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Samstag, 14. November 2009, 23:49
N+ Klassifizierungsmodell speichern
Hallo Forum!
Beim Versuch mein aktuelles Klassifizierungsmodell zu speichern bekomme ich direkt im Definitionsfenster diese beiden Meldungen.
Ich teste seit einiger Zeit mit dem Modell unter N+, nun Version 5.6.3.
Habe ich ein ungültiges Modell? Bisher sind mir keine weiteren Merkwürdigkeiten aufgefallen.
Was sollte ich ändern oder kontrollieren, um das Modell speichern zu können?
Besten Dank!
PnLtobePositive
Beim Versuch mein aktuelles Klassifizierungsmodell zu speichern bekomme ich direkt im Definitionsfenster diese beiden Meldungen.
Ich teste seit einiger Zeit mit dem Modell unter N+, nun Version 5.6.3.
Habe ich ein ungültiges Modell? Bisher sind mir keine weiteren Merkwürdigkeiten aufgefallen.
Was sollte ich ändern oder kontrollieren, um das Modell speichern zu können?
Besten Dank!
PnLtobePositive
Sonntag, 15. November 2009, 14:50
Hallo Udo,
Ja, ging aber auch nicht.
Ja, es wird auf eine globale Variable aus dem Definitionsteil Bezug genommen.
Ja, auf eine unkomprimierte Zeitreihe desselben Titels, im Gegensatz zum BT der vorkomprimierten Basis. Keine Standardschablone, aber in Anlehnung daran.
Danke.
Zitat
hast Du vorher versucht, das Modell unter Version 5.6.0 zu speichern?
Ja, ging aber auch nicht.
Greift ein Input in der Schablone auf eine externe Berechnung ,die Du unter Definition eingegeben hast zu
Ja, es wird auf eine globale Variable aus dem Definitionsteil Bezug genommen.
andere Zeitreihe oder handelt es sich dabei um eine Standardschablone?
Ja, auf eine unkomprimierte Zeitreihe desselben Titels, im Gegensatz zum BT der vorkomprimierten Basis. Keine Standardschablone, aber in Anlehnung daran.
Danke.
Sonntag, 15. November 2009, 16:02
Servus Udo,
kannst Du freundlicherweise einmal ein Beispiel für einen "sehr einfache(n) Input" geben. Manchmal (zu oft) sieht man den Wald vor lauter Bäumen nicht, d. h. man hält seine Versuche für völlig einfach, dabei sind sie schon zu komplex
Die Inputs, die ich für gewöhnlich in gut funktionierende NNs einsetze, bringen mich in N+ leider nicht wirklich weiter.
VG
nrwrules
kannst Du freundlicherweise einmal ein Beispiel für einen "sehr einfache(n) Input" geben. Manchmal (zu oft) sieht man den Wald vor lauter Bäumen nicht, d. h. man hält seine Versuche für völlig einfach, dabei sind sie schon zu komplex
Die Inputs, die ich für gewöhnlich in gut funktionierende NNs einsetze, bringen mich in N+ leider nicht wirklich weiter.
VG
nrwrules
Sonntag, 15. November 2009, 16:33
Hallo PnLtobePositive,
angenommen Du verwendest externe Berechnungen in der Art:
Dann mußt Du im NC die Werte nach der Optimierung direkt reinschreiben, dann gehts siehe:
Und ganz wichtig !!!
Nicht im maximierten Editorfenster abspeichern, sondern im kleinen Fenster !!!
Viele Grüße
Torste
angenommen Du verwendest externe Berechnungen in der Art:
global Const maxClust: [1A_maxClust:60,2,500,2,500,1,3,I];
global Const maxAbw: [1B_maxAbw:1.17,0,2,0,2,0.01,3];
global Calc NN: NeuroClassify(#>>Dämpfen(ROC(Close,5,%));
<<#,#>><Training MaxCluster=maxClust;MaxAbweichung=maxAbw;/><Prognose Ref(ROC(open,1,%),2)/><<#);
Dann mußt Du im NC die Werte nach der Optimierung direkt reinschreiben, dann gehts siehe:
global Calc NN: NeuroClassify(#>>Dämpfen(ROC(Close, 5, %));
<<#,#>><Training Modell=091115_test;MaxCluster=60;MaxAbweichung=1.17;/><Prognose Ref(ROC(open,1,%),2)/><<#);
Und ganz wichtig !!!
Nicht im maximierten Editorfenster abspeichern, sondern im kleinen Fenster !!!
Viele Grüße
Torste
Sonntag, 15. November 2009, 16:35
Hallo,
Mit gestaffelten % ROCs() habe ich gute Erfahrungen gemacht. Ähnlich wie im Knöpfel Beispiel Projekt angegeben. Natürlich etwas verfeinert.
Die oben beschriebene Filtermethode wendete ich vorher bereits an.
Es gibt noch ein Problem bei der Analyse der Wirksamkeit der Inputs:
Im Logbuch wird der ROC als Indikator angemahnt, der wiederum, wie oben beschrieben Bezug auf eine meiner Globalen Variablen nimmt. Irgendwo ist da der Wurm drin.
Das hatte ich mitbekommen.
Gruß
"sehr einfache(n) Input"
Mit gestaffelten % ROCs() habe ich gute Erfahrungen gemacht. Ähnlich wie im Knöpfel Beispiel Projekt angegeben. Natürlich etwas verfeinert.
Die oben beschriebene Filtermethode wendete ich vorher bereits an.
Es gibt noch ein Problem bei der Analyse der Wirksamkeit der Inputs:
Im Logbuch wird der ROC als Indikator angemahnt, der wiederum, wie oben beschrieben Bezug auf eine meiner Globalen Variablen nimmt. Irgendwo ist da der Wurm drin.
Nicht im maximierten Editorfenster abspeichern, sondern im kleinen Fenster !!!
Das hatte ich mitbekommen.
Gruß
Sonntag, 15. November 2009, 16:44
der wiederum, wie oben beschrieben Bezug auf eine meiner Globalen Variablen nimmt. Irgendwo ist da der Wurm drin.
Desswegen hat Torsten oben im Beispiel auch global const verwendet, das kann man von aussen ins Netz reindüsen, calc (ohne global) müsste im Netz selbst berechnet werden!
Gruss
Bernd
Bernd
Sonntag, 15. November 2009, 17:21
Habe ich geschrieben, dass Dein "Fehler" nur beim Optimieren auftritt?
(Edit: ooh, Du hast Dich auf ein Posting von Torsten bezogen, sorry zu spät gesehen. Meine Antwort passt aber trotzdem
)
(Edit: ooh, Du hast Dich auf ein Posting von Torsten bezogen, sorry zu spät gesehen. Meine Antwort passt aber trotzdem
)
Gruss
Bernd
Bernd
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »Bernd« (15. November 2009, 17:44)
Dienstag, 17. November 2009, 01:20
Hi Udo,@nwrules
Um welches Underlying geht es konkret? Welcher Indikator wird verwendet- NC oder Neurale Prognose? Welche Strategie wird geprüft-Intermarket? Welche Zeitebene wird gehandelt Intraday;EOD?
ich probiere vor allem mit dem CAC40 und FDax auf EOD-Basis mit NeuroClassifyWF, weil ich mir von dem OoS über die Historie grundsätzliche robustere Ergebnisse verspreche. NeuroClassify ist bisher in meinen OoS-Zeiträumen wenig stabil und die KKs schieben sich seitwärts. Immerhin nicht gen Süden.
Nutzt Ihr alle eigentlich die auch die Verbingungsgewichte zum Optimieren oder geht das dann schon zu sehr in Richtung Curvefitting, wobei ich hoffe, das bei WF ausschließen zu können.
Außerdem fällt mir auf, dass WF bei GA-Optimierungen der Verbindungsgewichte und auch generell dazu neigt, sehr ausgiebig Trends zu folgen, was an sich ja nicht grundsätzlich schlecht ist. Aber leider nimm der in teilweise 2 Jahren währenden Longphasen auch die (erschreckenden) Konsolidierungsphasen des Underlying mit. Ich würde das gerne etwas differenzierter hinbekommen, also mehr Trades. Aber das als Fitnesskriterium ist auch grenzwertig, jedenfalls was die Resultate anbelangt.
Edit: Ortographie korrigiert
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »nrwrules« (18. November 2009, 15:06)
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