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Victor, avez-vous traité les cartes de Kohonen ? Je n'ai pas trouvé de "poisson" compréhensible pour les NS multicouches. J'aimerais ressentir quelque chose de concret, même si cela ne fonctionne pas bien pour l'évaluation. Encore une fois - formation en grille, combien de paramètres l'ordinateur peut-il contenir ? Bien qu'en entrant dans ces "rubriques" ..., il y a un danger de s'y coincer. Fondamentalement, nous pouvons optimiser la grille en limitant les paramètres à l'aide du même ensemble d'indicateurs.
Quelque part ici (dans le forum), j'ai posté un conseiller qui ne fait pas de kohonen mais des filets superposés.
Je pense qu'il fera l'affaire en tant que poisson.
Pourriez-vous être plus précis ? Elle a dû être abandonnée.
Formation aux réseaux neuronaux - toutes sortes de réflexions générales ici
"Utilisation de l'intelligence artificielle dans le SMT" - il y a un expert attaché à mon post
J'ai vu votre code, j'ai appris quelque chose, notamment sur la normalisation des données de l'indicateur, mais en général je n'ai pas réussi à maîtriser la structure, je suis resté bloqué dans les tableaux.
Les tableaux dans les tableaux sont vraiment compliqués :( L'absence d'objets ou au moins de structures dans MQL entrave sérieusement le processus dans ce sens. Soit le tableau est tellement emballé qu'il ne peut être compris sans un demi-litre, soit l'emballage est clair, mais le code est effrayant :(.
Si vous ne comprenez pas les tableaux, n'hésitez pas à demander, j'essaierai de me souvenir et de vous expliquer.
Victor, avez-vous traité les cartes de Kohonen ? Je n'ai pas trouvé de "poisson" compréhensible pour les NS multicouches. J'aimerais ressentir quelque chose de concret, même si cela ne fonctionne pas bien pour l'évaluation. Encore une fois - formation en grille, combien de paramètres l'ordinateur peut-il contenir ? Bien qu'en entrant dans ces "rubriques" ..., il y a un danger de s'y coincer. Fondamentalement, nous pouvons optimiser la grille en limitant les paramètres à l'aide du même ensemble d'indicateurs.
Quelque part ici (dans le forum) j'ai posté un tipster Pas kohonen, mais des filets multicouches
Je pense qu'il fera l'affaire en tant que poisson.
Pouvez-vous être plus précis ? Elle a dû être abandonnée.
Formation aux réseaux neuronaux" - toutes sortes de réflexions générales ici
"Utilisation de l'intelligence artificielle dans le SMT" - il y a un expert attaché à mon post
J'ai vu votre code, j'ai retenu quelque chose, notamment la normalisation des données de l'indicateur, mais en général je n'ai pas réussi à saisir la structure, je suis resté bloqué dans les tableaux.
Les tableaux dans les tableaux sont vraiment compliqués :( L'absence d'objets ou au moins de structures dans MQL entrave sérieusement le processus dans ce sens. Soit le tableau est tellement emballé qu'il ne peut être compris sans un demi-litre, soit l'emballage est clair, mais le code est effrayant :(.
Si vous ne comprenez pas les tableaux, demandez-le moi, j'essaierai de me souvenir et de vous expliquer.
J'ai vu ce code, je l'ai parcouru et je m'en suis souvenu. Il était basé sur le code en C. Traduit et adapté. Des fonctions commerciales ont été ajoutées.
Je ne suis pas intéressé par les réseaux de distribution inversés pour le moment. Je n'ai pas assez de capacités techniques pour un réseau normal. Un petit n'a aucun effet.
Je veux et j'ai commencé à remanier le conseiller expert (il me faut beaucoup de temps pour l'optimiser) ; je vais le rendre auto-formateur. La couche Kohonen est utilisée uniquement pour la compression des données. Je dois décider du taux de compression. Jusqu'à présent, j'en ai pris trop, encore une fois en raison des capacités techniques.
2 Vinin
Je recommande la lecture de F. Wasserman Neurocomputer Science : Theory and Practice . Il est très bien écrit. Si vous en avez besoin, je peux vous l'envoyer par e-mail. Je peux lire non seulement ce livre, mais aussi d'autres livres.
Si ça ne vous dérange pas trop, moi aussi. Mon adresse est dans mon profil.
Je suis récemment arrivé à la conclusion que sans NS, mon système ne peut pas être enseigné pour trader correctement. Comme je l'ai vu, je suis un mauvais professeur. :-) J'ai l'idée qu'il est nécessaire de regrouper correctement les données avec lesquelles mon système fonctionne. Eh bien, d'après ce que j'ai compris, ils peuvent être regroupés en utilisant un réseau de Kohonen. Mais mes premières tentatives pour venir à bout de tout cela n'ont encore donné aucun résultat. J'en sais trop peu. J'ai besoin de lire quelque chose de bon qui combine à la fois des idées clairement énoncées et de bons exemples d'utilisation pratique.
J'ai lu tout le fil de tissu sur NS, mais ce n'est pas mon niveau. Il faut remplir les blancs immédiatement.
Je répète ma demande une fois de plus. A moins, bien sûr, que votre offre ne concerne qu'une poignée de personnes.
2 Vinin
Je recommande la lecture de F. Wasserman Neurocomputer Science : Theory and Practice . Il est très bien écrit. Si vous en avez besoin, je peux vous l'envoyer par e-mail. Je peux lire non seulement ce livre, mais aussi d'autres livres.
Si ça ne vous dérange pas trop, moi aussi. Mon adresse est dans mon profil.
Je suis récemment arrivé à la conclusion que sans NS, mon système ne peut pas être enseigné pour trader correctement. Comme je l'ai vu, je suis un mauvais professeur. :-) J'ai l'idée qu'il est nécessaire de regrouper correctement les données avec lesquelles mon système fonctionne. Eh bien, d'après ce que j'ai compris, ils peuvent être regroupés en utilisant un réseau de Kohonen. Mais mes premières tentatives pour venir à bout de tout cela n'ont encore donné aucun résultat. J'en sais trop peu. J'ai besoin de lire quelque chose de bon qui combine à la fois des idées clairement énoncées et de bons exemples d'utilisation pratique.
J'ai lu tout le fil de tissu sur NS, mais ce n'est pas mon niveau. Il faut remplir les blancs immédiatement.
Je répète ma demande une fois de plus. A moins, bien sûr, que votre offre ne concerne qu'une poignée de personnes.
Envoyé.
Je répète ma demande une fois de plus. A moins, bien sûr, que votre offre ne concerne qu'une poignée de personnes.
Envoyé.
C'est étrange, je ne l'ai pas encore reçu.
Je répète ma demande une fois de plus. A moins, bien sûr, que votre offre ne concerne qu'une poignée de personnes.
Envoyé.
C'est étrange, je ne l'ai pas encore reçu.
Dois-je le renvoyer ?
Je répète ma demande une fois de plus. A moins, bien sûr, que votre offre ne concerne qu'une poignée de personnes.
Envoyé.
C'est étrange, je ne l'ai pas encore reçu.
Dois-je le renvoyer ?
Bonjour à tous. Je propose d'utiliser la méthode dite "Détecteur de tendances". Je ne m'attendais pas à un si bon résultat de ma trouvaille. Je l'ai accidentellement aveuglé - je l'ai mis dedans. J'insère cette partie dans presque tous les conseillers-experts et même un conseiller-expert perdant réalise des bénéfices ! Il réduit le nombre de transactions à contre-courant de la tendance (la plupart perdantes) et augmente considérablement le paramètre de rentabilité du conseiller expert, souvent jusqu'à au moins deux ! Cela signifie qu'en dehors de la période d'optimisation, nous avons beaucoup plus de chances de réaliser un bénéfice !
Voici l'idée : nous prenons les indicateurs BearsPower et BullsPower (bulls power et bears power) et nous les comparons entre eux. Mais il suffit de les comparer - c'est une douleur dans le cou. Le faire de manière programmatique est fastidieux. C'est pour cela que je mets des MA sur eux et que je compare les valeurs MA sur la barre zéro ! Il suffit d'additionner ces valeurs = Delta. En outre, tout est simple. Si DELTA ..>0 - la tendance est à la hausse. Sinon, elle va vers le bas !
Nous devons juste ajouter à la condition d'achat if ((Delta>=0) && ... ...
Et dans la condition de vente - if ((Delta<=0) && ... ...
Dans les paramètres externes de n'importe quel conseiller expert, insérez :
Vous n'avez pas besoin de l'insérer. Mais il faut alors récupérer ces paramètres et insérer des valeurs numériques au lieu des noms de variables directement dans le code. Et voici le bloc lui-même :Voici un exemple de fonctionnement d'un EA avec le détecteur de tendance. Nous pouvons voir qu'en cas de tendance à la hausse, les positions d'achat sont ouvertes, et vice versa.
Peut-être quelqu'un aura-t-il des suggestions pour améliorer et affiner la conception. J'aimerais savoir dans quelle mesure ce détecteur de tendances est prometteur.
Bonjour à tous. Je propose d'utiliser la méthode dite "Détecteur de tendances". Je ne m'attendais pas à un si bon résultat de ma trouvaille. Je l'ai accidentellement aveuglé - je l'ai mis dedans. J'insère cette partie dans presque tous les conseillers-experts et même un conseiller-expert perdant réalise des bénéfices ! Il réduit le nombre de transactions à contre-courant (la plupart perdantes) et augmente considérablement le paramètre de rentabilité du conseiller expert, souvent jusqu'à au moins deux ! Cela signifie qu'en dehors de la période d'optimisation, nous avons beaucoup plus de chances de réaliser un bénéfice !
Voici l'idée : nous prenons les indicateurs BearsPower et BullsPower (bulls power et bears power) et nous les comparons entre eux. Mais il suffit de les comparer - c'est une affaire douloureuse. Le faire de manière programmatique est fastidieux. C'est pour cela que je mets des MA sur eux et que je compare les valeurs MA sur la barre zéro ! Il suffit d'additionner ces valeurs = Delta. En outre, tout est simple. Si DELTA ..>0 - la tendance est à la hausse. Sinon, elle va vers le bas !
Nous devons juste ajouter à la condition d'achat if ((Delta>=0) && ... ...
Et dans la condition de vente - if ((Delta<=0) && ... ...
Dans les paramètres externes de n'importe quel conseiller expert, insérez :
Vous n'avez pas besoin de l'insérer. Mais il faut alors récupérer ces paramètres et insérer des valeurs numériques au lieu des noms de variables directement dans le code. Et voici le bloc lui-même :Voici un exemple de fonctionnement d'un EA avec le détecteur de tendance. Nous pouvons voir qu'en cas de tendance à la hausse, les positions d'achat sont ouvertes, et vice versa.
Peut-être quelqu'un aura-t-il des suggestions pour améliorer et affiner la conception. J'aimerais savoir dans quelle mesure ce détecteur de tendances est prometteur.
1. L'une montre la position de High[] par rapport à l'EMA, la seconde montre la position de Low par rapport à l'EMA, donc je pense que nous devrions introduire des seuils (niveaux de signification). Comparez Delta non pas avec zéro, mais avec ces seuils.
2. Vous avez une petite erreur dans votre code. Les variables cx et lx ne peuvent pas être égales à 50, la condition doit être cx<50 et lx<50. Il y a un dépassement de tableau.