Una biblioteca rápida y gratuita para MT4, para deleite de los neuralnetworkers - página 11
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Buenas tardes a todos, el gráfico de optimización no se dibuja, después de la optimización sale la siguiente cadena
2009.12.21 15:52:54 Se han realizado 897 pases durante la optimización, 897 resultados han sido descartados por ser insignificantes
¿alguien puede ayudar?
He probado con otro terminal, lo mismo, ni idea de qué hacer :(
Lo he probado en otro terminal y lo mismo, no tengo ni idea de qué hacer :(
Haga clic con el botón derecho del ratón en los resultados de la optimización y desactive la opción "omitir resultados inútiles". En general, utilizando la búsqueda el problema se resuelve en 1 minuto, mientras que usted "¿Qué hacer, qué hacer?
Busca en https://www.mql4.com/ru/search/have%20been%20discarded%20as%20insignificant, uno de los resultados es https://forum.mql4.com/ru/24644/page7#191364
En realidad se trataba de otra cosa, puse explícitamente que se usara la fecha del 20.12.08 al 20.12.09 y todo estaba bien, pero gracias de todos modos, y encontré estos posts.
Yuri quería hacerte una pregunta, en tu cuenta de demostración que está expresada en la página 3, ¿usas sólo tu EA o también haces operaciones manualmente? y otra pregunta, ¿el EA está configurado para operar en varias divisas?
En este EA, todas las redes de comités reciben la misma señal de entrada y requieren la misma respuesta. No es sorprendente que las redes converjan a la misma solución. En este ejemplo es posible dejar una red o modificar el sistema de entrada para que diferentes redes tengan diferentes entradas, las salidas pueden dejarse igual.
El objetivo de la comisión es precisamente alimentarla con los mismos datos, y obtener el resultado haciendo una media (preferiblemente sobre las mejores instancias de la comisión). Se puede dejar una cuadrícula cuando los datos de entrada son simples, es decir, la relación señal/ruido es grande (esto no se aplica a los mercados). Sí, aquí tenemos la impresión de que una cuadrícula es suficiente, pero esto se debe a que está entrenada en un conjunto de datos deliberadamente limitado (incorrectamente), codificado en variables altamente dependientes, y por lo tanto el resultado del entrenamiento no será aplicable en otras áreas.
Es una buena idea alimentar con diferentes insumos a diferentes mallas, pero hay que elegir cómo segmentar el conjunto total en subconjuntos para las mallas individuales (el principio es una cuestión aparte, podría ser la naturaleza del mercado, el tipo de transacciones, etc.), pero la calidad de los insumos para cada malla debe seguir siendo calibrada.
El objetivo de la comisión es precisamente alimentarla con los mismos datos, y obtener el resultado promediando (preferiblemente sobre las mejores instancias de la comisión) .....
Sí, aquí se tiene la impresión de que una cuadrícula es suficiente, pero esto se debe a que se entrena en un conjunto de datos deliberadamente limitado (incorrectamente), codificado en variables altamente dependientes, y por lo tanto el resultado del entrenamiento no será aplicable a otras secciones.
Así, resulta que 16 rejillas inicializadas con pesos aleatorios de -1 a 1, tras la primera ejecución de ann_runs(...) con un InputVector[], obtenemos (a juzgar por los registros) 16 salidas idénticas y precisas a 8 caracteres? No. Hay un error de algún tipo aquí.
Tú mismo has escrito que el tema de las redes neuronales no es fácil de coger. Así que tenemos que resolverlo...
No debería haber una precisión de 8 dígitos...
Sobre el significado de un comité:
Existen diferentes estrategias para formar comités (composiciones algorítmicas, conjuntos).
La más sencilla es promediar...
Aquí puede leerlo en detalle. Te diré de inmediato que construir cualquier composición supercompleja no te dará ninguna ganancia especial. Se trata de otra cosa.
¿Crees que si das valores de extremos y duración entre ellos a la neurona de entrada, el resultado será más o menos satisfactorio?
Comprobado, no tiene mucho sentido la forma desnuda. Aunque los datos que contiene parecen ser exhaustivos, los resultados no son muy buenos, se requiere un preprocesamiento serio de estos datos, como siempre y en todas partes con los NS, y de nuevo a veces funciona a veces no.
Comprobado, no tiene mucho sentido la forma desnuda. Aunque los datos que contiene parecen ser exhaustivos, los resultados no son muy buenos, se requiere un preprocesamiento serio de estos datos, como siempre y en todas partes con los NS, y de nuevo a veces funciona a veces no.
En general, los resultados más estables se obtienen utilizando ¿qué tipo de datos, que obtuvieron al menos resultados inferiores a la media? en forma desnuda en el sentido de completamente en el desnudo, o en escala de 0 a 1?
En general, los resultados más estables se obtienen cuando se utiliza qué tipo de datos, ¿alguien tiene al menos un resultado más o menos medio? en forma desnuda, ¿se refiere a completamente desnuda, o a escala de 0 a 1?
Hasta que no lo pruebes, es difícil evaluar los beneficios de los insumos, uno puede funcionar mejor en un área y otro en otra. Y se puede obtener un resultado medio probando casi cualquier entrada. Naked es sin preprocesamiento, "0-1" es sólo un tipo especial de normalización, es bueno, pero puede no ser suficiente... El preprocesamiento es toda una ciencia, en mi opinión más complicada que las propias redes neuronales, y la compresión, y el sangrado, y la codificación y probablemente mucho más. Puedes empezar por mirar los artículos de V.A. Krisilov, puedes conseguirlos en http://neuroschool.narod.ru/. Lo que tienes en mente, para poner una fase en NS, lo uso sólo como un componente de una combinación compleja de entradas, nada más.