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Buon pomeriggio a tutti, il grafico di ottimizzazione non viene disegnato, dopo l'ottimizzazione viene emessa la seguente stringa
2009.12.21 15:52:54 Ci sono stati 897 passaggi fatti durante l'ottimizzazione, 897 risultati sono stati scartati come insignificanti
qualcuno può aiutare?
Ho provato un altro terminale, stessa cosa, non ho idea di cosa fare :(
Ho provato in un altro terminale e la stessa cosa, non ho idea di cosa fare :(
Fai clic destro sui risultati dell'ottimizzazione durante l'ottimizzazione e deseleziona l'opzione "salta i risultati inutili". In generale, usando la ricerca il problema viene risolto in 1 minuto, mentre voi "Cosa fare, cosa fare?
Cerca https://www.mql4.com/ru/search/have%20been%20discarded%20as%20insignificant, uno dei risultati è https://forum.mql4.com/ru/24644/page7#191364
In realtà si trattava di qualcos'altro, ho impostato esplicitamente di usare la data dal 20.12.08 al 20.12.09 e tutto era ok, ma grazie comunque, e ho trovato questi post.
Yuri volevo farti una domanda, sul tuo conto demo che si trova a pagina 3, usi solo il tuo EA o fai anche operazioni manualmente? e un'altra domanda, l'EA è impostato per il trading multivaluta?
In questo EA, tutte le reti di comitato ricevono lo stesso segnale d'ingresso e richiedono la stessa risposta. Non è sorprendente che le reti convergano alla stessa soluzione. In questo esempio è possibile lasciare una griglia o modificare il sistema di input in modo che reti diverse abbiano ingressi diversi, le uscite possono essere lasciate uguali.
Lo scopo del comitato è proprio quello di alimentarlo con gli stessi dati, e di ottenere il risultato facendo una media (preferibilmente sulle migliori istanze del comitato). Una griglia può essere lasciata quando i dati di input sono semplici, cioè il rapporto segnale/rumore è grande (questo non si applica ai mercati). Sì - qui abbiamo l'impressione che una griglia sia sufficiente, ma questo perché è addestrata su un set di dati volutamente limitato (in modo errato), codificato in variabili altamente dipendenti, e quindi il risultato dell'addestramento non sarà applicabile in altre aree.
È una buona idea alimentare diversi input a diverse maglie, ma si dovrebbe scegliere come segmentare l'insieme totale in sottoinsiemi per le singole maglie (quale principio è una questione separata, potrebbe essere la natura del mercato, il tipo di transazioni ecc.
Lo scopo del comitato è proprio quello di alimentarlo con gli stessi dati, e ottenere il risultato facendo la media (preferibilmente sulle migliori istanze del comitato) .....
Sì - qui si ha l'impressione che una griglia sia sufficiente, ma questo è perché è addestrata su un set di dati volutamente limitato (in modo errato), codificato in variabili altamente dipendenti, e quindi il risultato dell'addestramento non sarà applicabile ad altre sezioni.
Quindi, risulta che 16 griglie inizializzate con pesi casuali da -1 a 1, dopo la prima esecuzione di ann_runs(...) con un InputVector[], otteniamo (a giudicare dai log) 16 output identici precisi a 8 caratteri? No. Qui c'è un bug di qualche tipo.
Lei stesso ha scritto che l'argomento delle reti neurali non può essere appena sollevato. Quindi dobbiamo trovare una soluzione...
Non dovrebbe esserci una precisione di 8 cifre...
Sul significato di un comitato:
Ci sono diverse strategie per formare comitati (composizioni algoritmiche, ensemble).
La più semplice è la media...
Qui potete leggere in dettaglio. Vi dico subito che costruire qualsiasi composizione supercomplessa non vi darà alcun guadagno speciale. Si tratta solo di qualcos'altro.
Pensi che se dai dei valori di estremi e di durata tra essi al neurone d'ingresso, il risultato sarà più o meno soddisfacente?
Controllato, non c'è molto punto nella forma nuda. Anche se i dati contenuti sembrano essere esaustivi, i risultati non sono grandiosi, è necessaria una seria pre-elaborazione di questi dati come sempre e ovunque con i NS, e di nuovo a volte funziona a volte no.
Controllato, non c'è molto punto nella forma nuda. Anche se i dati contenuti sembrano essere esaustivi i risultati non sono grandiosi, è necessaria una seria pre-elaborazione di questi dati come sempre e ovunque con i NS, e di nuovo a volte funziona a volte no.
In generale, i risultati più stabili si ottengono utilizzando che tipo di dati, che hanno ottenuto almeno risultati inferiori alla media? in forma nuda nel senso di completamente in nuda, o scalati da 0 a 1 ?
In generale, i risultati più stabili si ottengono quando si usa che tipo di dati, qualcuno ha almeno un risultato più o meno medio? in forma nuda, intendi completamente nuda, o scalata da 0 a 1 ?
Finché non si prova, è difficile valutare i benefici degli input, uno potrebbe funzionare meglio in un settore e un altro in un altro. E si può ottenere un risultato medio provando quasi tutti gli input. Naked è senza pre-elaborazione, "0-1" è solo un tipo speciale di normalizzazione, è buono, ma potrebbe non essere sufficiente... La pre-elaborazione è tutta una scienza, imho più complicata delle reti neurali stesse, e la compressione, e il sanguinamento, e la codifica e probabilmente molto di più. Si può iniziare guardando gli articoli di V.A. Krisilov, si possono ottenere da http://neuroschool.narod.ru/. Quello che avete in mente, per mettere una fase in NS, uso solo come componente di una combinazione complessa di ingressi, niente di più.