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Estadística. Es nuevo. Si lo necesitas, te enviaré el enlace. Gratis ;) Qué más hay que aprender.
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sobre el uso de diferentes paquetes neuronales! estoy de acuerdo con brtter necesitas escribir tu propio
No quiero aprender C, y lo que hice fue MQL. Se necesita demasiado tiempo para aprender. Y no siempre es posible predecir de antemano el resultado de la red en el futuro. Si hay herramientas disponibles, hay que utilizarlas.
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sobre el uso de diferentes paquetes neuronales! estoy de acuerdo con brtter necesitas escribir tu propio
No quiero aprender C y lo que hice MQL. Se necesita demasiado tiempo para aprender. Y no siempre es posible predecir de antemano el resultado de la red en el futuro. Si hay herramientas disponibles, hay que utilizarlas.
¿Por qué debería aprender C, (yo mismo lo conozco bastante bien - no perfectamente)?
Mejor escribió en C++ sólo porque lo conoce bien, y será más rápido que MQL
porque probar la red y su ajuste llevaría mucho tiempo... pero sin embargo todo fue reescrito a MQL4
así que el autor eligió C++ porque lo conoce + tiempo https://championship.mql5.com/2012/ru/news
tenía un amigo, un talentoso programador. decía que el mejor editor de código no es el mejor, sino el que conoces.
escribió programas de talento ... que editó con un editor bastante sencillo... a pesar de que había un montón de sofisticados alrededor.
sus competidores eran un departamento de casi 50 personas! utilizaban la tecnología más sofisticada
el resultado fue desafortunado! el software del grupo de 50 personas fue desechado ...
el software del colega se utilizó durante casi 20 años ...
Sobre las redes neuronales. Creo que el principal problema es el reciclaje y la reeducación en tiempo real. El mercado está cambiando. Y lo que funcionó ayer, fallará hoy y fallará mañana. Lo que significa que las redes tienen que ser reentrenadas de alguna manera. Especialmente en condiciones de campeonato, cuando la expo se queda sin gestión durante 3 meses enteros. Por cierto, esta es mi principal queja sobre las reglas del campeonato. En resumen, hombres, ¿quizás sea mejor discutir este tema?
En cuanto a dónde buscar los programas. ¿Todos tienen Oslo? No estoy hablando del burro de Issyk-kul, estoy hablando del eMule. Ve al burro. Escribe el nombre del programa que buscas y listo. Así consigo las versiones más nuevas de Matlab.
Sobre las redes neuronales. Creo que el principal problema es el aprendizaje y el reciclaje en tiempo real. El mercado está cambiando. Y lo que ayer funcionaba, hoy y mañana fracasará. Lo que significa que las redes tienen que ser reentrenadas de alguna manera. Especialmente en condiciones de campeonato, cuando la exp se deja sin control durante 3 meses enteros. Por cierto, esta es mi principal queja a las reglas del campeonato. En resumen, hombres, ¿quizás sea mejor discutir este tema?
He puesto la exp... Sólo lo aprendí en el periodo de 2007.
es decir, acaba de elegir los parámetros óptimos - y hasta ahora está sucediendo
¡no hay que volver a entrenar dentro!
no estoy muy familiarizado con el nS! pero mi primer algoritmo, cuando me metí en forex, lo dibujaba así
mi primer bloque - empezar - leer los indicadores - resumir las lecturas de los indicadores - señal - señal recibida - memorizar - elaborar - en función del resultado corregir los parámetros de los indicadores - volver a entrenar
de hecho, esto es algo así como una simple NA - aunque no he leído nada sobre la NA
es necesario reciclar - reciclar, creo, y probablemente sólo cuando hay malos resultados - podría estar equivocado - esta es una opinión intuitiva
También creo intuitivamente que la parte más difícil del algoritmo es la unidad de aprendizaje
eugenk estoy totalmente de acuerdo contigo, aunque no entiendo casi nada de la teoría de la construcción de NS. por ejemplo, no me queda claro cómo valorar el criterio de que el sistema ha dejado de funcionar, ha perdido el 15% del depósito o el 50%.
Los algoritmos de aprendizaje para mallas, incluso los de autoaprendizaje, no son difíciles de encontrar, pero es una nimiedad comparada con el proceso de preparación de los datos para el aprendizaje.
¡Caballeros!
No es difícil encontrar algoritmos para entrenar rejillas, incluso de autoaprendizaje, pero es una nimiedad comparado con el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento.
Yo lo aclararía. La formulación del problema. Ya que todo depende de ello.
Según tengo entendido, la mayoría de los EA de la competencia tienen neuronas.