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Selbst-Training, Selbst-Kontrolle 2016-04-26 25 10 491 Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der bisherigen Artikel über tiefe neuronale Netzwerk-und Prädiktoren Auswahl. Hier werden wir die Merkmale eines neuronalen Netzwerkes, das von Stacked RBM initiiert wird, und dessen Implementierung im darch-Paket behandeln. Die Möglichkeit, ein verdecktes Markov-Modell zur Verbesserung der Leistung einer neuronalen Netzwerkvorhersage zu verwenden, wird ebenfalls offenbart. Abschließend werden wir programmatisch einen operativen Expert Advisor implementieren. 1. Struktur des DBN 2. Vorbereitung und Auswahl der Daten 2.1. Eingangsgrößen 2.2. Ausgangsgrößen 2.3. Anfangsdatenrahmen 2.3.1. Löschen sehr korrelierter Variablen 2.4. Auswahl der wichtigsten Variablen 3. Experimenteller Teil. 3.1. Gebäudemodelle 3.1.1. Kurzbeschreibung des darch-Paketes 3.1.2. Aufbau des DBN-Modells. Parameter. 3.2. Ausbildung von Trainings - und Testproben. 3.2.1. Ausgleichsklassen und Vorverarbeitung. 3.2.2. Codierung der Zielvariablen 3.3. Ausbildung des Modells 3.3.1. Vorbildung 3.3.2. Feinabstimmung 3.4. Testen des Modells. Etrics 3.4.1. Dekodierungsvorhersagen. 3.4.2. Verbesserung der Prädiktionsergebnisse Kalibrierung Glättung mit einem Markov-Kettenmodell Korrigieren der vorhergesagten Signale auf der theoretischen Gleichgewichtskurve 3.4.3. Metriken 4. Struktur des Expertenberaters 4.1. Beschreibung der Expert Advisors operation 4.2. Selbstkontrolle. Selbsttraining Installation und Einführung Methoden und Methoden zur Verbesserung qualitativer Indikatoren. Fazit Einleitung In der Vorbereitung der Daten für die Durchführung von Experimenten, werden wir Variablen aus dem vorherigen Artikel über die Bewertung und Auswahl von Prädiktoren. Wir bilden die erste Probe, reinigen und wählen Sie die wichtigen Variablen. Wir werden prüfen, Möglichkeiten der Aufteilung der Ausgangsprobe in die Ausbildung, Prüfung und Validierung Proben. Mit dem darch-Paket erstellen wir ein Modell des DBN-Netzwerks und bilden es auf unseren Datensätzen aus. Nach dem Testen des Modells, erhalten wir Metriken, die es uns ermöglichen, die Qualität des Modells zu bewerten. Wir werden viele Möglichkeiten betrachten, die das Paket bietet, um die Einstellungen eines neuronalen Netzwerks zu konfigurieren. Außerdem werden wir sehen, wie versteckte Markov-Modelle uns helfen können, neuronale Netzwerkvorhersagen zu verbessern. Wir werden einen Expert Advisor entwickeln, bei dem ein Modell regelmäßig ohne Unterbrechung des Handels auf der Grundlage von Ergebnissen der kontinuierlichen Überwachung geschult wird. Das DBN-Modell aus dem darch-Paket wird im Expert Advisor verwendet. Wir werden auch die Expert Advisor, die mit SAE DBN aus dem vorherigen Artikel. Darüber hinaus werden wir Wege und Methoden zur Verbesserung der qualitativen Indikatoren des Modells. 1. Aufbau eines tiefen, durch Stacked RBM (DNSRBM) initialisierten neuronalen Netzes Ich erinnere daran, dass DNSRBM aus einer n-Zahl von RBM besteht, die der Anzahl der verborgenen Schichten des neuronalen Netzes und im Grunde des neuronalen Netzes selbst entspricht. Das Training umfasst zwei Stufen. Die erste Stufe beinhaltet das PRE-TRAINING. Jedes RBM wird systematisch ohne Supervisor am Eingangssatz (ohne Ziel) trainiert. Nach diesem Gewicht von verborgenen Schichten werden RBM auf relevante verborgene Schichten des neuronalen Netzwerks übertragen. Die zweite Stufe beinhaltet FINE-TUNING, wo neuronales Netzwerk mit einem Supervisor trainiert wird. Detaillierte Informationen über sie wurde im vorherigen Artikel bereitgestellt, so dass wir dont haben, um uns hier zu wiederholen. Ich werde nur erwähnen, dass das darch Paket, anders als das deepnet Paket, das wir im vorherigen Artikel verwendet haben, uns hilft, größere Möglichkeiten beim Aufbauen und Tuning des Modells zu implementieren. Weitere Details werden beim Erstellen des Modells bereitgestellt. Feige. 1 zeigt die Struktur und den Trainingsprozess von DNSRBM. 1. Aufbau der DN SRBM 2. Vorbereitung und Auswahl der Daten 2.1. Input-Variablen (Zeichen, Prädiktoren) Im vorherigen Artikel haben wir bereits die Bewertung und Auswahl der Prädiktoren berücksichtigt, so dass es keine Notwendigkeit, zusätzliche Informationen jetzt. Ich werde nur erwähnen, dass wir 11 Indikatoren (alle Oszillatoren: ADX, Aroon, ATR, CCI, ChaikinVolatility, CMO, MACD, RSI, Stoch, SMI, Volatilität) verwendet haben. Aus einigen Indikatoren wurden mehrere Variablen ausgewählt. Auf diese Weise haben wir den Eingangssatz von 17 Variablen gebildet. Ermöglicht die Angabe von Zitaten aus den letzten 6000 Bars auf EURUSD, 30 ab 14.02.16 und Berechnen von Indikatorwerten mit der In () - Funktion. Wir erhalten die Eingangsdatenmatrix auf dem Ausgang. 2.2 Ausgabedaten (Zielvariable) Als Zielvariable nehmen wir Signale mit ZZ. Die Funktion, die einen Zickzack und ein Signal berechnet: pr Preismatrix von OHLCMed zitiert die minimale Länge des Zickzackbogens in den Punkten (4 Zeichen) oder real (z. B. ch 0,0035) Modus angewandter Preis (m - mittel, hl - High und Low, cl - Close), Medium wird standardmäßig verwendet. Die Funktion liefert die Matrix mit zwei Variablen, nämlich dem Zickzack und dem Signal, die auf der Basis des Zickzackwinkels im Bereich von -11 erhalten werden. Wir verschieben das Signal um eine Leiste nach links (in Richtung Zukunft). Dieses spezifische Signal wird zum Trainieren des neuronalen Netzwerks verwendet. Wir berechnen Signale für ZZ mit einer Biegelänge von mindestens 37 Punkten (4 Zeichen). Wie wir sehen können, sind die Klassen leicht unausgewogen. Wenn Sie Muster für die Ausbildung des Modells bilden, werden wir notwendige Maßnahmen ergreifen, um sie auszugleichen. 2.3. Anfangsdatenrahmen Schreiben Sie eine Funktion, die den Anfangsdatenrahmen erzeugt, von unsicheren Daten (NA) reinigt und die Zielvariable auf den Faktor mit zwei Klassen -1 und 1 konvertiert. Diese Funktion kombiniert zuvor geschriebene Funktionen In () und ZZ (). Wir werden sofort zuschneiden die letzten 500 Bars, die verwendet werden, um die Qualität der Modelle Vorhersage zu bewerten. 2.3.1. Löschen von hochkorrelierten Variablen Wir werden Variablen mit einem Korrelationskoeffizienten über 0,9 aus unserem ursprünglichen Satz löschen. Wir schreiben eine Funktion, die den Anfangsdatenrahmen bildet, hoch korrelierte Variablen entfernen und saubere Daten zurückgeben. Wir können im Voraus überprüfen, welche Variablen eine Korrelation über 0.9 haben. Somit unterliegen die oben aufgeführten Variablen dem Entfernen. Wir löschen sie aus dem Datenrahmen. Wir schreiben es kompakt in einer Funktion: Nicht alle Autoren von Paketen und Forschern sind sich einig, dass hochkorrelierte Daten aus den Sets entfernt werden sollten. Allerdings sollten Ergebnisse mit beiden Optionen verglichen werden. In unserem Fall wählen wir die Option mit dem Löschen aus. 2.4. Auswahl der wichtigsten Variablen Wichtige Variablen werden auf Basis von drei Indikatoren ausgewählt: globale Bedeutung, lokale Bedeutung (in Verbindung) und partielle Bedeutung nach Klasse. Wir werden die Möglichkeiten der randomUniformForest Paket wie im vorherigen Artikel beschrieben nutzen. Alle vorherigen und nachfolgenden Aktionen werden in einer Funktion für Kompaktheit gesammelt. Sobald sie ausgeführt werden, erhalten wir drei Sätze als Ergebnis: mit den besten Variablen in Beitrag und Interaktion mit den besten Variablen für die Klasse -1 mit den besten Variablen für die Klasse 1. Wir klären die Reihenfolge der Funktionsberechnungen. Offizielle Parameter: n Eingabedatenparameter z Ausgabedatenparameter Schnittkorrelationsschwelle der Variablen Methode Eingangsdatenvorverarbeitung. Reihenfolge der Berechnungen: Erstellen der initialen Satz von data. f, die stark korrelierte Variablen entfernt, und speichern Sie es für weitere Verwendung identifizieren Indizes der Ausbildung und Prüfung von Proben von idx bestimmen Vorverarbeitung Parameter der Vorbereitung teilen die erste Probe in die Ausbildung und Testen Proben, Eingabedaten normalisiert erhalten und testen Sie die ruf-Modell auf die erhaltenen Sätze berechnen die Bedeutung der imp. ruf Variablen wählen Sie 10 wichtigsten Variablen in Bezug auf Beitrag und Interaktion am besten auswählen 7 wichtigsten Variablen für jede Klasse -1 und 1 am besten. buy, best. sell Erstellen Sie eine Liste mit drei Sätzen von Prädiktoren am besten, best. buy, best. sell. Wir berechnen diese Stichproben und werten die Werte der globalen, lokalen und partiellen Bedeutung der ausgewählten Variablen aus. Weltweit sind alle 14 Eingangsgrößen gleich. Die besten 10 sind durch den Gesamtbeitrag (globale Bedeutung) und Interaktion (lokale Bedeutung) definiert. Sieben beste Variablen in Teilsicherheit für jede Klasse sind in den folgenden Tabellen dargestellt. Feige. 2. Teilliche Bedeutung von Variablen für die 1 Klasse Abb. 3. Teilweise Bedeutung von Variablen für die -1-Klasse Wie wir sehen können, unterscheiden sich die wichtigsten Variablen für verschiedene Klassen sowohl in der Struktur als auch in der Rangliste. Wenn also für die -1-Klasse die slowD-Variable die wichtigste ist, so ist sie für die 1-Klasse nur auf dem vierten Platz. Also, wir haben Datensätze bereit. Nun können wir mit den Experimenten fortfahren. 3. Versuchsteil. Experimente werden in der R-Sprache Revolution R Open, Version 3.2.2, Distribution des Revolution Analytics-Unternehmens durchgeführt werden, um spezifisch zu sein. Revolution-r-open Diese Verteilung hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber der regulären R 3.2.2: schnelle und qualitative Berechnungen durch die Anwendung der Multi-Threaded-Verarbeitung mit Intel Math Kernel Library erweiterte Funktionen von Reproducible R Toolkit. Eine leichte Klärung: Die R-Sprache entwickelt sich aktiv, indem sie die bestehenden Pakete ständig verbessert und die neuen hinzugefügt wird. Die Kehrseite eines solchen Fortschritts beinhaltet den Verlust der Reproduzierbarkeit. Das heißt, Ihre Produkte, die geschrieben wurden einige Monate zurück und funktionierte gut, plötzlich aufhören zu arbeiten nach dem nächsten Update der Pakete. Es wird viel Zeit verschwendet, um den Fehler zu identifizieren und zu liquidieren, der durch die Änderung in einer der Pakete verursacht wird. Zum Beispiel funktionierte der Expert Advisor, der dem ersten Artikel über tiefe neuronale Netze beigefügt war, gut am Entstehungsort. Einige Monate nach der Veröffentlichung haben sich jedoch eine Reihe von Benutzern über ihre Nicht-Betriebsfähigkeit beklagt. Die Analyse zeigte, dass die Aktualisierung des svSocket-Paketes zu den Fehlern des Experten-Advisors geführt hat, und ich konnte den Grund dahinter nicht finden. Der fertige Expert Advisor wird diesem Artikel beigefügt. Dieses Problem wurde zu einem dringenden Problem, und es war leicht gelöst in Revolution Analytics. Wenn nun eine neue Distribution freigegeben wird, wird der Zustand aller Pakete im CRAN-Repository am Release-Zeitpunkt durch Kopieren auf den Spiegel fixiert. Keine Änderungen in der CRAN-Verwahrstelle nach diesem Datum können die Verpackungen beeinflussen, die auf dem Revolutionspiegel eingefroren wurden. Darüber hinaus erstellt das Unternehmen ab Oktober 2014 tägliche Snapshots der CRAN-Depotbank, wobei der jeweilige Staat und die Versionen der Pakete repariert werden. Mit einem eigenen Checkpoint-Paket können wir nun die notwendigen Pakete herunterladen, die zum Zeitpunkt unserer Anfrage relevant sind. Mit anderen Worten, wir betreiben eine Art Zeitmaschine. Und noch eine Nachricht. Vor neun Monaten, als Microsoft die Revolution Analytics erwarb, versprach sie, ihre Entwicklungen zu unterstützen und die Revolution R Open (RRO) - Verteilung kostenlos zur Verfügung zu stellen. Es folgten zahlreiche Nachrichten über Neuheiten in RRO und Revolution R Enterpise (ganz zu schweigen von der Integration von R mit SQL Server, PowerBI, Azure und Cortana Analitics). Jetzt haben wir Informationen, dass die nächste RRO-Update wird Microsoft R Open aufgerufen werden. Und Revolution R Enterprise Microsoft R Server. Und nicht so lange her Microsoft hat angekündigt, dass R in Visual Studio verfügbar sein wird. R Tools für Visual Studio (RTVS) folgt den Python-Tools für Visual Studio-Modell. Es wird eine kostenlose Ergänzung zu Visual Studio, die eine komplette IDE für R mit der Möglichkeit, zu bearbeiten und zu debuggen die Skripte interaktiv bieten wird. Zu der Zeit, als der Artikel fertig war, wurde Microsoft R Open (R 3.2.3) bereits veröffentlicht, daher wird in dem Artikel weiter unten auf Pakete für diese Version verwiesen. 3.1. Gebäudemodelle 3.1.1. Kurzbeschreibung des Darchpakets Der darch ver. 0.10.0 Paket bietet eine breite Palette von Funktionen, die nicht nur ermöglichen, erstellen und trainieren das Modell, sondern buchstäblich bauen es Backstein von Backstein und passen Sie es nach Ihren Wünschen. Wie zuvor angedeutet, besteht das tiefe neuronale Netzwerk aus einer n-Zahl von RBM (n Schichten -1) und einem neuronalen MLP-Netzwerk mit einer Anzahl von Schichten. Layer-weise Vor-Training von RBM wird auf unformatierte Daten ohne Supervisor ausgeführt. Die Feinabstimmung des neuronalen Netzes erfolgt mit einem Supervisor auf formatierten Daten. Die Teilung der Ausbildungsstufen gibt uns die Möglichkeit, Daten unterschiedlichster Lautstärke (aber nicht der Struktur) zu nutzen oder mehrere verschiedene abgestimmte Modelle nur auf Basis des Vor-Trainings zu erhalten. Wenn die Daten für die Vor-Ausbildung und die Feinabstimmung dieselben sind, ist es möglich, in einem Zug zu trainieren, anstatt in zwei Stufen zu teilen. Oder Sie können Pre-Training überspringen und verwenden nur mehrschichtige neuronale Netzwerk, oder, auf der anderen Seite, verwenden Sie nur RBM ohne das neuronale Netzwerk. Gleichzeitig haben wir Zugriff auf alle internen Parameter. Das Paket ist für fortgeschrittene Benutzer gedacht. Darüber hinaus werden wir geteilte Prozesse analysieren: Vor-Training und Feinabstimmung. 3.1.2. Aufbau des DBN-Modells. Parameter. Wir beschreiben den Prozess des Aufbaus, Trainings und Testens des DBN-Modells. 1. Wir erstellen das tiefe Architekturobjekt namens Darch mit dem Konstruktor mit den notwendigen Parameterschichten. Die die Anzahl von Schichten und Neuronen in jeder Schicht angibt. Zum Beispiel: Schichten c (5,10,10,2) eine Eingangsschicht mit 5 Neuronen (sichtbar), zwei versteckte Schichten mit jeweils 10 Neuronen und eine Ausgangsschicht mit 2 Ausgängen. BatchSize. Größe der Mini-Probe während des Trainings. Ff. Gibt an, ob das ff-Format für Gewichte, Abweichungen und Ausgänge verwendet werden soll. Das ff-Format wird zum Speichern großer Datenmengen mit Komprimierung angewendet. LogLevel. Ebene der Protokollierung und Ausgabe, wenn Sie diese Funktion ausführen. GenWeightFunction. Funktion zur Erzeugung der Matrix von RBM-Gewichten. Es besteht die Möglichkeit, die Benutzeraktivierungsfunktion zu nutzen. Das erzeugte Darch-Objekt enthält (Schichten - 1) RBM kombiniert in das akkumulierende Netzwerk, das für das Vor-Training des neuronalen Netzwerks verwendet wird. Zwei Attribute fineTuneFunction und executeFunction enthalten Funktionen für die Feinabstimmung (Backpropagation standardmäßig) und für die Ausführung (standardmäßig runDarch). Die Ausbildung des neuronalen Netzes erfolgt mit zwei Trainingsfunktionen: preTrainDArch () und fineTuneDArch (). Die erste Funktion trainiert das RBM-Netzwerk ohne Supervisor mit einer kontrastiven Divergenzmethode. Die zweite Funktion verwendet eine im fineTuneFunction-Attribut angegebene Funktion für eine Feinabstimmung von neuronalen Netzwerken. Nach der Leistung des neuronalen Netzwerks können die Ausgänge jeder Ebene im executeOutputs-Attribut oder nur in der Ausgabeschicht im executeOutput-Attribut gefunden werden. 2. Funktion des Vor-Trainings des darch-Objekts preTrainDArch (darch, dataSet, numEpoch 1, numCD 1. trainOutputLayer F), darch. Instanz der Darch-Klasse dataSet. Datensatz für Training numEpoch. Anzahl der Trainingsepochen numCD. Anzahl der Stichprobeniterationen. Normalerweise ist man ausreichend. Zusätzliche Parameter, die auf die trainRBM-Funktion trainOutputLayer übertragen werden können. Logischer Wert, der anzeigt, ob die Ausgabeschicht von RBM trainiert werden soll. Die Funktion führt die trainRBM () - Trainingsfunktion für jedes RBM durch Kopieren nach Trainingsgewichten und Vorspannungen auf die relevanten neuronalen Netzwerkschichten des darch-Objekts durch. 3. Feinabstimmung des Darch-Objekts darch. Beispiel der Darch-Klasse dataSet. Satz von Daten für das Training (kann für die Validierung verwendet werden) und das Testen von dataSetValid. Datensatz für die Validierung numxEpoch. Anzahl der Trainingsepochen bootstrap. Logisch, ist es notwendig, um bootstrap gelten beim Erstellen von Validierungsdaten isBin: gibt an, ob die Ausgabedaten als logische Werte interpretiert werden sollten. Standardmäßig FALSE. Wenn TRUE, wird jeder Wert über 0,5 als 1 interpretiert und unterhalb von 0. isClass. Zeigt an, ob das Netzwerk zur Klassifizierung ausgebildet ist. Wenn TRUE, dann werden Statistiken für Klassifikationen bestimmt. TRUE standardmäßig. StopErr. Kriterium für das Stoppen des Trainings des neuronalen Netzwerks aufgrund eines Fehlers während des Trainings. - Inf standardmäßig stopClassErr. Kriterium für das Stoppen der Ausbildung des neuronalen Netzes wegen des Klassifizierungsfehlers während des Trainings. 101 standardmäßig stopValidErr. Kriterium zum Stoppen des neuronalen Netzwerks aufgrund eines Fehlers in Validierungsdaten. - Inf standardmäßig stopValidClassErr. Kriterium für das Stoppen des neuronalen Netzwerks aufgrund eines Klassifizierungsfehlers während der Validierung aufgetreten ist. 101 aus. Zusätzliche Parameter, die an die Trainingsfunktion übergeben werden können. Die Funktion trainiert das Netzwerk mit einer Funktion, die im Attribut fineTuneFunction des darch-Objekts gespeichert ist. Als dataSet oder ff-Matrix können die Eingabedaten (trainData, validData, testData) und zu ihnen gehörige Klassen (targetData, validTargets, testTargets) übergeben werden. Daten und Klassen für Validierung und Prüfung sind nicht obligatorisch. Wenn sie bereitgestellt werden, wird ein neuronales Netzwerk mit diesen Datensätzen durchgeführt, und Statistiken werden berechnet. Das isBin-Attribut gibt an, ob Ausgabedaten als binär interpretiert werden sollen. Wenn isBin TRUE ist, wird jeder Ausgangswert über 0,5 als 1 interpretiert, ansonsten als 0. Außerdem können wir für das Training basierend auf dem Fehler (stopErr, stopValidErr) oder der korrekten Klassifizierung (stopClassErr, stopValidClassErr) auf Trainings - oder Validierungssets ein Stoppkriterium setzen . Alle Funktionsparameter haben Vorgabewerte. Es sind jedoch auch andere Werte verfügbar. So, zum Beispiel: Funktion der Aktivierung Neuronen sigmoidUnitDerivative, linearUnitDerivative, softmaxUnitDerivative, tanSigmoidUnitDerivative zur Verfügung stehen. SigmoidUnitDerivative wird standardmäßig verwendet. Die Funktionen der neuronalen Netzwerke optimieren die Backpropagation standardmäßig, die Ausbreitung der Ausbreitung ist ebenfalls in vier Varianten verfügbar (Rprop, Rprop-, iRprop, iRprop-) und minimizeClassifier (diese Funktion wird vom Darch-Netzwerkklassierer mit dem nichtlinearen konjugierten Gradienten trainiert Methode). Für die letzten beiden Algorithmen und für diejenigen, die eine tiefe Kenntnis des Themas haben, wird eine separate Implementierung der neuronalen Netzwerke mit einer Konfiguration ihrer mehreren Parameter feine Abstimmung zur Verfügung gestellt. Zum Beispiel: darch darch-object für die Ausbildung trainData-Eingabedatensatz für Training targetData erwartete Ausgabe für die Trainingsmenge Methode Trainingsmethode. IRprop standardmäßig. Rprop, Rprop-, iRprop - sind möglich decFact abnehmender Faktor für das Training. 0,5 standardmäßig incFact - wachsender Faktor für das Training. 1.2 durch Rückstellung weightDecay, das Gewicht beim Training verringert. 0 standardmäßig initDelta-Initialisierungswert bei der Aktualisierung. 0.0125 standardmäßig minDelta minimaler Rand für die Schrittgröße. 0.000001 standardmäßig maxDelta oberer Rand für die Schrittgröße. 50 aus. Die Funktion liefert das Darch-Objekt mit dem trainierten neuronalen Netzwerk zurück. 3.2. Ausbildung von Trainings - und Testproben. Wir haben bereits die erste Stichprobe gebildet. Nun müssen wir es in Training, Validierung und Testen von Proben aufteilen. Das Verhältnis ist standardmäßig 2/3. Verschiedene Pakete haben viele Funktionen, die verwendet werden, um Proben zu teilen. Ich benutze rminer :: holdout (), die Indizes für den Abbau der ersten Probe in Training und Testen von Proben berechnet. Y Soll-Zielvariable, numerischer Vektor oder Faktor, in diesem Fall wird die geschichtete Trennung angewendet (dh die Verhältnisse zwischen den Klassen sind für alle Teile gleich) Verhältnis Verhältnis der Trennung (in Prozent der Größe der Trainingsstichprobe oder in der Gesamtzahl der Proben, die die Größe der Testprobe festlegt) intern aufgeteilt, wenn TRUE, dann werden die Trainingsdaten wieder in Trainings - und Validierungsproben unterteilt. Das gleiche Verhältnis wird für den internen Trennmodus-Abtastmodus angewendet. Verfügbare Optionen: geschichtete geschichtete Zufallsdivision (wenn Faktor sonst normale Zufallsdivision) zufällige Standard-Zufallsdivision Ordnung statische Modus, wenn erste Beispiele für die Ausbildung verwendet werden, und die übrigen für die Prüfung (weithin für Zeitreihen) Rolling Rolling-Fenster häufiger bekannt Als ein Schiebefenster (weit verbreitet bei der Vorhersage der Aktien-und Finanzmärkte angewendet), ähnlich Ordnung. Außer daß das Fenster die Fenstergrße, die Iter-Roll-Iteration und die Inkrementanzahl der Abtastwerte bezeichnet, das Fenster bei jeder Iteration vorwärts gleitet. Die Größe des Trainingsbeispiels für jede Iteration wird mit Fenster fixiert, während die Testprobe äquivalent zum Verhältnis ist, mit Ausnahme der letzten Iteration (wo es weniger sein kann). Inkrementelle Inkremental-Modus des Umschulens, auch bekannt als ein zunehmendes Fenster, wie die Reihenfolge, außer dass Fenster eine anfängliche Fenstergröße, iter Inkrementaliterationen und Inkrement-Anzahl von Beispielen bei jeder Iteration hinzugefügt wird. Die Größe der Trainingsprobe wächst (Inkrement) bei jeder Iteration, wohingegen die Größe des Testsets gleich dem Verhältnis ist, mit Ausnahme der letzten Iteration, wo es kleiner sein kann. Iterative Anzahl der Iterationen des inkrementalen Umschulungsmodus (wird nur verwendet, wenn der Modus rollt oder inkremental ist, wird er üblicherweise in einer Schleife gesetzt). Seed wenn NULL, dann Random Seed verwendet wird, sonst Seed ist fixiert (weitere Berechnungen haben immer das gleiche Ergebnis zurückgegeben) Fenstergröße des Trainingsfensters (wenn Modus rollen) oder die anfängliche Größe des Trainingsfensters (wenn Modus inkrementell) Beispiele, die dem Trainingsfenster bei jeder Iteration hinzugefügt werden (wenn modeincremental oder moderolling). 3.2.1. Ausgleichsklassen und Vorverarbeitung. Wir schreiben eine Funktion, die die Anzahl der Klassen in der Stichprobe auf die höhere Zahl ausrichtet, die Stichprobe in die Trainings - und Testproben einteilt, die Vorverarbeitung vornimmt (ggf. Normalisierung) und die Liste mit relevanten Proben zurückgibt Zug, Test. Um das Gleichgewicht zu erreichen, verwenden wir die Funktion caret :: upSample (), die zufällig mit Ersatz erstellte Beispiele hinzufügt, wodurch die Klassenverteilung gleich ist. Ich muss sagen, dass nicht alle Forscher es für notwendig halten, die Klassen auszugleichen. Aber wie bereits bekannt, ist Praxis ein Kriterium der Wahrheit, und die Ergebnisse meiner multiplen Experimente zeigen, dass ausgewogene Proben immer bessere Ergebnisse beim Training zeigen. Obwohl, es stoppt uns nicht, auf unseren Selbst zu experimentieren. Für die Vorverarbeitung verwenden wir die Funktion caret :: preProcess (). Parameter der Vorverarbeitung werden in der prepr-Variablen gespeichert. Da wir sie bereits in früheren Artikeln behandelt und angewandt haben, werde ich hier keine näheren Angaben machen. Ein Kommentar zur Vorverarbeitung: Eingangsvariablen werden in den Bereich (-1, 1) normiert. 3.2.2. Coding the target variable When solving classification tasks, the target variable is a factor with several levels (classes). In a model it is set as a vector (column), that consists of the subsequent target states. For example, y (1, 1, 2, 3, 1). In order to train the neural network, the target variable must be coded (transformed) into the matrix with the number of columns equal to the number of classes. In every row of this matrix, only one column may contain 1. Such transformation along with using the softmax() activation function in the output layer, allows to obtain probabilities of states of the predicted target variable in every class. The classvec2classmat() function will be used for coding. This in not the only or the best method for coding the target variable , but we will use it because it is simple. Inverse transformation (decoding) of predicted values of the target variable is achieved through different methods that we are going to cover soon. 3.3. Training the model 3.3.1. Pre-training As mentioned above, first, we create the deep architecture object named DArch . that includes the required number of RBM with parameters of preliminary training by default, and the neural network initiated with random weights and neuron activation function set by default. At the object creation stage, the pre-training parameters can be changed, if necessary. Afterwards, the RBM network will be pre-trained without a supervisor by sending the training sample (without target variable) to the output. After it is complete, we get Drch where weights and biases obtained during RBM training are transferred to the neural network. We should set in advance the distribution of hidden neurons in layers in a form of vector (for example): Number of neurons in the input layer equals the number of input variables. Two hidden layers will contain 50 neurons each, the output layer will have two. Let me explain the last bit. If a target variable (factor) has two levels (classes), then, in fact, one output is sufficient. But converting vector into the matrix with two columns, each of them corresponding to one class, allows us to apply the softmax activation function, that operates well in the classification tasks, in the output layer. Furthermore, outputs in the form of the class probabilities give us additional opportunities in the subsequent analysis of results. This subject will be covered shortly. The number of epochs when training is set experimentally, normally within range of 10-50. The number of sampling iteration will stay by default, but this parameter can be increased if you wish to experiment. It will be defined in a separate function: 3.3.2. Fine-tuning As discussed previously, the package offers backpropagation () , rpropagation () , minimizeClassifier(), minimizeAutoencoder() for fine-tuning. The last two wont be considered, since they are not sufficiently documented in the package, and there are no examples of how to apply them. These functions in my experiments didnt show good results. I would also like to add something about package updates. When I started writing this article, the current version was 0.9, and by the moment it was finished, a new 0.10 version containing multiple changes was released. All calculations had to be redone. Based on the results of short tests, I can tell that the operation speed has considerably increased, unlike the results quality (which is more a fault of a user, then the package). Lets consider two first functions. The first ( backpropagation) is set by default in the Drch object and uses the training neural network parameters provided here. The second function ( rpropagation ) also has default parameters and four training methods (described above) that are iRprop by default. You can certainly change both parameters and the training method. It is easy to apply these functions: change the fine-tune function in FineTuneDarch() In addition to fine-tuning settings, we must set (if necessary) the function of activating neurons in every layer. We know that sigmoidUnit is set in all layers by default. It is available in the package sigmoidUnitDerivative, linearUnitDerivative, tanSigmoidUnitDerivative, softmaxUnitDerivative . The fine-tune will be defined with a separate function with the ability to choose the fine-tune function. We will collect possible functions of activation in a separate list: We will write a fine-tune function that will train and generate two neural networks: first trained using the backpropagation function, second with rpropagation : Some clarifications about formal parameters of the function. variant - selection of fine-tune function (1- backpropagation . 2- rpropagation ). dbnin - model of receipt resulted from pre-training. dS - data set for fine-tune ( dataSet ). hd - coefficient of sampling ( hiddenDropout ) in hidden layers of neural network. id - coefficient of sampling ( inputDropout ) in input layer of neural network. act - vector with indication of function of neuron activation in every layer of neural network. The length of vector is one unit shorter than the number of layers. nE - number of training epochs. dataSet a new variable that appeared in this version. I dont really understand the reason behind its appearance. Normally, the language has two ways of transferring variables to a model using a pair (x, y) or a formula (y data). The introduction of this variable doesnt improve the quality, but confuses the users instead. However, the author may have his reasons that are unknown to me. 3.4. Testing the model. etrics. Testing the trained model is performed on testing samples. It must be considered that we will calculate two metrics: formal Accuracy and qualitative K. The relevant information will be provided below. For this purpose, we will need two different samples of data, and I will explain to you why. To calculate Accuracy we need values of the target variable, and the ZigZag, as we remember from before, most frequently is not defined on the last bars. Therefore, the testing sample for calculating Accuracy we will determine with the prepareTrain() function, and for qualitative indicators we will use the following function The models will be tested on the last 500 bars of the history. For actual testing, testAcc() and testBal() will be applied. The first function returns Acc and the target variable values (real or predicted) for a possible further analysis. The second function returns the predicted signals sig for the EA, the balance obtained based on these signals (bal) , quality coefficient () . maximum value of this coefficient on the tested area (Kmax) and the maximum drawdown (dd) in the same area. When calculating the balance, it is important to remember that the last predicted signal refers to the future bar that hasnt been formed yet, therefore, it should be deleted at calculations. We have done it by moving the sig vector by one bar to the right. 3.4.1. Decoding predictions. The obtained result can be decoded (converted from matrix to vector) using the WTA method. The class equals the column number with a maximum value of probability, and the value threshold of this probability can be set, below which the class is not determined. If the threshold is set as 0.5, and the biggest probability in the columns is below this threshold, we will obtain an additional class (not defined). It should be taken into consideration when calculating metrics like Accuracy. 3.4.2. Improving the prediction results Is it possible to improve the prediction result after it is received There are three possible ways that can be applied. Calibration Calibration is a calculation of the possibility ranges that give the most accurate compatibility with real data. For this purpose, there is a special function in the CORElearn package: correctClass vector with correct labels of classes for problem classification predictedProb vector with the predicted class 1 (probability) of the same length as correctClass method one out of the following ( isoReg, binIsoReg, binning, mdlMerge ). For further information please read the package description weight vector (if indicated) must be the same length as correctClass, and provide weights for each observation, otherwise weights of all observations equal 1 by default noBins parameter value depends on method and determines the desired or initial number of channels assumeProbabilities logical, if TRUE, then value in predictedProb is expected in the range 0, 1, i. e. as a possibility evaluation, otherwise the algorithm can be used as a simple isotonic regression. This method is applied for a target variable with two levels set by a vector. Smoothing prediction results with the Markov chain model This is a vast and complex subject that deserves a separate article, therefore I wont go deep into theory, and provide the most basic information. Markovs process is a random process with a following feature: for any point in time t0 . probability of any state of the system in the future depends only on its state in the present and doesnt depend on when and how the system reaches this state. Classification of random Markovs processes: with discrete states and discrete time (Markov chain) with continuous states and discrete time (Markov consistency) with discrete states and continuous time (continuous Markov chain) with continuous state and continuous time. Only Markov processes with discrete states S1, S2, . Sn. are considered here further. Markov chain random Markov process with discrete states and discrete time. Moments t1, t2 . when the S system can change its state are considered as subsequent steps of the process. It is not the t time, but the step number 1,2. k . that is used as an argument that the process depends on. Random process is characterized by a sequence of states S(0), S(1), S(2), . S(k), . where S(0) is the initial state (before the first step) S(1) state after the first step S(k) state of the system after the k - number step. Probabilities of the Markov chain states are Pi(k) probabilities that after the k - number step (and before (k 1)-step) the S system will be in the Si ( i 1. 2. n) state. Initial distribution of the Markov chain probabilities distribution of the probabilities of states in the beginning of the process. Probability of transition (transition probability) on the k - number step from the Si state to the Sj state conditional probability that the S system after the k - number step will appear in the Sj state, on condition that it was in the Si state before that (after k 1 step). Uniform Markov chain Markov chain where transition probabilities dont depend on the step number (from time), but on between which states the transition takes place . Transitional probabilities of a uniform Markov chain ij form a square matrix sized n n. It has the following features: Each row describes the selected state of the system, and its elements probabilities of all possible transitions in one step from the selected (from i - number) state. Elements of columns probabilities of all possible transitions in one step to the set ( j ) state. The total of probabilities of each row equals one. On the main diagonal ij probabilities that the system wont exit from the Si state, and will remain there. Markov process can be observed and hidden. Hidden Markov Model (HMM) consists of the pair of discrete stochastic processes and . The observed process is linked with an unobserved (hidden) Markov process of states through so-called conditional distributions . Strictly speaking, the observed Markov process of states (classes) of our target time series is not uniform. Clearly, the probability of transition from one state to another depends on the time spent in the current state. It means that during the first steps after changing the state, the probability that it will change is low and grows with the increase of time spent in this state. These models are called semi-Markovs (HSMM). We wont go deep into analyzing them. But the idea is the following: based on the discrete order of ideal signals (target) obtained from the ZigZag, we will find the parameters of . Then, having the signals predicted by the neural network, we will smooth them using . What does it give us Normally, in the neural network prediction there are so-called emissions, areas of changing the state that is 1-2 bars long. We know that a target variable doesnt have such small lengths. By applying the model obtained on the target variable to the predicted order, we can bring it to more probable transitions. We will use the mhsmm package designed for calculating hidden Markov and semi-Markov models for these calculations. We will use the smooth. discrete() function, that simply smooths the time series of discrete values. Smooth order of states obtained in the end by default as a more likely order of states obtained using the Viterbi algorithm (so called global decoding). There is also an option to use other method smoothed, where individual most probable states will be identified (so-called local decoding). A standard method is applied to smooth new time series Correcting predicted signals on the theoretical balance curve The concept is the following. Having the balance line, we can calculate its deviation from the average one. Using these deviations we will calculate correction signals. In moments when deviations go minus, they either disable the performance of predicted signals, or make them inverse. The idea is generally good, but there is one disadvantage. The zero bar has a predicted signal, but it doesnt have a balance value and, therefore, a correction signal. There are two ways to solve this issue: through classification to predict correction signal based on existing correction signals and deviations through regression using the existing deviations on the formed bars to predict deviations on the new bar and to identify the correction signal based on it. There is an easier solution, where you can take the correction signal for a new bar on the basis of the one that is already formed. Since the above mentioned methods are already known to us and have been tested, we will try to implement opportunities of the Markov chains. The markovchain package that appeared recently has a range of functions that allow to determine the parameters of the hidden Markov model and to project future states by several future bars through the observed discrete process. The idea was taken from this article. 3.4.3. Metrics To evaluate the quality of model prediction, the whole range of metrics (Accuracy, AUC, ROC and other) is applied. In the previous article I have mentioned that formal metrics cant define quality in our case. The Expert Advisors goal is to get the maximum profit with an acceptable drawdown. For this purpose, K quality indicator was introduced, and it shows average profit in points for one bar on the fixed history segment with N length. It is calculated through dividing the cumulative Return(sig, N) by the length of the N segment. Accuracy will be calculated only indicatively. Finally, we will perform calculations and obtain testing results: Output data. We already have the price matrix, obtained as a result of performing the price. OHLC() function. It contains quotes, average price and body of the bars. All output data can be obtained by downloading the icon that appears in the attachment to Rstudio. Lets see the result: It is equally bad for both models. As for the quality coefficient: It shows the same good performance. However, a large drawdown is somehow alarming: We will try to correct the drawdown with a correction signal obtained from the below calculation: The shown quality result on the corrected signal is very good. Lets see how the lines dbal, roc and dbr used for calculating the correction signal appear on the line chart. Fig.4 Balance line deviation from the average Balance line before and after the signal correction is shown in fig. 5. Fig.5 Balance line before and after the signal correction So, we have the signals value predicted by the neural network on the zero bar, but dont have a correction value. We want to use the hidden Markov model for predicting this signal. Based on the observed states of the correction signal we will identify the models parameters using values of few last states, predict the state at one bar ahead. First, we will write the correct() function, that will calculate the correction signal based on the predicted one, resulting signal and its quality indicators. In other words, we will compactly write down calculations performed previously. I wish to clarify: the signal in the article is a sequence of integer -1 and 1. The state is a sequence of integers 1 and 2 corresponding to these signals. For mutual conversions we will use the functions: In order to obtain the signal vector with prediction of 1 bar ahead, we will use the markovchain package and the pred. sig() function. Now, we will write down the resulting signal calculation for the Expert Advisor to perform compactly: Smoothing the predicted signal . We will write a function that will smooth the discrete signal using the model of the hidden Markov chain. For this purpose, we will use the mhsmm package. We will calculate and compare the balance based on predicted and smoothed signals. Fig.6 Balance based on smoothed and predicted signals As we can see, the quality has slightly improved, but the drawdown still remains. We wont use this method in our Expert Advisor. 4. Structure of the EA algorithm Fig.7 Structure of the EA algorithm 4.1. Description of the Expert Advisors operation Since the Expert Advisor operates in two streams (mql and Rterm), we will describe the process of their interaction. We will discuss the operations performed in each stream separately. After placing the Expert Advisor on the chart: in the init() function we check the terminals settings (DLL availability, permission to trade) set the timer launch Rterm calculate and transfer constants required for work to the R-process environment check if Rterm works, if not - alert exit from init(). In the deinit() function we stop the timer delete graphic objects stop the Rterm. In the onTimer() function check if Rterm is working if Rterm is not occupied and the new bar is (LastTime Time0): set the depth of history depending on if this is a first launch of the Expert Advisor form four vectors of quotes (Open, High, Low, Close) and transfer them to Rterm launch the script and leave without receiving the results of its performance set the getsig true flag set LastTime Time0. Otherwise, if Rterm works, is not occupied and the flag is getsig true: identify length of the sig vector that we should receive from Rterm adjust the size of the receiving vector to the size of the source. When failing to comply, Rprocess will drop obtain signals order (vector) determine which operation has to be performed (BUY, SELL, Nothing) using the last signal if we obtain the real signal, not ERR, we reset the flag getsigfalse. the rest is standard: CheckForClose() CheckForOpen() Our expert in this part is a Performer that carries out orders obtained from its part that can think, it sends orders, tracks the state of open positions and possible errors when opening them, and performs many other functions of a standard Expert Advisor. 4.1.2 Rterm The operating script consists of two parts. One part is executed at the first entry, second at the following ones. if first: upload (if required) necessary libraries from the depositary on the Internet, and install them to the environment of Rterm define necessary functions create the quote matrix prepare the sample of data for training and testing the model create and train the model test the model calculate signals for performance check the quality of prediction. If it is above or equals the set minimum proceed. Otherwise send alert. if first: prepare the sample of data for testing and prediction test the model on new data calculate signals for performance check the quality of prediction. If it exceeds or equals the set minimum we proceed. Otherwise we set first TRUE, i. e. we request to re-train the model. 4.2. Self-control and Self-training The quality control of predicting signals with a model is performed using the coefficient. There are two ways to identify limits of the acceptable quality. First to set the maximum fall of the coefficient in relation to its maximum value. If lt Kmax 0.8, then we should re-train or stop the Expert Advisor from performing signals. Second to set the minimum value of , that after being reached requires the same actions. We will use the second method in the Expert Advisor. 5. Installation and launching There are two Expert Advisors attached to this article: eDNSAE. mq4 and eDNRBM. mq4. Both of them use the same samples of data and almost the same set of functions. The difference lies in the deep network model used. The first EA uses DN, initiated SAE and the deepnet package. The package description can be found in the previous article on deep neural networks. The second EA uses DN, initiated RBM and the darch package. Standard distribution applies: /MQL4/Expert folder. mqh in the/MQL4/Include folder. dll in the/MQL4/Libraries folder. r in the C:/RData folder We correct the path to the set R language and scripts (in both mq4: define and. r: source() ). When the Expert Advisor is launched for the first time, it will download necessary libraries from the repository and set them in the Rterm environment. You can also install them in advance according to the list attached. Normally, the R process drops specifically due to the absence of necessary libraries, wrongly indicated paths to scripts, and only lastly, because of the script syntax errors. The sessions screenshot with the initial data is attached separately, and you can open it with Rstudio to check that all functions are working, as well as conduct the experiments. 6. Ways and methods of improving qualitative indicators. There are few ways to improve qualitative indicators. evaluation and selection of predictors apply genetic algorithm of optimization (GA). determine optimal parameters of predictors and target variable GA. determine optimal parameters of a neural network GA. Taking these measures helps to considerably improve qualitative indicators. Conclusion Experiments with the darch package have shown the following results. The deep neural network, initiated RBM are trained worse than with SAE. This is hardly news for us. The network is trained quickly. The package has a big potential in improving the quality of prediction, by providing access to almost all internal parameters of the model. The package allows to use only a neural network or RBM with a very wide set of parameters in relation to other, standard ones. The package is constantly evolving, and the developer promises to introduce additional features in the next release. R language integration with the 4/5 terminals, as promised by the developers, will give traders an opportunity to use the newest algorithms without any additional DLL. Attachements R session of the SessDNRBMGBPUSD30 process Zip file with the eDNRBM Expert Advisor Zip file with the eDNSAE Expert AdvisorKmaxKomatsuGET System With Hensley Kmax Ground Engaging Tools (G. E.T.) Kmax Tooth System For excavators from 12 tonnes up to 80 tonnes For wheel loaders from 120 HP up to 800 HP Optimized Machine Komatsu takes care of every aspect of your machine. That includes offering the most advanced, most reliable and best tting parts to optimize machine performance and lower your total cost of operation. We also offer the highest expertise on parts and complete machines, helping you maintain outstanding productivity levels and the high value of your Komatsu machine. The Kmax tooth system is another example of our commitment to helping you get the most from your machine. The most efcient solution for all digging applications, Kmax optimizes bucket performance and makes changing teeth quick and easy. Sharp Kmax has a unique sharp system prole. The slim teeth extend well beyond the bucket edge, while the adapters have a rounded shape. And the join between the tooth and adapter is very smooth. Together, these features ensure the teeth penetrate easily and material ows smoothly in and out of the bucket. 2 Kmax For excavators from 12 tonnes up to 80 tonnes For wheel loaders from 120 HP up to 800 HP Strong Kmax has an excellent size to strength ratio. Its smooth surfaces avoid the stress concentrations common in other systems. The adapter nose is computer designed for maximum resistance to shock loads. Thanks to these features, Kmax is both very slim and very strong. Easy Kmax features a unique, easy-to-use fastener that guarantees secure locking. No more heavy hammer blows, it can be removed from the adapter hole with a simple tap and inserted by hand. The lock is rmly secured by a device similar to a door latch. Safe to use, the lock lets you change teeth quickly and easily - saving time and money. 3 Optimized Technology Kmax is sharper Kmax is the only tooth system with a rounded prole, an extended shape and very smooth tooth-toadapter transitions. This produces a very slim system that cuts easily through any material. The extended shape keeps the teeth sharp much longer. And the slim adapter prole reduces material build up around the adapter. Extended, slim tooth shape 4 Kmax Tooth System Kmax is stronger With Kmax, the tooth is fully stabilized on the adapter nose. Moreover, the system features a full metal lock and smooth surface transitions. This means the adapter nose can be slimmer than in traditional systems while still being enormously strong. Thanks to a highly advanced steel casting technology, Kmax is made from the hardest steels with the maximum resistance to breakage. The steel lock can take extreme loads. The horizontal lock cavity reduces stress on the adapter nose. Smooth transitions keep stress loads low. The tooth is fully stabilized on the adapter nose. Kmax is easier Kmax is locked with a latch. This ensures the easiest, safest and most secure locking method for a hammer-less system. No prying or special tools are needed. The teeth can be changed quickly and with minimal effort. Locked and open position 5 Optimized Applications 1-1/2 leg adapter The 1-1/2 leg adapter is used on excavators and medium to large loaders. It provides maximum strength. Flush mount adapter The ush mount adapter is used on small to medium loaders and some excavators. It provides a ush cut underneath the bucket. Notched corner adapter The notched corner adapter is easy to weld in the corners of the bucket. It provides a clean cut at the bucket sides. 6 Adapters L T-shape corner adapters The L-shape corner adapter is a nonsymmetrical, heavy-duty corner adapter for tough applications. The T-style corner adapter is a symmetrical, very heavy-duty corner adapter for very tough applications. One style ts both left and right corners. Straddle corner adapter Straddle corner adapters can be welded in after completing the bucket shell. This saves time and money, and provides a stronger solution. These symmetrical adapters t both left - and right-side corners. 7 Optimized Applications RC (Rock Chisel) tooth RC is a heavy-duty tooth for standard to tough applications. SYL (Sharp, ribbed) tooth SYL is a general-purpose tooth for all standard applications. T (Tiger) tooth T is a very pointed tooth that can be used where increased penetration is needed, for example, in compacted or frozen materials. WT (Twin Tiger) tooth WT is a double-pointed tooth that provides clearance at the bucket sides. It can be used together with the T-style tooth. It can also be used at all adapter locations for scraping applications. UT (Twin Tiger U) tooth UT is a double-pointed tooth that features an extralong lifetime. 8 Teeth F (Flare) tooth F is a wide tooth for loading soft materials. TV tooth TV is a sharp tooth that can be used for scraping work, when wear is concentrated at the tip of the tooth. BPS tooth BPS is a double-rib tooth with increased resistance to breakage. RP (Rock Penetrator) tooth RP is a non-symmetric tooth for rock applications and is used on loaders. It has extra steel on the bottom and works well with segments between the adapters. RPX tooth RPX is a non-symmetric heavy duty quarry tooth for loaders. It features a special distribution of the wear metal to provide extra wear life. 9 Specications EXCAVATORS ADAPTERS AND TEETH Model Weight (tons) from PC128-150 PW130-160 PC160-PC180 PW170-PW180 PC210-230 PW200-220 10 10 15 15 20 20 20 PC240 20 20 24 24 25 30 40 53 53 68 70 to 16 16 22 22 25 25 25 25 25 40 40 40 40 53 68 68 88 119 Bucket type LP GP LP HD LP GP HD GP HD GP HD GP HD HD HD SH HD SH Edge mm 25 25 30 30 35 40 40 40 40 45 50 45 50 60 70 80 80 90 Kmax range K15 K15 K20 K20 K25 K25 K25 K25 K25 K30 K30 K30 K30 K50 K50 K70 K85 K85 Adapter type 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg 1-1/2 leg Bevel 30 30 30 30 25 25 25 25 25 30 30 30 30 30 30 30 30 30 Adapters part no K110015 K110015 K1030M20 K1030M20 K8035M25 K8040M25 K8040M25 K8040M25 K8040M25 K117530 K120030 K117530 K120030 K1060M50 K1070M50 K1080M70 K1080M85 K1090M85 Lock part no KP15C KP15C KP20C KP20C KP25C KP25C KP25C KP25C KP25C KP30C KP30C KP30C KP30C KP50C KP50C KP70C KP85C KP85C Tooth Rock chisel K15RC-B K15RC-B K20RC-B K20RC-B K25RC-B K25RC-B K25RC-B K25RC-B K25RC-B K30RC-B K30RC-B K30RC-B K30RC-B K50RC-B K50RC-B K70RC-B K85RC-B K85RC-B Tooth Tiger K15T K15T K20T K20T K25T K25T K25T K25T K25T K30T K30T K30T K30T K50T K50T K70T K85T K85T Tooth Twin tiger K15WT K15WT K20WT K20WT K25WT K25WT K25WT K25WT K25WT K30WT K30WT K30WT K30WT K50WT K50WT K70WT K85WT K85WT Tooth GP K15SYL-B K15SYL-B K20SYL-B K20SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K25SYL-B K30SYL-B K30SYL-B K30SYL-B K30SYL-B K50SYL-B K50SYL-B K70SYL-B K85SYL-B K85SYL-B Tooth Flare K15F K15F K20F K20F K25F K25F K25F K25F K25F K30F K30F K30F K30F K50F K50F K70F Tooth U Twin tiger K15UT K15UT K20UT K20UT K25UT K25UT K25UT K25UT K25UT K30UT K30UT K30UT K30UT K50UT K50UT K70UT K85UT K85UT PC250-290 PC300-380 PC400-450 PC600 PC750-800 WHEEL LOADERS ADAPTERS AND TEETH Model Weight tons WA200 WA250 WA320 WA380 WA430 WA470 WA470 HD WA480 WA480 HD WA500 WA500 HD WA600 WA600 WA700 WA800 10,8 13,8 14,5 18 20 24 24 25 25 32 32 46 46 71 99 K15 K15 K15 K15 K20 K20 K25 K20 K25 K30 K30 K50 K50 K70 K85 Kmax range Edge thickness mm 25 25 30 30 35 40 40 40 40 40 50 60 65 70 80 42 42 52 62 68 73 84 42 Gap mm Bevel 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 30 30 30 30 K8040M25 K8040M25 K8050M30 K1060M50 K1065M50 K1070M70 K1080M85 K8040M25 K9030M20 K9035M25 K9035M25 K9050M30 Adapter 1- 1/2 leg Adapter Flush K9025M15 K9025M15 K9025M15 K9025M15 K9030M20 K9030M20 Lock STD KP15C KP15C KP15C KP15C KP20C KP20C KP25C KP20C KP25C KP25C KP30C KP50C KP50C KP70C KP85C Tooth RP1 K15RP1 K15RP1 K15RP1 K15RP1 K20RP1 K20RP1 K25RP1 K20RP1 K25RP1 K25RP1 K30RP1 K50RP1 K50RP1 K70RP1 Tooth RP2 K15RP2 K15RP2 K15RP2 K15RP2 K20RP2 K20RP2 K25RP2 K20RP2 K25RP2 K25RP2 K30RP2 K50RP2 K50RP2 K70RP2 K85RP2 K50RPX K50RPX K70RPX K85RPX Tooth RP Quarry 10 Kmax Tooth System SELECTION CHART FOR ADAPTERS SELECTION CHART FOR TEETH Resistance to impact and wear (stronger) T corner adapter L corner adapter Straddle corner adapter 1-1/2 leg notched corner adapter Resistance to impact and wear (stronger) RPX RP RC BPS SYL UT F WT T TV Flush mount adapter Ease of penetration Ease of penetration 11 Ground Engaging Tools (G. E.T.) Kmax Tooth System Unique G. E.T. and buckets offered by Komatsu Komatsu offers a very wide G. E.T. range in addition to the Kmax system. It includes tooth systems for very small and very large machines, protective devices, cutting edges, end bits and rippers. The unique Kmax system and these special products cover all your individual machine applications. For best results, the high-performance Kmax system should be combined with a high-performance Komatsu bucket. We offer an extensive range of exclusively designed buckets, which come tted with the Kmax system. These buckets feature a special prole that is proven to increase productivity. They are offered in all duty classes from the lightest to the most severe applications. For more information on these unique Komatsu products, please consult your local Komatsu representative. Your Komatsu partner: Komatsu Europe International NV Mechelsesteenweg 586 B-1800 VILVOORDE (BELGIUM) Tel. 32-2-255 24 11 Fax 32-2-252 19 81 komatsu. eu FESS000200 09/2008 Materials and specications are subject to change without notice. is a trademark of Komatsu Ltd. Japan. Printed in Europe This specication sheet may contain attachments and optional equipment that are not available in your area. Please consult your local Komatsu distributor for those items you may require. Materials and specications are subject to change without notice.
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