Neuronales Netz in Form eines Skripts - Seite 7
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Dieses spezielle Beispiel habe ich versucht zu realisieren. Keine Fehler, wenn "Build All" alles außer der .dll erstellt.
einen Schnaps nehmen
Dort habe ich den obigen Code eingefügt
hat keine Parameter eingegeben ...
aber dieses Projekt in VC++ 6.0 sollte definitiv eine DLL erstellen
---
auch in Versionen höher als vc++ 6.0 wird die DLL erstellt
Ältere Versionen konvertieren das Projekt zum Zeitpunkt des Öffnens... zu ihrer Freilassung
Sie könnten auch dies versuchen
http://www.softpile.com/Development/Libraries/Download_03216_1.html
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/Genetic_Algorithm.aspx
http://www.codeproject.com/KB/cs/GA_ANN_XOR.aspx
Nur als Beispiel.
--- Es wird dringend davon abgeraten, es in der realen Welt einzusetzen.
Überlegungen zur Markteintrittsmethode
Wie Sie sehen können, erzeugt die Neuronik (und jeder andere Signalmechanismus) ständig Signale. Wenn wir bereits auf dem Markt sind, beginnt das System, mehrere Positionen zu eröffnen. Wie ich in den Geschäften sehe, sind ein Take-Profit und ein Stop-Loss in den Aufträgen enthalten. Deshalb schlage ich vor, so etwas wie einen Signalpuffer zu implementieren. Und wir sollten den Markt nur mit einem von ihnen betreten (kurz gesagt, nicht mit mehr als einem Auftrag).
Die Vorteile. Wenn ein entgegengesetztes Signal zu dem Signal im Puffer vorliegt, für das wir einen offenen Auftrag haben, steigen wir nicht sofort in den Markt ein, sondern warten auf den Abschluss bei Take Profit. Es sieht also wie ein "umgekehrtes" System aus (wir haben geschlossen, um zu kaufen und sofort geöffnet, um zu verkaufen). Es ist, als ob wir nach einer schwankenden Marktbewegung greifen und versuchen, uns mit ihr zu synchronisieren.
Ich habe den Eindruck (auch wenn ich mich sehr irren kann), dass die Trades des gleichnamigen Expert Advisors in etwa nach dem gleichen Prinzip durchgeführt wurden. Das neuronale Netz erzeugt viele Einstiegssignale, aber nur eines wurde geöffnet und der Einstieg nach dem Schließen erfolgte sofort in die entgegengesetzte Richtung.
Zweitens. Wenn die Eröffnung in eine Richtung erfolgt und Signale in dieselbe Richtung empfangen werden, ist dies eine gute Unterstützung für die Position, da man davon ausgeht, dass die Eröffnung korrekt ist. Natürlich kann es zwei Varianten geben - die Signale kommen, wenn unsere Position im Plus ist oder wenn wir im Minus sind. Es ist auch möglich, die Stop-Levels zu analysieren und zu ändern (z.B. Take Profit), oder sie auf Breakeven zu verschieben.
Sie sollten auch immer den Stoppkurs des Signals berücksichtigen. Dies ist wichtig für die Eröffnung von Positionen, wenn ein Stop-Loss ausgelöst wird. Wenn wir zum Beispiel einen Kaufauftrag mit einem Stop-Loss von 70 Punkten eröffnen und ein Verkaufssignal erhalten, bei dem der TakeProfit höher ist als der Stop-Loss, können wir die Verkaufsposition nicht eingehen.
Wie auch immer, hier ist ein Gedanke.
Überlegungen zur Markteintrittsmethode
Wie Sie sehen können, erzeugt die Neuronik (und jeder andere Signalmechanismus) ständig Signale. Wenn wir bereits auf dem Markt sind, beginnt das System, mehrere Positionen zu eröffnen. Wie ich in den Geschäften sehe, sind ein Take-Profit und ein Stop-Loss in den Aufträgen enthalten. Deshalb schlage ich vor, so etwas wie einen Signalpuffer zu implementieren. Und wir sollten den Markt nur mit einem von ihnen betreten (kurz gesagt, nicht mit mehr als einem Auftrag).
Die Vorteile. Wenn ein entgegengesetztes Signal zu dem Signal im Puffer vorliegt, für das wir einen offenen Auftrag haben, steigen wir nicht sofort in den Markt ein, sondern warten auf den Abschluss bei Take Profit. Es sieht also wie ein "umgekehrtes" System aus (wir haben geschlossen, um zu kaufen und sofort geöffnet, um zu verkaufen). Es ist, als ob wir nach einer schwankenden Marktbewegung greifen und versuchen, uns mit ihr zu synchronisieren.
Ich habe den Eindruck (auch wenn ich mich sehr irren kann), dass die Trades des gleichnamigen Expert Advisors in etwa nach dem gleichen Prinzip durchgeführt wurden. Das neuronale Netz erzeugt viele Einstiegssignale, aber nur eines wurde geöffnet und der Einstieg nach dem Schließen erfolgte sofort in die entgegengesetzte Richtung.
Zweitens. Wenn die Eröffnung in eine Richtung erfolgt und Signale in dieselbe Richtung empfangen werden, ist dies eine gute Unterstützung für die Position, da man davon ausgeht, dass die Eröffnung korrekt ist. Natürlich kann es zwei Varianten geben - die Signale kommen, wenn unsere Position im Plus ist oder wenn wir im Minus sind. Dies kann ebenfalls analysiert werden, und wir können die Stopp-Levels ändern (z. B. TakeProfit) oder auf Breakeven verschieben.
Sie sollten auch immer den Preis der Signalstopps berücksichtigen. Dies ist wichtig für die Eröffnung von Positionen, wenn ein Stop-Loss ausgelöst wird. Wenn zum Beispiel ein Kaufauftrag mit einem Stopp-Loop von 70 Punkten eröffnet wird und ein Verkaufssignal mit einem Take-Profit über dem Kauf-Stop-Loop eintrifft, können wir in diesem Fall die Verkaufsposition nicht eingehen.
Hier ist also ein Gedanke.
Wenn Sie das Skript YZ_BETTER_HC_2_2.rar meinen, versichere ich Ihnen, dass es sich nur um ein Experiment handelt und nicht vollständig ist.
das Gitter erzeugt keine Signale, sondern eine Richtung
die Eingänge werden durch einen primitiven Filter gebildet
Niemand hindert Sie daran, weitere Indikatoren-Filter hinzuzufügen.
---
Nehmen Sie eine kurze Haltestelle gibt es auch eine kurze Haltestelle, ich war gerade dabei, um visuell zu sehen, der Punkt, das Raster zeigt eine mögliche Umkehr
---
dieses Gitter hat
6 Eingaben geben den Abstand in Pips zwischen den Mittelwerten an, z.B. 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55
4-50 Neuronen 1. versteckte Schicht (Anzahl der Neuronen in beiden Schichten, die beim Training ausgewählt werden)
4-50 Neuronen 2. versteckte Schicht
3 Neuronen aus.
------------- kaufen ---- verkaufen -- flach
Ausgabe 1 | 0.00x | 0.9xxx | 0.00x
Ausgang 2 | 0.00x | 0.00x | 0.9xx
Ausgabe 3 | 0.9xx | 0.00x | 0.00x
---Bei einer Frequenz von 2,6 Gigahertz dauert das Training für die 7 Proben etwa 1 bis 10 Minuten.
in C++ mit 7 Beispielen dauert es eine Sekunde bis eine Minute, um zu lernen
---
Netzwerker wissen, dass 7 Proben zu wenig sind
Wenn Sie das Skript YZ_BETTER_HC_2_2.rar meinen, versichere ich Ihnen, dass es sich nur um ein Experiment handelt, und nicht um ein vollständiges
das Netz dort erzeugt keine Signale, sondern eine Richtung
die Eingänge werden durch einen primitiven Filter gebildet
Niemand hindert Sie daran, weitere Indikatoren-Filter hinzuzufügen.
---
Nehmen Sie eine kurze Haltestelle gibt es auch eine kurze Haltestelle, ich war gerade dabei, um visuell zu sehen, der Punkt, das Raster zeigt eine mögliche Umkehr
---
Dieses Gitter hat
6 Eingaben gefüttert Pips Abstände zwischen den Durchschnitten wie 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55
4-50 Neuronen in der 1. versteckten Schicht (die Anzahl der Neuronen in beiden Schichten wird beim Training ermittelt)
4-50 Neuronen 2. versteckte Schicht
3 Neuronen aus.
------------- kaufen ---- verkaufen -- flach
Ausgabe 1 | 0.00x | 0.9xxx | 0.00x
Ausgang 2 | 0.00x | 0.00x | 0.9xx
Ausgabe 3 | 0.9xx | 0.00x | 0.00x
---Bei einer Frequenz von 2,6 Gigahertz dauert das Training für die 7 Proben etwa 1 bis 10 Minuten.
in C++ mit 7 Beispielen dauert es eine Sekunde bis eine Minute, um zu lernen
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Netzwerker wissen, dass 7 Proben zu wenig sind
Der Code ist für mich eindeutig. Ich spreche von "im Allgemeinen".
Auch wenn Sie Indikatoren anbringen und das Netzwerk lediglich seine Signale filtert (oder umgekehrt, der Indikator filtert die vom Netzwerk vorgegebene Richtung), werden die Signale in jedem Fall zum Zeitpunkt der offenen Aufträge erscheinen. In diesem Fall können Sie das Schema verwenden, um die Multiplikation von Aufträgen zu vermeiden.
Der Code ist für mich eindeutig. Ich spreche von "im Allgemeinen".
Auch wenn Sie Indikatoren anbringen und das Netzwerk lediglich seine Signale filtert (oder umgekehrt, der Indikator filtert die vom Netzwerk vorgegebene Richtung), werden die Signale in jedem Fall zum Zeitpunkt der offenen Aufträge erscheinen. In diesem Fall können wir das Schema verwenden, um die Multiplikation von Aufträgen zu vermeiden.
In einem funktionierenden System, versteht sich.
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in dem Experiment möchte ich nur sehen, wie das Netz funktioniert
durch das Filtern versuche ich nur, ein wenig davon herauszuschneiden.
Stellen Sie sich die folgende Situation vor:
Die NS arbeitet, arbeitet, studiert, studiert, und dann - peng - kappt jemand Tschubais (mit einem kleinen Buchstaben) den Strom, den wir brauchen.
Und all die Arbeit und das Gelernte gehen den Bach runter (für Tschubais).
Die nächste Einführung:
1. Regelmäßiges Ablegen (Speichern) der "Lerndaten".
2. In dem Fall, wie oben erwähnt, lesen Sie diese Daten während der Initialisierung des Expert Advisors.
Auf diese Weise brauchen wir den NS nicht noch einmal zu unterrichten.