una estrategia de negociación basada en la teoría de las ondas de Elliott - página 256
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Sí, sé que soy un pésimo narrador. Le expliqué todo lo que pude, pensé que era mejor no repetirme demasiadas veces. :о)))
Por lo que entiendo ahora, el valor de PE en un punto determinado cambia a medida que el recuento actual se desplaza más y más a la derecha? Al fin y al cabo, el canal que conecta este punto y el punto de referencia actual está cambiando.
Exactamente. Ahora añada la dinámica del cambio y podrá ampliar sus conocimientos sobre el proceso. Volviendo al motorista, sólo hay que abstraerse un poco de un problema clásico de física. Supongamos que en algún momento conocemos el punto de equilibrio y sólo él. Es bastante difícil decir a la vez (te recuerdo que estamos abstraídos del problema particular y sabemos muy poco del sistema particular) qué está haciendo, si va recto o empieza a girar y si es un giro brusco o no. Esta pregunta, indirectamente, por supuesto, puede ser respondida por el conocimiento del equilibrio en las líneas de tiempo del movimiento pasado.
Todo lo que hago es rastrear la dinámica de los cambios de los extremos locales (mínimos en este caso) en relación con la ventana N para cada marco temporal en el que hemos observado el proceso de longitud N (está adornado). En la imagen se puede ver cómo se "forman" las ventanas en el tiempo. A continuación, simplemente los combino:
Para este enfoque, la ventana de longitud N debe ser siempre un valor constante. La matriz, o superficie, tiene el siguiente tamaño [N: (zona N)]. La elección de N en sí es una historia aparte.
Ayer me encontré con un post que me pareció muy interesante y que en cierto modo se solapa con los temas tratados aquí (imho).
http://forum.fxclub.org/showthread.php?t=22097&page=3
es un post anterior en un hilo de un UP (largo)
Esta es la situación
Si tomamos una muestra (Close)en cualquier lugar EURUSD h1 216 bares y calcular en esta muestra los coeficientes para una regresión parabólica. F(x)=A0+A1*x+A2*x^2
Después de calcular el gradiente potencial
int shift=215;
for (int j=shift-3;j>=0;j--)
{
ArrayResize(a_Price,shift+3-j);
ArrayInitialize(a_Price,0);
int s=1;
for (int i=shift;i>=j;i--)
{
a_Price[s]=Close[i];
s++;
}
Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-j);
double summGradienta=0;
for (int x=1;x<=shift-j;x++)
{
summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2));
}
GP[j]=summGradienta*1000000000;
}
resulta un número curioso (siempre es negativo) y aproximadamente en la zona de - 0,0278
y si se ejecuta el indicador a través de la historia en la visualización de los contornos de este indicador se mantienen constantes sobre todo la muestra más estable.
lo más importante contornos no dependen de marco de tiempo y el par de divisas
esencia de la función
Raschet_koefficientov_paraboli
IOC y la solución del sistema por la matriz inversa
¿cómo se puede utilizar?
PS. Este es mi intento "fallido" de un post de solandr 08.07.06 20:12
No tengo fotos como las que hay
Respetuosamente
PPS Si alguien necesita voy a publicar aquí mi código en su totalidad.
Para insertar un código, utilice la etiqueta de código. Así su texto será mucho más fácil de leer.
Además, cuando se hace el cálculo de los coeficientes de regresión parabólica por ANC, se obtiene un sistema de 3 uranios. Se puede resolver de forma general. Esto da lugar a 3 fórmulas para 3 coeficientes de regresión que no son demasiado complicadas. Su cálculo es mucho más fácil y, sobre todo, más fiable que la construcción de la matriz inversa.
De hecho, no tengo nada que decir ya que no hay código. Pero si lo expones, creo que solandr te ayudará a resolverlo.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Gradient_Potenciala_ind.mq4 | //| olyakish | //| | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "olyakish" #property link "" #property indicator_separate_window #property indicator_buffers 2 #property indicator_color1 Red #property indicator_color2 Blue #property indicator_level1 0 /* #property indicator_level2 0.0254 #property indicator_level3 -0.0229 */ #property indicator_minimum -0.03 #property indicator_maximum 0.03 double Matrica[4,5]; double det,det1; double Matrica`[4,4]; double A0,A1,A2; double a_Price[]; double GP[],MA[],GP_Rev[]; int shift; double NullGradient; //---- функция расчета коэффициентов параболы типа F(x)=A0+A1*x+A2*x^2 //---- передаем массив цен по которым происходит расчет коэффициентов и количество баров для расчета int init() { SetIndexStyle(0, DRAW_LINE); SetIndexBuffer(0, GP); SetIndexLabel(0, "Gradient_Potenciala"); SetIndexStyle(1, DRAW_LINE); SetIndexBuffer(1, MA); SetIndexLabel(1, "MA"); shift=iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false); SetIndexDrawBegin(0, 10); return(0); } void Raschet_koefficientov_paraboli(double Mass_Price[], int bars_in) { //---- метод наименьших квадратов и решение системы уравнений обратной матрицей // --- имеем заполненную матрицу 3*4 ArrayInitialize(Matrica,0); ArrayInitialize(Matrica`,0); Matrica[1,1]=bars_in; for (int i=1;i<=bars_in;i++) { Matrica[1,2]+=i; Matrica[1,3]+=MathPow(i,2); Matrica[2,3]+=MathPow(i,3); Matrica[3,3]+=MathPow(i,4); Matrica[1,4]+=Mass_Price[i]; Matrica[2,4]+=Mass_Price[i]*i; Matrica[3,4]+=MathPow(i,2)*Mass_Price[i]; } Matrica[2,1]=Matrica[1,2]; Matrica[2,2]=Matrica[1,3]; Matrica[3,1]=Matrica[2,2]; Matrica[3,2]=Matrica[2,3]; // ее det det= (Matrica[1,1]*Matrica[2,2]*Matrica[3,3]+Matrica[2,1]*Matrica[3,2]*Matrica[1,3]+Matrica[1,2]*Matrica[2,3]*Matrica[3,1])- (Matrica[1,3]*Matrica[2,2]*Matrica[3,1]+Matrica[1,2]*Matrica[2,1]*Matrica[3,3]+Matrica[1,1]*Matrica[2,3]*Matrica[3,2]); //Comment ("det=",det); //обратную матрицу Matrica`[1,1]=((Matrica[2,2]*Matrica[3,3])-(Matrica[2,3]*Matrica[3,2])); Matrica`[1,2]=-((Matrica[2,1]*Matrica[3,3])-(Matrica[2,3]*Matrica[3,1])); Matrica`[1,3]=((Matrica[2,1]*Matrica[3,2])-(Matrica[2,2]*Matrica[3,1])); Matrica`[2,1]=-((Matrica[1,2]*Matrica[3,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[3,2])); Matrica`[2,2]=((Matrica[1,1]*Matrica[3,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[3,1])); Matrica`[2,3]=-((Matrica[1,1]*Matrica[3,2])-(Matrica[1,2]*Matrica[3,1])); Matrica`[3,1]=((Matrica[1,2]*Matrica[2,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[2,2])); Matrica`[3,2]=-((Matrica[1,1]*Matrica[2,3])-(Matrica[1,3]*Matrica[2,1])); Matrica`[3,3]=((Matrica[1,1]*Matrica[2,2])-(Matrica[1,2]*Matrica[2,1])); //расчет коэффициентов параболы A0-с, A1-b, A2=a A0=(Matrica`[1,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[1,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[1,3]*Matrica[3,4])/det; A1=(Matrica`[2,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[2,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[2,3]*Matrica[3,4])/det; A2=(Matrica`[3,1]*Matrica[1,4]+Matrica`[3,2]*Matrica[2,4]+Matrica`[3,3]*Matrica[3,4])/det; return(0); } int start() { if(ObjectFind("Start")!=0) {Comment ("Вертикальная линия Start не найдена");}////return(0);} else {Comment ("Вертикальная линия Start на баре ",iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false) );} shift=iBarShift(NULL, 0, ObjectGet("Start", OBJPROP_TIME1),false); shift=215; GP[shift+1]=0; GP[shift]=0; GP[shift-1]=0; GP[shift-2]=0; for (int j=shift-3;j>=0;j--) { ArrayResize(a_Price,shift+3-j); ArrayInitialize(a_Price,0); int s=1; for (int i=shift;i>=j;i--) { a_Price[s]=Close[i]; s++; } Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-j); double summGradienta=0; for (int x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } GP[j]=summGradienta*100000000000; } SetIndexLabel(0, "Gradient_Potenciala"+GP[1] ); Comment (GP[1]); ////////////////////////------------------------------------------------------------ //-0.0216 /* ArrayResize(a_Price,shift+2); ArrayInitialize(a_Price,0); int s=1; for (i=shift;i>=1;i--) { a_Price[s]=Close[i]; s++; } */ /* for(i=1;i<=200;i++) { a_Price[s]=Close[2]-100*Point+i*Point; Raschet_koefficientov_paraboli(a_Price,shift-1); summGradienta=0; for (x=1;x<=shift-j;x++) { summGradienta+=Close[shift-x+1]-(A0+A1*x+A2*MathPow(x,2)); } summGradienta =summGradienta*1000000000; // Alert(Close[2]-100*Point+i*Point,"=",summGradienta); } */ /* ArrayResize(GP_Rev,ArrayRange(GP,0)); ArrayCopy(GP_Rev,GP,0,0,WHOLE_ARRAY); // ArrayIsSeries(GP_Rev); ArraySetAsSeries(GP_Rev,1); int ma_period=25; for(i=shift-ma_period-15;i>=1;i--) { MA[i]= iMAOnArray(GP_Rev,0,ma_period,0,MODE_SMA,i); } */ // MA[2]= iMAOnArray(GP_Rev,0,10,0,MODE_SMA,2); // MA[3]= iMAOnArray(GP_Rev,0,10,0,MODE_SMA,15); // Comment ("MA[1]",MA[1]); return(0); } //+------------------------------------------------------------------+Mira lo que dibuja en la visualización.
1. Tomamos una muestra de, por ejemplo, los últimos 100 compases [99,0]. Para esta muestra queremos ver cómo ha cambiado el gradiente de fuerza que influye en la bola de precio que rueda a lo largo de la ranura curva inclinada. Suponemos que esta misma depresión comienza en la barra 99 y termina en la 0.
2. suponemos que para el cálculo del gradiente de fuerza que actúa sobre la bola en algún punto concreto de la trayectoria, por ejemplo en la barra 45, no nos interesa en absoluto la forma de la ranura que pasará después de esta barra. Es decir, no nos interesa el intervalo [44,0]. Así, para calcular el gradiente de la fuerza que actúa sobre la bola en la barra 45, consideramos el segmento [99,45].
3. Para este intervalo [99,45] encontramos la parábola mediante MNA. El gradiente de la fuerza que actúa sobre la bola-precio será igual a la diferencia entre el precio en el punto 45 y el valor de la parábola de aproximación.
4. Entonces queremos obtener los valores de los gradientes que actúan sobre la bola de precio para toda la longitud de su movimiento a lo largo del segmento [99,0]. Para ello tendremos que repetir los pasos 1 a 3. Es decir, tomamos los segmentos [99,95],[99,94],[99,93]........[99,2],[99,1],[99,0] y encontramos los valores del gradiente para cada segmento.
5. Ahora sumamos los gradientes obtenidos en el punto 4. Obtenemos el valor de la suma de gradientes de las fuerzas que actúan sobre la bola-precio para el punto 99 dado. Así que este es el valor que podemos dibujar en el gráfico. Este será el punto de la línea de tiempo situado en la barra 99.
6. A continuación, queremos obtener el valor de la suma de los gradientes para los otros puntos de esta nuestra depresión [99,0]. Para ello debemos tomar a su vez los correspondientes valles [98,0],[97,0],[96,0]......[6,0],[5,0],[4,0]. Y para cada una de las ranuras, repite los pasos 1-5. Como resultado en el gráfico obtendremos una estructura de ondas como esta, comenzando en la barra 99 y decayendo en la barra 0.
PD: En la imagen de solandr 08.07.06 20:12 la suma de gradientes era modulo. Pero entonces empecé a utilizar la simple suma algabraica y los puntos de transición a través de 0 de esta estructura son puntos de aparición de canales reales que actúan en el momento actual en el tiempo. "estrategia de negociación basada en la teoría de la onda de Elliot" solandr 27.08.06 21:05
Llevo a cabo absolutamente el mismo procedimiento para los canales de regresión de ligne. También obtengo la estructura de la onda y de ella los plazos de los canales que actúan en el momento actual.
Hola Yuri! Siento el retraso, he estado un poco ocupado con cosas importantes. Bien, intentaré explicar todo en orden. Sobre todo porque he estado hablando del exponente de Hearst y aún no he hablado de la energía potencial.
En general, estoy un poco confundido, porque lo que voy a escribir a continuación, ya lo hemos discutido muchas veces, incluyendo los canales, PE y la zona muerta, (excepto algunos aspectos menores). Bueno, no importa, al menos repetiremos lo que hemos aprendido y Vladislav, como ideólogo, nos corregirá. :о)
Por supuesto, este no es todo mi modelo, o más bien no es un modelo en absoluto. No hay ningún fragmento de la Teoría de las Ondas de Elliott, fundamentos del modelo - el Índice de Hurst, MSP en su totalidad, "ondas de estructura fractal" y muchas otras cosas, así como la conexión entre estos componentes. Considero el PE y su uso de forma aislada, en lugar de describir mi modelo.
Energía potencial (PE) del canal
Comenzaré con el gráfico PE propiamente dicho. A partir del dato actual (es decir, a partir de cero en un momento determinado) se toma una muestra de precios, por ejemplo (H+L)/2 número de N barras (o muestras). Esta muestra de precios se utiliza para calcular el PE. Si vamos en incrementos de +1 en la historia, cada una de esas iteraciones limitará la muestra a una longitud de n a N. En este caso, no importa si se pasa de 0 a N o de N a 0. Para cada uno de estos canales, se calcula el PE. Como resultado, a un canal se le asigna un valor de energía potencial. Esto se demuestra elocuentemente en las figuras (nótese el alto trabajo artístico :o)
n=5
Como escribí antes, los canales con longitudes inferiores al límite de la zona muerta no se tienen en cuenta, pero hay que tener en cuenta que al calcular el PI los canales restantes incluyen esta sección. Existe un segmento similar para el índice de Hurst, cuando el cálculo para una muestra muy pequeña puede contener a priori grandes errores y los cálculos no se realizan sobre ella. En mi modelo, la longitud de este intervalo no se fija; se selecciona en función del análisis de las series de precios cercanas al dato actual.
Y esta es una variante para n=8. La siguiente iteración nos da una muestra de precios de 8 muestras, para las que se calcula un valor de PE:
La función PE obtenida tiene sus extremos y cada extremo corresponde a un canal de cierta longitud. Dada la especificidad del método de cálculo de PE, los canales correspondientes a los mínimos locales (es decir, no sólo el extremo más pequeño) son de especial interés. Sus valores, posición relativa a la ventana de longitud N, combinados con las características adicionales del canal, dan una jerarquía de anidamiento. Entre los candidatos se identifica un canal de nivel superior (padre) con un alto potencial. Este no es necesariamente el canal más largo. La noción de mayor "potencial" se interpreta aquí según el MSP. Junto con un valor mínimo de energía potencial, podría decirse que es el canal más estable.
Un poco de sostenibilidad. En general, esta noción es bastante elástica y para nuestro caso también tiene un carácter probabilístico. Por ejemplo, en las páginas de un libro de texto de física aparece un ciclista. Estando en equilibrio y teniendo en cuenta las condiciones ideales de su existencia, puede cabalgar eternamente. En la calle, no es tan perfecto. Yo, por ejemplo, conocí a un ciclista por el que no apostaría ni un céntimo a que iba a estar en equilibrio, es decir, a rodar al menos otros 10 minutos. Hay que reconocer que fui yo. :о))) Lo mismo ocurre con la estimación de la persistencia del indicador Hearst, que también tiene un carácter probabilístico.
El gráfico calculado, así como las características adicionales deben considerarse como condiciones iniciales de la existencia del Sistema, que por supuesto cambiarán.
Para mayor claridad, sustituiré "potencial" por "energía" del canal. ¿Existirá el canal para siempre? Por supuesto que no, un día perderá su energía y dejará de existir. ¿Dónde lo gastará? Mi humilde opinión: lo dará a otros canales. O, filosóficamente hablando, otros canales se lo llevarán. ¿Y cómo se rastrea la fuga de energía de un canal? ...Qué estaba diciendo, ah sí, lo siento, me distraje. No diré más.
Permítame darle un ejemplo de cálculo a partir de una barra de cero "aleatoria". La "aleatoriedad" se debe a la selección no aleatoria de una de las típicas, en mi opinión, zonas difíciles del gráfico. Esto se verá más adelante. Entonces, fijo la lectura actual, y calculo el PE para N=130, se supone que la zona muerta es de 30. Como resultado, tenemos 130-30=100 canales, y para cada canal calculo el valor de PE. He obtenido un gráfico de este tipo con la serie de precios (H+L)/2 superpuesta.
Este gráfico contiene cuatro canales que tienen valores mínimos de PI. Además, los canales se identifican por su recuento (la longitud del canal se calcula como 130 - (recuento de un extremo local))
25 cuentas
51 cuentas
88 cuentas
117 cuentas
Como resultado, pasamos de un Sistema de 100 canales a un Sistema de 4. Veamos cada canal individualmente:
25 count PE Canal de nivel superior (Padre).
Canales de nivel inferior
51 Recuento de PE
Un canal bastante curioso. Parece ser igual de potente, pero se ve que los canales están dispersos.
Esto significa que los dos canales van a competir por la energía: uno va a llevarla en una dirección, el otro va a llevarla en la otra. Las direcciones de transferencia, en general, no son muy parecidas. Me pregunto quién va a quitarle la energía a quién.
88 Recuento de PE
117 Recuento de PE El canal tiene el menor valor de energía potencial en comparación con los demás.
¿Y qué hacer con estos canales? Por supuesto, busque las zonas de inversión. Esto requiere un buen modelo. Una de las opciones más sencillas que se comentan en este foro es buscar las intersecciones de los canales de orden inferior entre sí y con el canal matriz. Sólo es necesario saber qué intersecciones buscar; además, la elección de los límites del canal es importante. Al fin y al cabo, cada canal está representado por tres líneas: la línea central, que suele ser una regresión lineal, y los límites inferior y superior. La intersección de los dos canales forma nueve puntos.
Si encuentras las intersecciones de todos los canales con todos ellos, obtienes un número decente.
Me saltaré la tediosa historia de la construcción de las zonas de inversión y pasaré directamente al resultado. En primer lugar, esto sólo se aplica a un PE específico calculado con mi método. Sólo señalaré que la función PE calculada es sólo las condiciones iniciales del Sistema (en este caso, el Sistema es de cuatro canales, no de 100),
Obtenemos las siguientes zonas de pivote para los canales, participantes
Veamos el hecho. Esta sección no es la más difícil de predecir, pero se diferencia en que los canales estables están empezando a perder energía, mientras que el nuevo canal que lo heredará aún no se ha formado claramente. Está en sus inicios, en algún punto intermedio.
Modelo dinámico
Para construir un modelo dinámico, el gráfico debe cumplir una sencilla condición, a saber, que los valores calculados no deben depender de la longitud de la muestra. Esto debe entenderse de la siguiente manera: una muestra grande de un punto de referencia de corriente fija incluirá los valores de muestras estimadas más pequeñas. Por ejemplo:
N=5
Cuentas: 0 1 2 3 4
Valores: 3 4 2 2 7
N=10
Recuentos: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Valores: 3 4 2 2 7 5 1 2 2 1
En la práctica se ve así:
En general no es nada especial, pero la propiedad es muy importante sólo para el modelo dinámico y por esta razón la destaqué.
Pasemos ahora al modelo dinámico propiamente dicho. Tomemos como ejemplo un gráfico de una hora. Supongamos que son las 16:00 de un día de negociación. ¿Qué quiero hacer? A grandes rasgos, realice las acciones brevemente descritas anteriormente. A partir de la barra cero que corresponde a las 16:00, trazo un gráfico EP con la longitud de N barras históricas (cuentas). La figura muestra este hecho:
Ahora recordemos lo que estaba haciendo hace una hora, es decir, a las 15:00. Si no has bebido cerveza, habrás trazado el gráfico de PE de la misma manera:
Las muestras de entrada de las series de precios a las 16:00 y a las 15:00 se diferenciarán entre sí sólo por los dos valores más extremos. Y esto debería tener, sin duda, un efecto menor en los gráficos de PE. ¿Pero cómo? Tomemos el ejemplo actual (supongamos que el gráfico del PE se calculó para las 16:00) y tracemos una hora atrás, es decir, a las 15:00:
. Podemos ver que el número de extremos locales sigue siendo el mismo, pero hay ligeros cambios, a saber, el movimiento interno en relación con la ventana. En realidad, ¿qué esperaba? Los extremos locales también cambian su posición con respecto a la ventana de longitud N (recordemos que la ventana es un valor fijo) y los niveles de energía cambian, mientras que la forma de la curva sigue siendo prácticamente la misma. A las 16:00, el canal principal de la parcela PE tenía un recuento de 24 (longitud del canal 106). A las 15:00 (que también sigue siendo el canal principal), la lectura era de 22, lo que equivale a la longitud del canal 108. También hay que tener en cuenta que no hubo una reordenación de los niveles de los canales. El canal principal pierde longitud y estabilidad.
En algún momento pensé, por qué no mirar más adentro de la historia, como si "congelara" la ventana, observando el proceso a través de ella.
Lo único que queda es combinar (aunque no es la única construcción) todos los gráficos para N horas (el tiempo, por supuesto, no es importante aquí, puede ser minutos, horas, días, etc.). Obtenemos lo siguiente:
Esta es una forma sencilla de obtener los datos brutos (matriz) para el análisis dinámico. Esto es sólo el primer paso y la aplicación se considera para analizar la dinámica de los mínimos locales, y en general, se puede obtener más información adicional de ella. E incluso esta sencilla aplicación proporciona mucha información útil. Puedes ver cómo se reorganizan los canales, cambiando su estructura y jerarquía. Cómo, por ejemplo, dos canales pueden fusionarse en uno o, a la inversa, dividirse en varios. Y ya hablé de uno de esos criterios en el último post.
Aquí hay una matriz para este ejemplo (no sólo es bonito sino también cognitivo, lo principal es expandir la conciencia :)
PD: Yuri, pon toda la fuerza de la palabra artística y visual en este post. Espero que sea más comprensible. Aquí, sólo tengo una petición, si de nuevo no va a ser claro, escribir que todo está claro, de lo contrario va a desarrollar en mí un complejo de inferioridad, y voy a tener que gastar en un cerebro caro. ¡¡Sólo bromeaba!! :о))))
Lo siento, las fotos son un poco más grandes de lo que quería.
Ahora está claro que su PE no es una función sino un funcionamiento, está claro cómo se construye el cuadro dinámico, cómo se definen los canales y qué tienen que ver con el PE.
Sólo queda fuera el método de cálculo de la PE, pero es correcto. De lo contrario, la discusión de algunos aspectos del modelo se habría convertido en una publicación elemental. Y tal objetivo, espero, no vale la pena.
Así que me pregunto a qué resultados conducirá un sistema tan rico en componentes y matemáticas.
La red debe tener en cuenta el "flujo" de energía de un canal a otro y definir las zonas de inversión por separado para cada uno de los canales. Después hago una aproximación parabólica y sintetizo una gráfica de la función (gráfica del precio) utilizando la función de onda. El problema de las fuertes distorsiones debidas a los efectos de los bordes sigue sin resolverse. Estoy trabajando en ello, tengo algunas ideas. Los resultados no son impresionantes todavía. Los cálculos duran 5 minutos. Tardo 24 horas en entrenar la red.
P.D. Todas las coincidencias con su sistema por favor considérense casuales. Ya que no puedo copiar como su sistema no ha visto:).
No puedo copiar tu sistema porque no lo he visto. No voy a perder mi tiempo con Cagi paternas. ¡Imposible!