Hallo Roger
Sorry noch einmal an dich und Martin das ich so lange weg war. Kämpfe immer noch mit der aktuellen Hektik an den Märkten.
Keine Ursache! Da ging ganz kräftig die Post ab!
Zum Glück aber noch sehr profitabel : )
Freut mich!
Ich versuche die Differenzberechnung in einem Bereich zwischen null und eins oder eins und minus eins zu transformieren. Entweder es gelingt mit einer Differenzberechnung und eine Division, oder gleich eine Division der beiden Werte! Möglich wäre auch, die relative Stärke (RS) von zwei Werten heranzuziehen!
Sie sieht in der Regel so aus:
Wert minus Wert dividiert durch Teiler (z.B. 10, 100)
Oder
Wert dividiert Wert
Man kann eine Berechnung die zwischen einem positiven und negativen Wert liegen soll auch in den Rock eingeben und diesen beispielsweise durch 10 dividieren, wenn der Teiler das Ergebnis in einem Bereich zwischen eins und minus eins transformiert. Das kann man vorher in einem Teilchart prüfen! Davon abgesehen, sollte jedes Ergebnis vergleichbarer werde im Bereich zwischen eins und minus eins oder null und eins liegen! Inputs, die nach einer Division oder Subtraktion einmal einen hohen tausender Wert liefern, einmal einen Wert im Hunderter Bereich und dann wieder in Zehntel Bereich, sollte man vermeiden da dies zu stärkeren Schwankungen des Outputs führen kann. Der optimale Output arbeitet im Bereich zwischen eins und minus eins, und wenn es ganz optimal läuft sollte beim cross der Nulllinie die maximale Performance geliefert werden!
Wenn man den Output nachher im Handelssystem mit genetischen Algorithmen optimiert, sollten wie schon oben angesprochen, die Profite-Schwankungen in den einzelnen Generationen nicht extrem hoch sein, oder einmal Gewinn und einmal Verlust aufweisen! Meine Feststellung zur Stabilität, ohne großen Rechenaufwand zu machen und statistische Formeln zu bemühen ist, dass ein System Stabilität aufweist, wenn man versucht es mit genetischen Algorithmen überzuoptimieren und dies kaum möglich ist. Gleiches gilt für das neuronale Netz. Ein Netz, das stabil ist wird ab einer bestimmten Anzahl an Gewichten nicht mehr besser, überoptimiert aber auch selten! Wenn ein Netz extrem modelliert ist, und versucht wird die oberflächliche Rauheit zu manipulieren, bleibt im Kernbereich das Netz immer noch überoptimiert! Bei einem erneuten Training, werden die Probleme sichtbar. Es empfiehlt sich auch, ein Netz immer und immer wieder zu trainieren und zu prüfen, ob es die Stabilität beibehält!
Das neuronale Netz sucht einen Initialeneinstieg, der zufällig gewählt wird! Daher werden die Ergebnisse von zwei sonst gleichen Netzen unterschiedlich sein! Dieses Phänomen, nebenbei bemerkt, hat man bei SVM nicht! Bei den genannten Test werden die Ergebnisse zwar auch unterschiedlich sein aber sie sollten nur in geringem Maße voneinander abweichen! Auf jeden Fall sollte jedes Training im Testzeitraum mit Gewinn abschließen! Hinsichtlich der Stabilität wird es schon bedenklich, wenn beim x-ten Trainings Durchlauf das Netz auf einmal einbricht ohne dass die Inputvariablen im Handelssystem optimiert oder geändert wurden! Das sind so kleine Merkmale, die man im Vorfeld ohne großartige mathematische Verfahren anzuwenden, sehen kann! Optimal wäre hier natürlich, wenn der Trainings Ablauf live visualisiert wird! Das heißt man kann beobachten, ob sich das Input-Paket an den Output annähert, entfernt, oder im gleichen Abstand zum Output verläuft. Danach kann man im Vorfeld beurteilen, ob es sich um die richtige Kombination bei den Inputs handelt! Es gilt aber auch zu bedenken, dass die Aufbereitung der Inputs einen mindestens 40 prozentigen Anteil an der Prognosequalität eines neuronalen Netzes ausmacht! Das Kernstück für die Qualität des neuronalen Netzes ist aber die Auswahl des Inputs! Und wie schon oben geschrieben, sollte man die Qualität des neuronalen Netzes natürlich nicht aus einer Optimierung der Gewichte ableiten, indem man die beste Generation selektiert! Wenn man so verfährt, sollte man alle Selektionen betrachten und die Bandbreite der Performance im Testzeitraum beurteilen! Bei dem gezeigten Netz, liefern nur drei Inter Markets Zahlen!