Eine schnelle und kostenlose Bibliothek für MT4, sehr zur Freude der Neuralnetworker - Seite 11
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Guten Tag an alle, der Optimierungsgraph wird nicht gezeichnet, nach der Optimierung wird die folgende Zeichenkette ausgegeben
2009.12.21 15:52:54 Während der Optimierung wurden 897 Durchläufe durchgeführt. 897 Ergebnisse wurden als unbedeutend verworfen.
Kann jemand helfen?
Ich habe ein anderes Terminal ausprobiert, dasselbe Ergebnis, keine Ahnung, was ich tun soll :(
Ich habe es in einem anderen Terminal versucht und dasselbe, ich habe keine Ahnung, was ich tun soll :(
Klicken Sie während der Optimierung mit der rechten Maustaste auf die Optimierungsergebnisse, und deaktivieren Sie die Option "Unbrauchbare Ergebnisse überspringen". Im Allgemeinen ist das Problem mit der Suche in 1 Minute gelöst, während Sie "Was tun, was tun?
Suche https://www.mql4.com/ru/search/have%20been%20discarded%20as%20insignificant, eines der Ergebnisse ist https://forum.mql4.com/ru/24644/page7#191364
Eigentlich ging es um etwas anderes, ich habe explizit das Datum vom 20.12.08 bis 20.12.09 eingestellt und alles war in Ordnung, aber trotzdem danke, und ich habe diese Beiträge gefunden.
Yuri ich wollte Ihnen eine Frage stellen, auf Ihrem Demo-Konto, die auf Seite 3 geäußert wird, verwenden Sie nur Ihre EA oder machen Sie auch Trades manuell? und eine andere Frage, ist die EA für Multi-Währungshandel eingerichtet?
In diesem EA erhalten alle Ausschussnetzwerke das gleiche Eingangssignal und benötigen die gleiche Antwort. Es ist nicht überraschend, dass die Netze zur gleichen Lösung konvergieren. In diesem Beispiel ist es möglich, ein Gitter zu belassen oder das Eingabesystem so zu ändern, dass verschiedene Netze verschiedene Eingänge haben, die Ausgänge können aber gleich bleiben.
Der Sinn des Ausschusses besteht ja gerade darin, ihn mit denselben Daten zu füttern und das Ergebnis durch Mittelwertbildung (vorzugsweise über die besten Instanzen des Ausschusses) zu erhalten. Ein Raster kann belassen werden, wenn die Eingabedaten einfach sind, d. h. das Signal-Rausch-Verhältnis groß ist (dies gilt nicht für Märkte). Ja - hier entsteht der Eindruck, dass ein Raster ausreicht, aber das liegt daran, dass es auf einem absichtlich begrenzten (falschen) Datensatz trainiert wird, der in stark abhängigen Variablen kodiert ist, und daher das Ergebnis des Trainings nicht auf andere Bereiche übertragbar sein wird.
Es ist eine gute Idee, verschiedene Inputs in verschiedene Maschen einzuspeisen, aber man sollte wählen, wie man die Gesamtmenge in Teilmengen für einzelne Maschen aufteilt (welches Prinzip das ist, ist eine andere Frage, es könnte die Art des Marktes, die Art der Transaktionen usw. sein), aber die Qualität der Inputs für jede Masche sollte dennoch kalibriert werden.
Der Sinn des Ausschusses besteht ja gerade darin, ihn mit denselben Daten zu füttern und das Ergebnis durch Mittelwertbildung (vorzugsweise über die besten Fälle des Ausschusses) zu erhalten .....
Ja - hier hat man den Eindruck, dass ein Raster ausreicht, aber das liegt daran, dass es auf einem absichtlich begrenzten (falschen) Datensatz trainiert wird, der in stark abhängigen Variablen kodiert ist, und daher wird das Trainingsergebnis nicht auf andere Abschnitte übertragbar sein.
Es stellt sich also heraus, dass 16 Raster, die mit zufälligen Gewichten von -1 bis 1 initialisiert wurden, nach der ersten Ausführung von ann_runs(...) mit einem InputVector[], 16 identische Ausgaben mit einer Genauigkeit von 8 Zeichen erhalten (nach den Protokollen zu urteilen)? Nein. Hier liegt eine Art Fehler vor.
Sie haben selbst geschrieben, dass das Thema der neuronalen Netze nicht einfach funktioniert. Also müssen wir es herausfinden...
Es sollte keine 8-stellige Genauigkeit geben...
Über die Bedeutung eines Ausschusses:
Es gibt verschiedene Strategien zur Bildung von Ausschüssen (algorithmische Zusammensetzungen, Ensembles).
Am einfachsten ist die Mittelwertbildung...
Hier können Sie Einzelheiten darüber lesen. Ich sage Ihnen gleich, dass der Bau irgendwelcher superkomplexer Kompositionen Ihnen keinen besonderen Vorteil bringt. Es geht einfach um etwas anderes.
Glauben Sie, dass das Ergebnis mehr oder weniger zufriedenstellend sein wird, wenn Sie dem Eingangsneuronka Werte für die Extrema und die Dauer zwischen ihnen geben?
Geprüft, gibt es nicht viel Sinn in der nackten Form. Obwohl die dort enthaltenen Daten erschöpfend zu sein scheinen, sind die Ergebnisse nicht sehr gut. Wie immer und überall bei NSs ist eine ernsthafte Vorverarbeitung dieser Daten erforderlich, und auch hier funktioniert es manchmal, manchmal nicht.
Geprüft, gibt es nicht viel Sinn in der nackten Form. Obwohl die dort enthaltenen Daten erschöpfend zu sein scheinen, sind die Ergebnisse nicht sehr gut. Wie immer und überall bei NSs ist eine ernsthafte Vorverarbeitung dieser Daten erforderlich, und auch hier funktioniert es manchmal, manchmal nicht.
Im Allgemeinen sind die stabilsten Ergebnisse mit welcher Art von Daten, die zumindest weniger als durchschnittliche Ergebnisse erhalten? in nackter Form im Sinne von vollständig in der nackten, oder skaliert von 0 bis 1 erhalten?
Im Allgemeinen werden die stabilsten Ergebnisse erzielt, wenn welche Art von Daten verwendet wird, hat jemand zumindest ein mehr oder weniger durchschnittliches Ergebnis? in nackter Form, meinen Sie völlig nackt, oder skaliert von 0 bis 1?
Solange Sie es nicht ausprobiert haben, ist es schwierig, die Vorteile der einzelnen Inputs zu beurteilen, denn der eine mag in einem Bereich besser funktionieren als der andere. Und Sie können ein durchschnittliches Ergebnis erhalten, indem Sie fast jede Eingabe versuchen. Naked ist ohne Vorverarbeitung, "0-1" ist nur eine spezielle Art der Normalisierung, es ist gut, aber vielleicht nicht genug... Die Vorverarbeitung ist eine ganze Wissenschaft, die imho komplizierter ist als die neuronalen Netze selbst, ebenso wie die Komprimierung, das Bleeding und die Kodierung und wahrscheinlich noch vieles mehr. Sie können damit beginnen, sich die Artikel von V.A. Krisilov anzusehen, die Sie unter http://neuroschool.narod.ru/ erhalten. Was Sie im Sinn haben, um eine Phase in NS zu setzen, verwende ich nur als eine Komponente einer komplexen Kombination von Eingängen, nichts weiter.