Kei Sanada / Profil
"Kei Sanada" is my internet alias. My hobby is algorithmic trading in the FOREX market, Quantopian.
Profession
Information technology consultant
・Gained experience in all processes in system development, proposal, requirement definition, conceptual/detail design, build/test, and maintenance.
・Assigned to CRM section of consulting farm from September 2002. Participated in the proposal and design/development of SFA/CRM systems.
・Worked on projects for the government, chemistry maker, precision apparatus maker, communication business, and finance business.
Sales
・Gained experience in corporate sales, existing customers, and prospects, as well as the development of new products.
・Created knowledge database of sales tools.
Internal IT System Dept.
・Internal IT System planning, development, operation and maintenance
http://yury-reshetov.com/
Automated Trading System "Сombo"
https://www.mql5.com/ru/code/7917
The ATS is based on the classical trend-following strategy and a double-layer neural network taught in to enter the market against the trend.
ニューラルネットワークとパーセプトロン
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-15
単純パーセプトロンの解説・実装
http://qiita.com/murataR/items/74a3a89ffcccb688d71f
http://www.forexfactory.com/showthread.php?p=8750896
https://youtu.be/gu8uTTURudA
Cet article est consacré à une nouvelle direction en perspective dans l’apprentissage automatique - l’apprentissage profond ou, pour être précis, les réseaux de neurones profonds. Il s’agit d’un bref examen des réseaux de neurones de deuxième génération, de l’architecture de leurs connexions et de leurs principaux types, méthodes et règles d’apprentissage et de leurs principaux inconvénients, suivi de l’histoire du développement des réseaux de neurones de troisième génération, de leurs principaux types, particularités et méthodes d’entraînement. Des expériences pratiques sur la construction et l’entraînement d’un réseau neuronal profond initié par les poids d’un autoencodeur empilé avec des données réelles sont menées. Toutes les étapes, de la sélection des données d’entrée à la dérivation métrique, sont discutées en détail. La dernière partie de l’article contient une implémentation logicielle d’un réseau de neurones profond dans un Expert Advisor avec un indicateur intégré basé sur MQL4/R.
https://www.mql5.com/en/code/15505
https://www.mql5.com/en/forum/149767