Utilisation de l'intelligence artificielle chez MTS - page 24
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Une question s'est posée. Quelqu'un a-t-il des critères pour déterminer si un filet cochonen est formé ou non ?
Si 80 à 95 % des transactions sont rentables selon les signaux NS, nous pouvons dire que le réseau est entraîné.
J'ai une question. Quelqu'un a-t-il des critères pour déterminer si le réseau cochonien est formé ou non.
Si 80-95% des trades sont rentables selon les signaux NS, nous pouvons dire qu'il est formé.
Dans le cas des cartes Kohonen, on en est encore loin. Si nous prenons une petite carte de disons 50x50, nous obtiendrons 2500 classes de résultats possibles. Nous devons encore trouver un algorithme pour prendre des décisions de trading.....
J'ai une question. Quelqu'un a-t-il des critères pour déterminer si le réseau cochonien est formé ou non.
Si 80 à 95 % des transactions sont rentables selon les signaux NS, alors vous pouvez dire que vous êtes formé.
Dans le cas des cartes Kohonen, on en est encore loin. Si nous prenons une petite carte de disons 50x50, nous obtiendrons 2500 classes de résultats possibles. Vous devez encore trouver un algorithme pour prendre des décisions de trading.....
C'est simple. Je code les chandeliers selon la méthode de Likhovidov.
J'entraîne le réseau sur des séquences de nombres aléatoires générées par le capteur.
La troisième étape, trouver les points d'entrée et de sortie.
Le même a été utilisé dans le concours mais il a été adapté par l'histoire.
Lors de l'entraînement du réseau, je sors la déviation du tableau d'entrée par rapport au vecteur des poids. Il s'avère que la différence est assez importante. (C'est ce que je pense) et il ne diminue pas entre l'écart maximum et minimum par époque. J'ai essayé différentes actions, mais le résultat est le même. D'où la question des critères d'apprentissage.
Le résultat est de 2 pour 1, pour deux transactions rentables, une est perdante.
Voici une question. Quelqu'un a-t-il un critère - comment déterminer si le filet de Kohonen est formé ou non ?
Si 80 à 95 % des transactions sont rentables selon les signaux NS, nous pouvons dire qu'il s'agit d'un réseau entraîné.
Dans le cas des cartes Kohonen, on en est encore loin. Si nous prenons une petite carte, par exemple 50x50, nous obtiendrons 2500 classes de résultats possibles. Nous devons encore trouver un algorithme pour prendre des décisions de trading.....
C'est simple. Codage des bougies selon presque Likhovidov.
Le réseau est entraîné sur les séquences de nombres aléatoires générées par le capteur.
La troisième étape, trouver les points d'entrée et de sortie.
La même chose s'est produite pour le concours, mais le tnm a été adapté par l'histoire.
Lors de l'entraînement du réseau, je sors la déviation du tableau d'entrée par rapport au vecteur des poids. Il s'avère que la différence est assez importante. (C'est ce que je pense) et il ne diminue pas entre l'écart maximum et minimum par époque. J'ai essayé différentes actions, mais le résultat est le même. D'où la question des critères d'apprentissage.
Le résultat de l'apprentissage est de 2 pour 1, pour deux transactions rentables, une est perdante.
Voici une question. Quelqu'un a-t-il un critère - comment déterminer si le filet Kohonen est formé ou non ?
Si 80 à 95 % des transactions sont rentables selon les signaux NS, nous pouvons dire qu'il s'agit d'un réseau entraîné.
Dans le cas des cartes Kohonen, on en est encore loin. Si nous prenons une petite carte, par exemple 50x50, nous obtiendrons 2500 classes de résultats possibles. Nous devons encore trouver un algorithme pour prendre des décisions de trading.....
C'est simple. Codage des bougies selon presque Likhovidov.
Le réseau est entraîné sur les séquences de nombres aléatoires générées par le capteur.
La troisième étape, trouver les points d'entrée et de sortie.
La même chose s'est produite pour le concours, mais le tnm a été adapté par l'histoire.
Lors de l'entraînement du réseau, je sors la déviation du tableau d'entrée par rapport au vecteur des poids. Il s'avère que la différence est assez importante. (C'est ce que je pense) et il ne diminue pas entre l'écart maximum et minimum par époque. J'ai essayé différentes actions, mais le résultat est le même. D'où la question des critères d'apprentissage.
Le résultat de l'apprentissage est de 2 pour 1, pour deux transactions rentables, une est perdante.
Voici une question. Quelqu'un a-t-il un critère - comment déterminer si le réseau de Kohonen est formé ou non.
Si 80 à 95 % des transactions sont rentables selon les signaux NS, nous pouvons dire qu'il s'agit d'un réseau entraîné.
Dans le cas des cartes Kohonen, on en est encore loin. Si nous prenons une petite carte, par exemple 50x50, nous obtiendrons 2500 classes de résultats possibles. Nous devons encore trouver un algorithme pour prendre des décisions de trading.....
C'est simple. Codage des bougies selon presque Likhovidov.
Le réseau est entraîné sur les séquences de nombres aléatoires générées par le capteur.
La troisième étape, trouver les points d'entrée et de sortie.
La même chose s'est produite pour le concours, mais le tnm a été adapté par l'histoire.
Simplement, lors de l'entraînement du réseau, je sors la déviation du tableau d'entrée par rapport au vecteur des poids. Il s'avère que la différence est assez importante. (C'est ce que je pense) et il ne diminue pas entre l'écart maximum et minimum par époque. J'ai essayé différentes actions, mais le résultat est le même. D'où la question des critères d'apprentissage.
Le résultat de l'apprentissage est de 2 pour 1, pour deux trades rentables un est perdant.
J'ai écrit plus haut à propos du critère d'apprentissage... - c'est vrai !
En général, essayez d'utiliser Neuroshel2, il a un exemple classique de cartes Kohonen. Vous devriez l'essayer et beaucoup de choses deviendront claires.
Et sur le forum de Tartan, j'ai placé une bibliothèque complète de réseaux neuronaux pour MKL4, avec 5 algorithmes de réseaux neuronaux implémentés, dont les cartes de Kohonen.
J'ai un exemple d'algorithme de formation de réseau neuronal (écrit purement en MQL4) et de recherche de paramètres de stratégie de trading dans une seule fonction - c'est comme un auto-optimiseur.
Qu'est-ce que ce forum Tartan ?
Qu'est-ce que ce forum Tartan ?
Google rus "forex tartan neuro"
http://www.fxexpert.ru/forum/index.php?showtopic=656?
Mes amis, veuillez me dire comment.... pendant l'optimisation d'un certain intervalle de temps, on obtient des résultats différents.... c'est-à-dire que l'algorithme génétique choisit à chaque fois un nouveau chemin de développement génétique :-). Quelqu'un a été confronté à une telle absurdité ? En raison de ces problèmes, il est impossible d'obtenir des statistiques sur le succès de la stratégie.....