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Dienstag, 23. September 2008, 23:48
Hallo zusammen,
ich habe in dem Beitrag schon einige Gefahren zu externen Programmen beschrieben. Martin hat Dein Programm,Roger schon unter die Lupe genommen. Ich habe damals die diskreten Wavelets nach HAAR eingesetzt!Ein sehr einfacher Test gibt Aufschluss darüber,ob externe Programme sauber arbeiten oder ob Ungereimtheiten auftauchen!
Man kann wie folgt vorgehen:
Abschießend vergleicht man die Ergebnisse Zelle für Zelle! Die verkürzte und verlängerte Zeitreihe muss bis zum Ende der Orginalzeitreihe exakt die gleichen Ergebnisse pro Zelle liefern! Erst dann kann man davon ausgehen dass das externe Programm sauber programmiert ist und exakt arbeitet. Martin,es kann auch sein, das der Algorithmus in das Programm fehlerhaft eingearbeitet ist-habe ich auch schon erlebt und erlebt man ja immer wieder! Zu gut deutsch: Es ist ein Bug,daher mein etwas akribischer Test!
Bei Herrn Knöpfel wissen wir das er sehr exakt arbeitet aber bei unbekannten Programmen sollte man nicht so sicher sein!
Dago und alle die mit Martins Tool zur Zeit testen: Rückmeldungen wie sie DAGO jetzt geschrieben hat bringen Martins Arbeit und jeden "Cybersytem"-Entwickler ein bisschen schneller voran voran! Ohne Rückmeldung tritt eine Entwicklung auf der Stelle und kommt nicht voran! Mein Credo: Falls Systeme dann solche,bei denen man nicht unendlich programmieren muss. Cybersysteme scheinen mir dafür prädestiniert! Lieber "forschen" und tüfteln als programmieren..
...aber das nur am Rande bemerkt...
Zu den Algorithmen:
Roger hatte kurz genetische Algorithmen angesprochen. Das Thema komplett aufzuarbeiten würde diesen Thread vollends sprengen. Zwei wichtige Dinge möchte ich aber nicht unerwähnt lassen: Backpropagation so wie GA initiieren die Einstiege in die Analyse zufällig! Das macht es auch so schwer ein einmal erzieltes Ergebnis zu reproduzieren! Wenn man NN zusätzlich mit GA optimiert hat man ein krass durchgestyltes Ergebnis. Dahinter kann sich aber auch billiger Schrott verbergen der nur aufgrund der GA Optimierung auf Hochglanz poliert wurde! Die Folge ist ein völlig zusammenbrechendes System! Wenn man jetzt nicht weiß wo man die Hebel ansetzen muss weil man zu viele Informationen im Netz hat,das komplette Paket manipuliert-oder was auch möglich ist, gekauft und nicht selbst programmiert hat steht man unter Umständen beim Versagen vor einem Scherbenhaufen! Das System muss eventuell völlig neu konzeptioniert werden! Welche Probleme das mit sich bringt könnt ihr euch vorstellen-zumal wenn das System ein großer Posten im Depot bzw. der einzige Posten ist! Daher betrachte ich lieber die Rohform. Stylen kann man wenn man weiß dass das Fundament nicht löchrig ist!
Man sollte bei jeder Optimierung eines NNs berücksichtigen,das zwei Algorithmen das Ergebnis produziert haben. Beim NN ist es der Gradientenabstieg und bei GA die Genetik durch Mutation!Wie auch bei konventionellen Handelssystem ist das Risikomanagement ein ganz wichtiger Bestandteil. Lässt das Risikomanagement Kennzahlen und Equity extrem abgleiten...bastelt "einfach" ein neues System und zwar so lange, bis ihr das Risiko mit eurem Konto vereinbaren könnt und auch noch dabei ruhig schlaft!
ich habe in dem Beitrag schon einige Gefahren zu externen Programmen beschrieben. Martin hat Dein Programm,Roger schon unter die Lupe genommen. Ich habe damals die diskreten Wavelets nach HAAR eingesetzt!Ein sehr einfacher Test gibt Aufschluss darüber,ob externe Programme sauber arbeiten oder ob Ungereimtheiten auftauchen!
Man kann wie folgt vorgehen:
- Die zu testende Zeitreihe wird in das externe Programm importiert-berechnet-und nach EXCEL exportiert
Jetzt kürzt man die Zeitreihe und wiederholt den Vorgang. Die berechnete Zeitreihe wird ebenfalls in EXCEL neben das erste Ergebnis exportiert!
Im dritten versuch verlängert man die Zeitreihe und kopiert das Ergebnis wiederum neben die beiden anderen Excel-Tabellen.
Abschießend vergleicht man die Ergebnisse Zelle für Zelle! Die verkürzte und verlängerte Zeitreihe muss bis zum Ende der Orginalzeitreihe exakt die gleichen Ergebnisse pro Zelle liefern! Erst dann kann man davon ausgehen dass das externe Programm sauber programmiert ist und exakt arbeitet. Martin,es kann auch sein, das der Algorithmus in das Programm fehlerhaft eingearbeitet ist-habe ich auch schon erlebt und erlebt man ja immer wieder! Zu gut deutsch: Es ist ein Bug,daher mein etwas akribischer Test!
Bei Herrn Knöpfel wissen wir das er sehr exakt arbeitet aber bei unbekannten Programmen sollte man nicht so sicher sein!Dago und alle die mit Martins Tool zur Zeit testen: Rückmeldungen wie sie DAGO jetzt geschrieben hat bringen Martins Arbeit und jeden "Cybersytem"-Entwickler ein bisschen schneller voran voran! Ohne Rückmeldung tritt eine Entwicklung auf der Stelle und kommt nicht voran! Mein Credo: Falls Systeme dann solche,bei denen man nicht unendlich programmieren muss. Cybersysteme scheinen mir dafür prädestiniert! Lieber "forschen" und tüfteln als programmieren..
...aber das nur am Rande bemerkt... Zu den Algorithmen:
Roger hatte kurz genetische Algorithmen angesprochen. Das Thema komplett aufzuarbeiten würde diesen Thread vollends sprengen. Zwei wichtige Dinge möchte ich aber nicht unerwähnt lassen: Backpropagation so wie GA initiieren die Einstiege in die Analyse zufällig! Das macht es auch so schwer ein einmal erzieltes Ergebnis zu reproduzieren! Wenn man NN zusätzlich mit GA optimiert hat man ein krass durchgestyltes Ergebnis. Dahinter kann sich aber auch billiger Schrott verbergen der nur aufgrund der GA Optimierung auf Hochglanz poliert wurde! Die Folge ist ein völlig zusammenbrechendes System! Wenn man jetzt nicht weiß wo man die Hebel ansetzen muss weil man zu viele Informationen im Netz hat,das komplette Paket manipuliert-oder was auch möglich ist, gekauft und nicht selbst programmiert hat steht man unter Umständen beim Versagen vor einem Scherbenhaufen! Das System muss eventuell völlig neu konzeptioniert werden! Welche Probleme das mit sich bringt könnt ihr euch vorstellen-zumal wenn das System ein großer Posten im Depot bzw. der einzige Posten ist! Daher betrachte ich lieber die Rohform. Stylen kann man wenn man weiß dass das Fundament nicht löchrig ist!
Man sollte bei jeder Optimierung eines NNs berücksichtigen,das zwei Algorithmen das Ergebnis produziert haben. Beim NN ist es der Gradientenabstieg und bei GA die Genetik durch Mutation!Wie auch bei konventionellen Handelssystem ist das Risikomanagement ein ganz wichtiger Bestandteil. Lässt das Risikomanagement Kennzahlen und Equity extrem abgleiten...bastelt "einfach" ein neues System und zwar so lange, bis ihr das Risiko mit eurem Konto vereinbaren könnt und auch noch dabei ruhig schlaft!
Happy Trading
Mittwoch, 24. September 2008, 12:43
@Dago
das ist mir neu, dass ein NN die Möglichkeit hat über den Output in die Zukunft zu sehen! Damit wäre ja auch der KZR eine Farce. Vielleicht geschieht das nur, wenn man das Kästchen abhakt: "Prognoseziel in die Bewertung einschließen"?
Das war vor einigen Jahren schon einmal ein heissdiskutiertes Thema! Damals wurde,so weit ich mich erinnern kann,von Herrn Knöpfel bestätigt, das NN nicht in den KZR blickt! Allerdings muss ich Martin zustimmen das man lieber den KZR bei überproportionalen Ergebnissen nach dem Training hinzufügen sollte um wirklich ganz sicher zu gehen! Wie geschrieben sollten die Inputs kontrolliert werden und falls diese extern vorbereitet wurden, sollte das Programm für die Vorverarbeitung genau geprüft werden! Davon abgesehen kann ein KZR immer eine Farce sein,vor allen wenn KZR ein ähnliches,stark korrelierendes Muster aller Samples in dem Backpropagation trainiert wurde annimmt! Das sollte man auf jeden Fall berücksichtigen!
@Roger
Heisst das, dass ein NN ohne GA Training bereits gute Ergebnisse erzielen sollte und erst dann mit einer GA Optimierung fortgefahren werden kann/ soll wenn das NN stabil war?
Wann sollte überhaupt grundsätzlich die GA Optimierung eingesetzt werden?
Ja genau,so meinte ich es! Stabilität wird nicht mit Optimierung erreicht sondern mit den "richtigen Inputs". Wenn man zum Zweck der Performance die Gewichte optimiert verwässert man die Leistung des Netzes und kann nicht sehen,was sich hinter den Kulissen,bei unoptimierten Gewichten abspielt! Sofort optimieren könnte man unter 2 Voraussetzungen: Man hat ein statistisches Schema, Einbrüche der KK vorher zu bestimmen (Frequenzsteigerung in der Bewegung) oder man verwendet SVM/Heuristik anstatt Backpropagation und einen Feed Forward Test! Hier kann man mit Optimierung genial arbeiten und handeln. Backpropagation ist schon ein Optimierungsverfahren. Man verwendet in einem mit GA optimierten NN quasi zwei Optimierungen. Backpropagation versucht sich zu verbessern indem es die Fehler minimiert (grob gesagt) und GAs schieben die Gewichte an die vermeidlich richtige Stelle! Optimiert man Backpropagation mit GA sollte man eins haben: Ein richtig gutes MM und RM!
Das Optimierung allgemein eine Farce sein kann,testet man am besten einmal selbst mit der neuen Zeitraum-Eingrenzung. Man optimiert eine ganz kleinen Zeitraum in einem konventionellen HS mit GA und betrachtet Back- und Forward den KZR! Manchmal kommt man aus dem Staunen nicht heraus welche Performance hier erzielt wird obwohl der "Lernzeitraum" in der Historie lediglich 20-30 Perioden von mehreren Tausend Gesamtperioden betragen hat!Alles Zufall.....ein Farce?
Man kann das auch mehrmals wiederholen und wird feststellen das es auch bei Wiederholungen funktioniert!
Im NN würde ich persönlich GA erst dann einsetzen wenn das NN nach dem Training stabiles Ergebnis liefert! Stabil ist ein Ergebnis dann,wenn es bei mehrmaligen Training keine großen Abweichungen gegenüber dem initialen Training zeigt! Die Entwicklung kann unter Umständen natürlich wesentlich länger dauern aber man betrügt sich nicht selbst! Es sei denn man hat dementsprechende,wie oben angesprochen Methoden,die es erlauben auch ein gewisses Risiko zu gehen! Ein hochoptimiertes NN kann natürlich auch länger halten wenn der aktuelle Zyklus mit den Traingszyklen gut korreliert oder bei Intermarkets die Intermarket-Beziehungen lange gültig sind! Ein gute Haltbarkeit und Stabilität erzielt man eher mit einem schlanken Netz als mit einem optimierten und aufgeblähten Curve-Fitting NN.In dem Punkt nimmt sich Cyber-und konventionelles System kaum etwas!
das ist mir neu, dass ein NN die Möglichkeit hat über den Output in die Zukunft zu sehen! Damit wäre ja auch der KZR eine Farce. Vielleicht geschieht das nur, wenn man das Kästchen abhakt: "Prognoseziel in die Bewertung einschließen"?
Das war vor einigen Jahren schon einmal ein heissdiskutiertes Thema! Damals wurde,so weit ich mich erinnern kann,von Herrn Knöpfel bestätigt, das NN nicht in den KZR blickt! Allerdings muss ich Martin zustimmen das man lieber den KZR bei überproportionalen Ergebnissen nach dem Training hinzufügen sollte um wirklich ganz sicher zu gehen! Wie geschrieben sollten die Inputs kontrolliert werden und falls diese extern vorbereitet wurden, sollte das Programm für die Vorverarbeitung genau geprüft werden! Davon abgesehen kann ein KZR immer eine Farce sein,vor allen wenn KZR ein ähnliches,stark korrelierendes Muster aller Samples in dem Backpropagation trainiert wurde annimmt! Das sollte man auf jeden Fall berücksichtigen!
@Roger
Heisst das, dass ein NN ohne GA Training bereits gute Ergebnisse erzielen sollte und erst dann mit einer GA Optimierung fortgefahren werden kann/ soll wenn das NN stabil war?
Wann sollte überhaupt grundsätzlich die GA Optimierung eingesetzt werden?
Ja genau,so meinte ich es! Stabilität wird nicht mit Optimierung erreicht sondern mit den "richtigen Inputs". Wenn man zum Zweck der Performance die Gewichte optimiert verwässert man die Leistung des Netzes und kann nicht sehen,was sich hinter den Kulissen,bei unoptimierten Gewichten abspielt! Sofort optimieren könnte man unter 2 Voraussetzungen: Man hat ein statistisches Schema, Einbrüche der KK vorher zu bestimmen (Frequenzsteigerung in der Bewegung) oder man verwendet SVM/Heuristik anstatt Backpropagation und einen Feed Forward Test! Hier kann man mit Optimierung genial arbeiten und handeln. Backpropagation ist schon ein Optimierungsverfahren. Man verwendet in einem mit GA optimierten NN quasi zwei Optimierungen. Backpropagation versucht sich zu verbessern indem es die Fehler minimiert (grob gesagt) und GAs schieben die Gewichte an die vermeidlich richtige Stelle! Optimiert man Backpropagation mit GA sollte man eins haben: Ein richtig gutes MM und RM!
Das Optimierung allgemein eine Farce sein kann,testet man am besten einmal selbst mit der neuen Zeitraum-Eingrenzung. Man optimiert eine ganz kleinen Zeitraum in einem konventionellen HS mit GA und betrachtet Back- und Forward den KZR! Manchmal kommt man aus dem Staunen nicht heraus welche Performance hier erzielt wird obwohl der "Lernzeitraum" in der Historie lediglich 20-30 Perioden von mehreren Tausend Gesamtperioden betragen hat!Alles Zufall.....ein Farce?
Man kann das auch mehrmals wiederholen und wird feststellen das es auch bei Wiederholungen funktioniert!Im NN würde ich persönlich GA erst dann einsetzen wenn das NN nach dem Training stabiles Ergebnis liefert! Stabil ist ein Ergebnis dann,wenn es bei mehrmaligen Training keine großen Abweichungen gegenüber dem initialen Training zeigt! Die Entwicklung kann unter Umständen natürlich wesentlich länger dauern aber man betrügt sich nicht selbst! Es sei denn man hat dementsprechende,wie oben angesprochen Methoden,die es erlauben auch ein gewisses Risiko zu gehen! Ein hochoptimiertes NN kann natürlich auch länger halten wenn der aktuelle Zyklus mit den Traingszyklen gut korreliert oder bei Intermarkets die Intermarket-Beziehungen lange gültig sind! Ein gute Haltbarkeit und Stabilität erzielt man eher mit einem schlanken Netz als mit einem optimierten und aufgeblähten Curve-Fitting NN.In dem Punkt nimmt sich Cyber-und konventionelles System kaum etwas!
Happy Trading
Donnerstag, 25. September 2008, 16:30
Hallo Udo,
bei meinem Hinweis wollte ich mich auch nur auf die Trennung "linear" oder "Nicht-linear" beziehen. Welche Modelle den Punktwolken zu Grunde liegen kann man an der Graphik ja nicht erkennen.
Bei dem Begriff der "Linearen Trennung" bleibt die mittlere Graphik für mich noch eine nicht-lineare Trenng. Z.B. im Wiki "http://de.wikipedia.org/wiki/Lineare_Separierbarkeit" ist dazu eine kurze Erläuterung zu finden. Dort sieht man halt das folgende Bild als unterscheidung linear und nicht-linear.
Viele Grüße
Martin
bei meinem Hinweis wollte ich mich auch nur auf die Trennung "linear" oder "Nicht-linear" beziehen. Welche Modelle den Punktwolken zu Grunde liegen kann man an der Graphik ja nicht erkennen.
Bei dem Begriff der "Linearen Trennung" bleibt die mittlere Graphik für mich noch eine nicht-lineare Trenng. Z.B. im Wiki "http://de.wikipedia.org/wiki/Lineare_Separierbarkeit" ist dazu eine kurze Erläuterung zu finden. Dort sieht man halt das folgende Bild als unterscheidung linear und nicht-linear.
Viele Grüße
Martin
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