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Il y a une tâche spécifique qui consiste à écrire un scénario qui, à une profondeur donnée de l'histoire, produira une solution -...
Il est ensuite nécessaire de déterminer la configuration minimale spécifique du réseau et le nombre minimal d'entrées requises. Cela signifie qu'il est nécessaire de définir les termes de référence et ensuite le monde entier devrait se rendre compte qu'il existe un produit concret prêt à être attaché à un tableau et à voir le résultat. J'ai vu quelque chose de similaire sous la forme d'un neuro-indicateur sur le site de Klot .
http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1
IMHO, cela ne fonctionnera pas, le réseau dans le script devrait être au moins formé.
Il est plus facile d'écrire un modèle d'EA basé sur un réseau neuronal avec un apprentissage à partir de l'historique et un apprentissage au fur et à mesure, ou même un apprentissage à partir de zéro au fur et à mesure.
IMHO, cela ne fonctionnera pas, le réseau dans le script devrait être au moins formé.
Il est plus facile d'écrire un modèle d'EA sur des réseaux neuronaux avec un apprentissage sur l'historique et une formation supplémentaire en cours de route, ou même une formation à partir de zéro en cours de route.
C'est ainsi que cet indicateur est formé - si vous activez le mode d'optimisation. Le script diffère en ce qu'il exécute l'algorithme d'optimisation une fois sur un intervalle d'historique spécifié et affiche le résultat - par exemple avec des flèches sur le graphique.
C'est ainsi que cet indicateur est formé - si vous activez le mode d'optimisation. Le script diffère en ce qu'il exécute l'algorithme d'optimisation une fois sur un intervalle d'historique spécifié et affiche le résultat - par exemple par des flèches sur le graphique.
Si tout est prêt, pourquoi avoir besoin de le faire encore une fois ? Ou voulez-vous un Graal entièrement fonctionnel ?)
Suggestions pour le code YZ_BETTER_HC_2_2.mq4.
1. Donnez un ordre pour entraîner le modèle (mettez les flèches appropriées sur le tableau).
2. Après la formation, il y aura un message STILL :
2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1 : opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1
3. Lorsque vous en aurez assez de le regarder, insérez le code suivant (changez le type et la couleur des flèches), pour référence, la première ligne comme dans l'original :
Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i);
//изменим стрелки
int obj_total=ObjectsTotal();
for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){
}
Il y avait un code YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4
tweaked (je ne me souviens pas du surnom)
a disparu quelque part !
J'ai essayé !
Hélas, je n'ai jamais eu de réseau formé !
Essayez de changer la vitesse et l'élan
et ne fonctionne pas pour tous les NUM_PUT
Je l'ai juste utilisé pour un seul échantillon et tout s'est bien passé.
P.S. Je pense que c'est vous qui devriez m'apprendre :) à bien faire les choses.
Essayez de changer la vitesse et l'élan
et ne fonctionne pas pour tous les NUM_PUT
Je l'ai juste utilisé pour un seul échantillon et tout s'est bien passé.
P.S. Je pense que c'est vous qui devriez m'apprendre :) à bien faire les choses.
J'ai beaucoup de doutes sur la possibilité d'utiliser les réseaux neuronaux dans le trading.
Je me trompe peut-être, mais les réseaux neuronaux ont été créés à l'origine pour reconnaître des objets statiques,
par exemple, l'écriture manuscrite, où la même lettre (caractère) a été rendue dans une écriture différente par différentes personnes
et le système (réseau) devait apprendre à reconnaître n'importe laquelle de ces écritures.
Elle les reconnaît sans doute grâce à l'accumulation d'informations.
Dans le domaine du trading (Forex), le problème est beaucoup plus difficile.
Si un conseiller expert est considéré comme une stratégie de trading, le réseau neuronal doit fournir des tactiques pour soutenir cette stratégie.
Peu importe à quel point nous pratiquons des ratios comme StopLoss et TP sur l'historique, cela ne donne absolument aucun résultat.
garantir que la situation ne se dégradera pas au cours de la période suivante.
Résumé.
Il est nécessaire d'apprendre au conseiller expert à prendre des décisions à tout moment en fonction de la situation.
En d'autres termes, le conseiller expert doit être constamment entraîné à agir comme vous le feriez dans une situation donnée.
Jusqu'à présent, encore une fois, je peux me tromper, la tâche est insoluble.
Il y a trop de questions non formalisées.
J'ai de nombreux doutes quant à la possibilité d'utiliser les réseaux neuronaux dans le trading.
Je me trompe peut-être, mais les réseaux neuronaux ont été créés à l'origine pour reconnaître des objets statiques,
par exemple, l'écriture manuscrite, où la même lettre (symbole) a été rendue dans une écriture différente par différentes personnes
et le système (réseau) a dû apprendre à reconnaître n'importe lequel de ces scripts.
Le réseau neuronal a été conçu à l'origine pour simuler l'activité cérébrale et créer l'IA.
La reconnaissance est une application, tout comme la bourse.
Elle les reconnaît indéniablement grâce à l'accumulation d'informations.
Des économies ? Et où le réseau stocke-t-il ces économies ? Non pas au détriment de l'accumulation, mais de la généralisation.
Dans le domaine du trading (forex), la tâche est beaucoup plus difficile.
Si un conseiller expert est considéré comme une stratégie de trading, le réseau neuronal doit fournir des tactiques pour soutenir cette stratégie.
Peu importe à quel point nous pratiquons des ratios comme StopLoss et TP sur l'historique, cela ne donne absolument aucun résultat.
garantir que la situation ne se dégradera pas au cours de la période suivante.
Résumé.
Il est nécessaire d'apprendre au conseiller expert à prendre des décisions à tout moment en fonction de la situation.
En d'autres termes, le conseiller expert doit être constamment entraîné à agir comme vous le feriez dans une situation donnée.
C'est difficile de ne pas être d'accord :) .
Jusqu'à présent, encore une fois, je peux me tromper, la tâche est insoluble.
Il y a trop de questions non formalisées.
Eh bien, qu'est-ce qu'on fait ici ? Essayer de résoudre et de formaliser. Peut-être que quelque chose va s'arranger... Après tout, il y a un précédent :) .
Un réseau neuronal a été conçu à l'origine pour simuler l'activité cérébrale et créer l'IA.
La reconnaissance est une application, tout comme la bourse.
Des économies ? Et où le réseau stocke-t-il ces économies ? Pas par accumulation, mais par généralisation.
C'est difficile de ne pas être d'accord avec ça :) .
Eh bien, qu'est-ce qu'on fait ici ? Essayer de résoudre et de formaliser. Peut-être que quelque chose va s'arranger... Après tout, il y a un précédent :) .
Je suppose que je n'ai pas encore trouvé de précédent :).
Je suppose que je ne suis pas encore tombé sur le précédent :).
étrange...