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Ich kann es mit Worten tun...
Ich habe vor nicht allzu langer Zeit ein neues Realitätsparadigma formuliert... -:) Eine, die weder bewiesen noch widerlegt werden kann.
Hier ist sie:
Regelmäßigkeit ist eine Existenzform des Zufalls (d. h. ein besonderer Fall). Das Gegenteil ist in der Regel nicht der Fall.
Von hier aus:
1. Die wahrgenommene Realität ist ein Strom von Zufälligkeiten im Raum von (lokalen Fluktuationen von) Regelmäßigkeiten oder ein Strom von Regelmäßigkeiten (Absichten von empfindungsfähigen Wesen) im Raum von Zufälligkeiten.
Die erste Behauptung ist also, dass die Realität (das Universum) als Wahrnehmungsphänomen weder Zufälligkeit noch Regelmäßigkeit als solche enthält. Beides sind Manifestationen einer Natur, die sich der menschlichen Wahrnehmung entzieht.
Also, wir können "zastruyat"...-:)
Hier noch einige Überlegungen zu Ihrem g*th(w), wobei g=0,005
Es ist ein interessanter Prozess... Mit diesem Operator ziehen Sie alle Gewichte in die Nähe von +/-0,005 Null. Von dort aus werden sie im nächsten Zyklus wieder in den Lernprozess "einsteigen".
Sie erhalten eine Art "Lernimpuls", der einmal pro Countdown stattfindet.
Natürlich macht es keinen Sinn, die Gewichte in jeder Epoche einem solchen Einfluss zu unterwerfen - das Raster hat einfach keine Zeit, richtig zu lernen, da eine Epoche höchstwahrscheinlich nicht ausreicht, um auch bei einem glatten Vektor (wie dem fünfgliedrigen Sinus, den Sie mir für den Rastertest gegeben haben) normal zu lernen. Ich schlage vor, das Yuga die optimale Anzahl von Epochen zu nennen, die für das Training des Gitters erforderlich sind. Da das Yuga(N Epochen) in Ihrem System einmal vor jeder Vorhersage stattfindet, macht es Sinn, am Ende jedes Yuga(nach der Wettervorhersage) zu versuchen... Die vermeintliche "Kontinuität" des Wissens soll gewahrt bleiben und geht nur sehr allmählich verloren, da sich der neue Vektor vom alten nur durch ein Datum unterscheidet.
Und es gibt noch einen weiteren Gedanken. Es geht um das Thema der Grenzen der optimalen Gewichtsspanne. Meiner Meinung nach sollten wir +/-ln(D) als Grenzbereich versuchen:
Bevor ich mich mit Ihnen unterhielt, verbrachte ich sehr viele Stunden (und sogar Tage) damit, einschichtige Perseptrons in der Genetik zu testen. Im Laufe dieser faszinierenden, aber sinnlosen Tätigkeit konnte ich feststellen, dass die Gewichte in erfolgreich geschärften Modellen selten über +/-(2,5 : 3,0) hinausgehen und die Eingaben in diesen Perseptrons höchstens 8 waren. Ein zweiter oder alternativer Punkt für die Anwendung von g*th(w) wäre dann, wenn eines der Gewichte den zulässigen Bereich von +/-ln(D) erreicht
Hier, Fedor, gibt es einen wichtigen Trick: Wenn wir ein NS auf einige Eingangsvektoren trainiert haben, dann zerstört die Anwendung des Operators th() auf alle seine gesetzten Gewichte nicht sein Wissen, sondern komprimiert nur den Bereich, in dem seine Gewichte definiert sind. Dies ist ein wichtiger Punkt, der es ermöglicht, den "Sättigungseffekt" loszuwerden, was die Rechenleistung von NS spart und die mögliche Quasistationarität der Marktprozesse ausnutzt.
Was den Rest Ihrer Ausführungen betrifft, so brauche ich Zeit, um darüber nachzudenken.
Ich lerne, Matcad zu benutzen... ein gutes Werkzeug. Sergey, ich bin neugierig, wie sehen Sie Ihre Gitterergebnisse in Matcad? Zeichnen Sie Diagramme?
Und eine weitere wichtige Frage - wie kann man Kurse aus MT4 in Matcad einfügen?
Nun, ja - ich erstelle Diagramme. Sehr praktisch!
Was den Export von Daten in das Matkad-Format betrifft, so gibt es nichts Einfacheres. Gehen Sie zu Ihrem Angebotsarchiv und klicken Sie auf die Schaltfläche "Exportieren" für das gewünschte Angebot. Wählen Sie die Option "ASCII Text (*.prn)" aus dem Kontextmenü, geben Sie den Pfad zum Speichern der Datei an, und schon sind Sie fertig. Dies ist ein natives matkadisches Format. In Matcad liest man aus der Datei: Open=READPRN("Dateiname.prn")<2>. Zwei bedeutet (zusammen mit den Klammern im oberen Index des Befehls, siehe Dashboard), dass Sie nur die zweite Spalte, die den Eröffnungskursen am gewählten TF entspricht, aus der Datei lesen (Minuten nehmen).
Das habe ich nicht gemeint...
Nun, okay. Wenn Sie daran interessiert sind, lassen Sie es mich wissen und ich werde Ihnen alles darüber erzählen.
Die "Kontinuität" des Wissens soll gewahrt bleiben und geht nur sehr allmählich verloren, weil sich der neue Vektor nur um eine Zahl vom alten unterscheidet.
Zu diesem Thema fällt mir noch etwas ein.
Vor nicht allzu langer Zeit habe ich mit "exaktem" Training gespielt, ein einzelnes Neuron, Trainingsvektor mit der Länge gleich der Anzahl der Neuroneneingänge (ohne konstanten Offset - er war nicht vorhanden) P=w. Ich habe es nur zum Spaß gemacht. Es ist klar, dass bei dieser Formulierung das Gitter so genau wie gewünscht auf der Trainingsstichprobe trainiert werden kann (Anzahl der einstellbaren Parameter gleich der Anzahl der linearen Gleichungen), so dass ich mich nicht mit ORO abmühe und die genauen Werte der Gewichte durch Lösen eines Systems linearer algebraischer Gleichungen über die Newton-Methode in einem Bruchteil einer Sekunde erhalte. Der Effekt ist enorm - wir nehmen ein Perseptron mit 1000 Eingängen und erhalten in einer Sekunde die Werte der Gewichte, die uns für 1000 Trainingsvektoren, die jeweils 1000 Stichproben lang sind, den Fehler des Trainings "0" liefern! Können Sie sich das vorstellen? - Eine Matrix von 1000x1000 und nicht ein einziger Fehler! Es scheint, dass Sie nur ein kleines Element zu dieser Matrix hinzufügen - eine neue Probe (versuchen Sie, einen Schritt voraus zu sagen) und nichts Außergewöhnliches sollte passieren. Das Raster wird immer noch +1 oder -1 anzeigen, vielleicht nicht im Extremfall... Das Ergebnis ist jedoch entmutigend. Wenn dieses Raster bei 1000000 vorherigen Zählungen jedes Mal ins Schwarze getroffen hätte, hier, sofort - in Cosmos - statt +/-1 - 4872365695. Was sagt man dazu! Und du sagst "nur eine Zählung"...
Das alles ist die Folge eines wilden Überlernens des Perseptrons.
Pannen im Forum!!!
Ich lerne, Matcad zu benutzen... ein gutes Werkzeug. Sergey, ich bin neugierig, wie sehen Sie Ihre Gitterergebnisse in Matcad? Zeichnen Sie Diagramme?
Und noch eine wichtige Frage - wie kann man Kurse aus MT4 in Matkad einfügen?
Hier ein Beispiel dafür, wie ich arbeite. Ich übertrage Daten an Matkad. Das ist bequemer.
Im Archiv befindet sich ein Skript, das Informationen in einem bestimmten Format sendet
(Zeit-Öffnen-Hoch-Tief-Schließen-Stunde-Min-Tag-Monat-Jahr-Tag der Woche)
Sie müssen sie nur an die benötigte Tabelle anhängen und das Datum des benötigten Verlaufs angeben (der Verlauf muss bereits über das Angebotsarchiv hochgeladen worden sein) .
Wir übertragen die erhaltenen Dateien (GBPUSD_4.prn in diesem Beispiel und EURUSD_4.prn) in das Verzeichnis, in dem sich die Matcad-Datei befindet, und arbeiten dort.
Wenn Sie eine Analyse mit mehreren Währungen durchführen, sollten Sie die Löcher nicht vergessen. Ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie die Daten in der Matcad-Datei synchronisieren können.
Matcad Version 14. Alles ist im Archiv enthalten.