Reti neurali probabilistiche, pacchetti e algoritmi per MT4 - pagina 12
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Signori!
Cosa dobbiamo inserire nella rete neurale? Quale errore funzionale dobbiamo scegliere?
A giudicare dal contenuto, non molte persone sono interessate. Molte persone pensano che si tratti del software....
Ti suggerisco di iniziare con la pendenza della linea di regressione con diversi periodi. E puoi iniziare con diversi TF. :)
Funzionalità di un errore - massimo profitto.
L'angolo di regressione lineare all'ingresso, secondo me, è molto interessante!
È facile calcolare l'angolo del righello (prendi due punti, l'arctangente e vai). Ma sarà l'angolo per il TF dato. Si scopre che per ogni TF sarà un coefficiente diverso a definire la scala verticale. Come si risolve questo problema?
Signori!
Cosa dobbiamo inserire nella rete neurale? Quale errore funzionale dobbiamo scegliere?
A giudicare dal contenuto, non molte persone sono interessate. Molte persone pensano che si tratti del software....
Ti suggerisco di iniziare con la pendenza della linea di regressione con diversi periodi. E puoi iniziare con diversi TF. :)
Funzionalità di un errore - massimo profitto.
L'angolo di regressione lineare all'ingresso, secondo me, è molto interessante!
È facile calcolare l'angolo del righello (prendi due punti, l'arctangente e vai). Ma sarà l'angolo per il TF dato. Si scopre che per ogni TF sarà un coefficiente diverso a definire la scala verticale. Come si risolve questo problema?
Non è difficile introdurre dei coefficienti per ogni TF. È anche possibile fare a meno dei coefficienti, basta scalare tutti i valori a un dato intervallo e inviarli all'ingresso dell'NS.
Inserire un coefficiente per ogni TF non è difficile. È anche possibile fare a meno dei coefficienti, basta scalare tutti i valori a un dato intervallo e darlo in pasto all'ingresso NS.
P.S. Sono andato sul vostro forum per registrarmi.
Inserire il coefficiente per ogni TF non è difficile. Si può anche fare a meno dei coefficienti, basta scalare tutti i valori a un dato intervallo e darli in pasto all'ingresso NS.
Ho una buona sensazione quando cerco di aprire il mio conto di trading.
Non farei trading guardando un TF... fare trading in un TF è come attraversare ciecamente il mkad.
sul ridimensionamento
ecco un'idea per un mezzo
prendere
m1 m5 m15 m30 questo è per entrare in H1 H4 D1 come tendenza dominante
su m1 m5 m15 m30 è necessario catturare l'intera rivelazione del ventilatore in una sola volta per 4 timeframes
cioè MA1 M3 M5 M8 M13 M21 M34 M89 dovrebbe aprire un ventaglio di medie in una volta sola o iniziare ad aprirlo!
tra l'altro lo scommettitore ha punti molto simili!
ma in NEUROSET abbiamo bisogno di inserire qualcosa come 0 o 1 per ogni media in ogni timeframe
Propongo come opzione di prendere la distanza tra le medie per portare a 1 se il più vicino più difficile sotto la luce più vicina
questo sarà un trend UP su queste due medie
quando tutte le medie su m1 m5 m15 m30 mostrano 1 questo è il top UP - allora l'analisi del TF superiore
Cioè iniziamo sempre a cercare un'entrata su M1 e poi saliamo al TF superiore
un esempio di come scalare la distanza tra le medie
per ogni media, per ogni barra un array
..
AdE = 10000;
mas[0][1][ off+ _i ] = iMA(),PERIOD_M1, 5, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i );
tmp = mas[0][1][ off+ _i ]-mas[0][2][ off+ _i ]; // tra 5 e 8
tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // semplificazione adattiva
se(tmp>1) tmp=1; se(tmp<-1) tmp=-1;
NN[1][1][_i+8] = tmp; // // mettere -1 o 1 nell'intervallo della griglia -1 ... 1
mas[0][0] [ off+ _i ]= iMA(),PERIOD_M1, 3, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i );
tmp = mas[0][0] [ off+ _i ]- mas[0][1][ off+ _i ]; // scala tra 5 e 3 mas
tmp = (tmp) / Punto;
tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // semplificazione adattiva
se(tmp>1) tmp=1; se(tmp<-1) tmp=-1;
NN[1][1][_i] = tmp; // -1 o 1
Spero che tu capisca cos'è un'apertura completa del ventilatore e il punto di inizio dell'apertura del ventilatore
Le PNNN memorizzano quasi tutti i dati internamente - apprendimento veloce - ma usano molta memoria e sono lente
diciamo 4 timeframes media 1 3 5 8 13 21 34 55 89 e diciamo 5 barre
5 * 9 = 45 neuroni per il timeframe secondo il set di medie dato
45 * 4 = 180 neuroni per tutti i TF
si può provare a distribuire i neuroni in strati M1 M5 M15 M30 che saranno 4 strati
Aggiungerei segnali di DIVERGENZA al livello più vicino all'uscita
Inserire un coefficiente per ogni TF non è difficile. È anche possibile fare a meno dei coefficienti, basta scalare tutti i valori in un dato intervallo e darli in pasto all'ingresso del NS.
P.S. Sono andato sul vostro forum per registrarmi.
Non farei trading GUARDANDO un TF... fare trading su un TF è come attraversare ciecamente la MKAD
in scala
Ecco un'idea per le medie
prendere
m1 m5 m15 m30 questo è per entrare in H1 H4 D1 come tendenza dominante
su m1 m5 m15 m30 è necessario catturare l'apertura completa della ventola su 4 timeframes contemporaneamente
Beh, questo è un argomento separato molto profondo. Ci sono sviluppi in questa direzione. La mia cassetta del sapone è nel profilo.
Per quanto riguarda il ridimensionamento, intendevo un po' diverso.
Qui ho disegnato un indicatore per dimostrare la mia domanda che mi tormenta da molto tempo. Disegna una linea di regressione lineare. Supponiamo di voler misurare il suo angolo di pendenza, ma quale scala dobbiamo selezionare verticalmente (per prezzo)?Anche su un TF la compressione verticale è possibile:
Nell'indicatore ho introdotto il fattore k per l'adattamento visivo al grafico necessario. Infatti il valore dell'angolo in sé non ha alcun significato, ciò che è importante è il suo cambiamento. Ma vorrei che
fosse un valore (non necessariamente un angolo in gradi) con la stessa scala di variazione per qualsiasi TF.
Penso che la matematica risolva questo problema in un modo o nell'altro.
Non posso dire nulla sulle reti neurali. Non li ho mai disegnati io stesso (specialmente in C) ma mi piacerebbe farlo, ma non ho tempo.
P.S. Mi piace il tuo Expert Advisor sulle divergenze. Vi auguro un buon finale di campionato.
non può trovare NeuroDimension NeuroSolution 5.06 Developer, può... chiunque... ...almeno dammi un indizio. andrew.opeyda(dog)gmail.com
Ne ho uno:
E visualizzazioni
Analista Poly 46
Evolver 4.06
2 Paramon
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Evolver 4.06
Meglio ottenerlo dal sito web dello sviluppatore, ma avrete bisogno di una piccola registrazione.
Come preparare i dati per l'ingresso dei neuroni!
Supponiamo che ci sia un neurone con tre ingressi, ogni ingresso ha una scala W
il neurone deve emettere un valore
Il neurone di prima scelta riceve una serie di dati già trasformati, diciamo { -1,0 -0,9 -0,8 -0,7 ... 0 . 0.1 0.2 ... 0.7 0.8 0.9 1. 0} per ogni ingresso
ci sono solo due valori di uscita 0 : 1
Opzione 2, il neurone riceve una serie di dati già trasformati diciamo { -10.0 ... 0 ... 10.0 } ad ogni ingresso
l'output è anche la stessa gamma di valori ma includendo i pesi
l'opzione 3 riceve { 1 0 0 0 } su ogni ingresso in uscita a seconda dei pesi { 0 1 }
come si fa a preparare i dati di conversione corretti.... per un neurone... non può essere solo 1 e 0 ... ci deve essere una gamma?
Sto parlando del livello in entrata! Ogni livello restringe i dati sempre di più
L'idea è di avere 6 stati nell'uscita della rete e non solo 1 e 0
all'uscita abbiamo 6 stati
1 1-vendita
2 1-chiude la vendita
3 1 comprare
4 1-close buy
5 1-hold comprare la tendenza al rialzo
6 1Tenere vendere - tendenza decrescente
forse mi sbaglio
spesso se la funzione è una tangente iperbolica, gli ingressi sono normalizzati a -1...1 o 0...1
ma chi in neurosolutions ha compilato la dll?