"New Neural" es un proyecto de motor de red neuronal de código abierto para la plataforma MetaTrader 5. - página 94
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Buenas palabras, Mikhalych.
Incluso el propio Andrei, al que se le ocurrió el tema, admitió que tiene una simple red neuronal y genética. Eso es todo. Y los otros componentes "secretos" se encuentran en otra área de comprensión.
¿El único portador de la cual es exclusivamente usted y nadie más?
Me refiero a lo que escribiste de "compartir tus conocimientos" ¿qué conocimientos? Hay muchos libros y artículos sobre MdD. ¿Qué otro conocimiento puede haber?
Yo ni siquiera estaba allí, solo leía los posts antiguos, había todo tipo de privados, científicos filósofos y alguien más
Te advertí que sería malinterpretado. Aquí está - no tardó mucho.
¿El único portador de la cual es exclusivamente usted y nadie más?
No, no soy portador de nada, es más, soy estúpido. Por eso me resulta tan fácil evaluar la información de forma no crítica
¿Qué tiene que ver eso con el ídolo? Simplemente apelaba a la comprensión y a la discreción. Hay mucha inteligencia ahí, porque es imposible que un hombre de tres centavos escriba su propio programa de ML por separado.
Ahora que... hay alglib. Hay una red neuronal, un bosque y una regresión. ¿Necesitas algo más? Estoy de acuerdo, la red neuronal es un poco exagerada. Pero el bosque está bien. Se puede debatir, pero nadie lo quiere. Por eso nadie sabe cómo usarlo.
¿Qué? Lo que hizo Reshetov, ¿se necesita cerebro para hacerlo? Lo único que hace falta es no tener miedo a avergonzarse. Esa es una red infernal... con un coeficiente de ajuste en el optimizador. ¿No te hace gracia?
Una red neuronal. Eso es lo que estoy escribiendo, que los expertos no tiran aquí para desarrollar un método conveniente de aplicación de redes neuronales, que podría ser tomado y utilizado para cualquier tarea en 5 minutos (y es posible). Cuando se empezó con las redes neuronales, había una completa esquizofrenia... Uno requería GUI de inmediato, otro quería habilitar/deshabilitar las conexiones aleatoriamente, luego apareció algún payaso con alguna red de eco - demostró imágenes divertidas... Ese es el nivel al que va todo.
Madera. Si alguien hubiera escrito un artículo en condiciones, todo el mundo lo habría entendido y todo se habría desarrollado. Pero aquí todo el mundo es bueno para los chismes.
No, no soy portador de nada, es más, soy estúpido. Por eso me resulta tan fácil evaluar la información de forma relajada e imparcial.
Y no hace falta que entiendas nada, lo principal es que tengas mucho lucimiento y fotos más grandes.
¿Qué? Lo que hizo Reshetov, ¿se necesita cerebro para hacer eso? Lo único que hace falta es no tener miedo a avergonzarse. Esa es una red infernal... con un coeficiente de ajuste en el optimizador. ¿No te hace gracia?
Una red neuronal. Eso es lo que estoy escribiendo, que los expertos no tiran aquí para desarrollar un método conveniente de aplicación de la red neuronal, que podría ser tomado y utilizado para cualquier tarea durante 5 minutos (y es posible). Cuando se empezó con las redes neuronales, había una completa esquizofrenia... Uno requería GUI de inmediato, otro quería habilitar/deshabilitar las conexiones aleatoriamente, luego apareció algún payaso con alguna red de eco - demostró imágenes divertidas... Ese es el nivel al que va todo.
Madera. Si alguien hubiera escrito un artículo en condiciones, todo el mundo lo habría entendido y todo se habría desarrollado. Pero aquí todo el mundo es bueno para los chismes.
Más tarde escribió el estudio elon jpredictor en java, 2 redes neuronales (mlp y svm, para ser específicos) con selección automática de características.
¿Sabes qué es lo que pasa con el mío? entrenar con datos artificiales en 1 minuto y obtener beneficios sin límites con datos artificiales. No se puede hacer eso en el mercado real, por supuesto. De ahí el cuento de que el trabajo posterior va más allá de la comprensión del ML, sino que está dentro de la comprensión de los patrones en el mercado
Tú mismo no sabes nada pero escribesMás tarde, escribió un jpredictor stand elon en java, con 2 redes neuronales (mlp y svm, más concretamente) con selección automática de características
¿Qué tiene de malo el mío? Entrénalo con datos artificiales en 1 minuto y obtén beneficios ilimitados con datos artificiales. No se puede hacer eso en el mercado real, por supuesto. De ahí el cuento de que el trabajo posterior va más allá de la comprensión del ML, sino que está dentro de la comprensión de los patrones en el mercado
Tú mismo no sabes nada, pero escribesNo he visto lo que escribió allí, pero me imagino viendo el resto de su obra.
¿Cuál es el tuyo y dónde está? ¿Es el que pasa por un montón de bibliotecas? Lo siento, pero es difícil encontrar un ejemplo allí, no es que se pueda utilizar todo en su trabajo.
Oh, es el normal... Ya lo he explicado dos veces, y lo estoy explicando por tercera vez, para que se aplique fácil y rápidamente para resolver cualquier problema que surja al escribir un EA... ...para no empantanarse con un algoritmo de Asesor Experto en absoluto... y es posible. Sin embargo, es triste que algunas personas ni siquiera puedan soñar con ello.
***
Muchas cosas no las sé, pero sin embargo, en su día tuve el código de un perceptrón multicapa universal entrenado por propagación de errores hacia atrás. Y no me molesto con los métodos modernos de MO, porque suena más a secta que a algo serio.
No he visto lo que ha escrito allí, pero me imagino viendo el resto de su obra.
¿Cuál es el tuyo y dónde está? ¿Es el que pasa por un montón de bibliotecas? Lo siento, pero no hay manera de averiguar un ejemplo allí, no es que usted puede utilizar todo en su trabajo.
Oh, es tan normal... Ya lo he explicado dos veces, y lo estoy explicando por tercera vez, para que se aplique fácil y rápidamente para resolver cualquier problema que surja al escribir un EA... ...para no empantanarse con un algoritmo de Asesor Experto en absoluto... y es posible. Sin embargo, es triste que algunas personas ni siquiera puedan soñar con ello.
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Muchas cosas no sé, pero sin embargo, en su día tuve el código de un perceptrón multicapa universal entrenado por propagación de errores hacia atrás.
En el hilo de MO se discutió repetidamente su jpredictor. Por supuesto, nadie habla de la neurona en mql.
El mío no tiene un montón de librerías, sólo un bosque de alglib. Allí todo es muy sencillo, es imposible pensar en algo más simple. Puedes utilizar cualquier indicador y entrenarlo casi al instante. Así que no hay que molestarse en absoluto.
Además, en una biblioteca separada hay un ejemplo de entrenamiento sobre datos artificiales (fie Weierstrass), y está claro que sobre cualquier dato con patrones (ciclos periódicos) esta biblioteca funciona como un grial. No hay ciclos de este tipo en el mercado, y encontrarlos y aislarlos está fuera del alcance del ML.
En el hilo de MO se ha discutido muchas veces su jpredictor. Por supuesto, nadie habla de la neurona que está en mql.
El mío no tiene un montón de librerías, sólo un bosque de alglib. Todo es muy sencillo allí, no podría ser más simple. Puedes utilizar cualquier indicador y entrenarlo casi al instante. Así que no hay que molestarse en absoluto.
Además, en una biblioteca aparte hay un ejemplo de entrenamiento sobre datos artificiales (fie Weierstrass), y está claro que sobre cualquier dato con patrones (ciclos periódicos) esta lib funciona como un grial. No hay ciclos de este tipo en el mercado, y encontrarlos y aislarlos está fuera del alcance del ML.
Entonces, la verdadera pregunta es: ¿por qué la gente no lo utiliza? ¿Quizás hay algo que no funciona? En términos de usabilidad... la claridad de las instrucciones... No tengo el menor deseo de intentarlo, porque sé que todo será tan complicado, que no podré saber dónde ponerlo todo.