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Многие рассуждают о том чтобы сеть искала и учила правила, из многообразия правил входов, которые будут работать на прибыль......У меня другой вопрос....Возможноли, вернее, как научить сеть работать по готовым правилам?......Возмём канальную систему......Неважно как и при каких обстоятельствах строится канал. Как научить сеть работать внутрь канала или на его пробитии?????? Ну нейросетевые умы......что можете предложить по этому поводу?. Взять хотябы сеть без учителя.....Рекур, например. Как подготовить входы так, чтоб сеть поняла что от неё требуеться? если изначально имееться меняющийся со временем канал........
Se abbiamo regole già pronte, a che diavolo ci serve una rete neurale?
La domanda è retorica, non c'è bisogno di rispondere.
Aggiungendo un input, sotto forma di un demolitore, è possibile aumentare la redditività del sistema.....La rete calcolerà quali scoperte sono false o vere, qualcosa del genere.......
Aggiungendo un input, sotto forma di un demolitore, è possibile aumentare la redditività del sistema.....La rete calcolerà quali guasti sono falsi e quali sono veri, qualcosa del genere.......
Sembra che lei sopravvaluti le capacità delle reti neurali.
Al tuo post del 09.08.2009 21:00.
Una rete da sola non può cercare nulla. Può solo rivelare alcune regolarità (legami tra ingressi e uscite; è allora possibile utilizzare la "conoscenza" accumulata per calcolare le uscite in una situazione sulla quale la rete non è stata direttamente addestrata). Cioè, la ricerca di modelli è possibile solo se e quando esistono.
Ora al tuo post del 09.08.2009 21:56.
Se conosci le regolarità sulla penetrazione dei canali (il tuo esempio) - perché usare una rete neurale quando puoi implementarle più facilmente? Le reti neurali sono un approccio generalizzato; è inutile usare un approccio generalizzato quando un caso particolare è follemente semplice. Le AM possono anche essere introdotte nel regolamento. Ci deve essere una relazione tra il comportamento dell'AM e le rotture del canale (e dovete essere in grado di esprimere questa relazione). Le reti neurali non fanno miracoli da sole.
p.s. Allora rispondo alla sua domanda: "È possibile, o meglio, come insegnare a una rete a lavorare con regole già pronte?" Sì, è possibile, se si ha comprensione della matematica usata nelle reti neurali. A proposito, una rete neurale ricorrente non è l'esempio migliore. Prendete qualcosa di più semplice (perceptron multistrato senza feedback) - è fatto lì senza problemi.
vedere un esempio di quali input sono alimentati a una rete neurale. http://www.nnea.net/research/18-neural-network-forecast-indicator
Non ho trovato nessuna entrata lì...
Ho scoperto un paio di cose spiacevoli: 1. La rete per qualche motivo dà solo 2 opzioni di uscita. Così sembra impossibile separare i segnali deboli da quelli forti. È una peculiarità della rete a 3 strati? Forse è necessario aumentare il numero di strati? 2. L'errore RMS è tanto più piccolo quanto più le soglie di uscita superiore e inferiore sono vicine tra loro. Quando le soglie sono uguali, la lettura è almeno 0,22. È normale?
No, questa non è una caratteristica delle reti a 3 strati, il segnale all'uscita della rete è una funzione continua. Forse hai già qualche classificatore incorporato all'uscita della griglia, che dà il segnale finale, per esempio se l'uscita della griglia è maggiore di 0,5 allora 1, meno di 0, o se l'uscita della griglia è maggiore di 0,5 allora 1, meno di -1.
Riguardo alle soglie, non capisco ancora, dovresti descrivere in dettaglio tutto quello che hai nel tuo algoritmo e come è costruito, allora sarà possibile pensare alle domande che ti poni...
Non riesco a trovare nessuna entrata lì...
Nemmeno io... Possiamo solo supporre che sia il numero di caselle in cui il prezzo è sceso, forse qualche altra condizione aggiuntiva...
Forse MeteQuotes non ha visto la pubblicità del decompilatore...