“?

Wie setzt du die Lernbeschränkung ein?
Um Strukturbrüche auszuklammern?



Wie sind eure Erfahrungen mit gut generalisierenden NN`s, wie lange halten diese, bis sie abstürzen?


Danke für eure Antwort

vinced

Hallo Vinced,
ich hab momentan nicht sehr viel Zeit, ausführlich auf alles einzugehen. Nur soviel:

Zitat

wahrscheinlich die Aufbereitung der Intermarketdaten für das NN.

genau, das meine ich. RS als Relative Stärke eines Titels zum anderen ist ohne zusätzliche Information ist wenig sinnvoll.
In einem fallenden Markt hat ein fallender Titel auch dann eine RS, wenn er weniger als der Vergleichstitel fällt. Woher soll das NN dies wissen.

Zitat

Ich habe bei allen Netzen, außer dem ohne GZ, die Bewertungsmethode Evaluierungszeitraum gewählt.

Dies macht nur Sinn, wenn dieser ausreichend groß ist und vor allem wenn in diesem alle Phasen ( steigend, fallend, seitwärts) ausreichend und vor allem gleichwertig vertreten sind. Ansonsten trainiert das NN auf den im EZ vorherrschenden Trend. Crossvalidation ist da auf jeden Fall die sauberere Lösung.

Zitat

Nach dem Training lasse ich dann mit dem Robustheitstest die beste NN Gen über den Gesamtzeitraum bestimmen.

Kardinalfehler wie es schlimmer nicht sein kann. Dies entspricht einer Optimierung über den gesamten zur Verfügung stehenden Zeitraum. Eine wirkliche Kontrolle ist somit erst in ferner Zukunft möglich.
Der Kontrollzeitraum ist zur Kontrolle da und zwar erst am Ende der Entwicklung . In allen Phasen während der Entwicklung wird nur der Optimierungszeitraum betrachtet (einzige Ausnahme während des Trainings, falls da die Kennzahlen zu schlecht sind). Und wenn das Optimum dieses Zeitraums im Kontrollzeitraum versagt, wird wieder von vorn angefangen. Alles andere ist Selbstbetrug und Zeitverschwendung.

Grüße Fritz