x = 0:0.02:20;
P = sin(x);
T = 2.*sin(x - 0.2);
plot(x,P,x,T);
// Create and train a network to preduct T from P
Delay = 3;
[w,b,y,ee] = ann_ADALINE_predict(P,T,0.2,1,Delay);
figure(); plot(T); plot(y,'r');
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mt-check SciLabとの連携は後々可能になるのでしょうか？
それが、私の仕事です。もちろんDLLは書き込む必要があります。
ちなみに、SciLabのGUIや文法はRに非常に近いです。
今、Rのニューロパッケージとその説明に目を通しているところです。SciLabに比べると、すべてが複雑で、透明性が低いというのが感想です。昨日から始めたばかりのSciLabでは、学習配列さえあれば、すでにneuroncを作ることができます。
そこには、3ステップ先のサインを予測するインスタンスがある。
初歩的なことですが、すべてのコード、すでに訓練されています。
w と b は学習済みニューロンのパラメータである．
Rと簡単なニューラルネットワークの学習方法について、例題付きの良い記事はありませんか？
AtachaにはRenat用のニューロンがありますが、これも簡単な例として使うことができます。
SanSanych Fomenkoによる良い記事があります -https://www.mql5.com/ru/articles/1165
そこでは、RのGUIの1つを使って、データを処理したり、さまざまなモデルを訓練したりする方法を紹介しています。Logタブで全ての操作を行った後、対応するコードを見ることができ、それを自分で修正して実行することで、Rでのプログラミングを学ぶことができます。
mt5の新機能であるバーヒストリーのcsvへのエクスポート機能で、eurusdとgbpusdのm30のバーヒストリーを取得しました。
その後、Rがニューロンをトレーニングし、その重みがファイルに保存され、これらの重みがmql5 Expert Advisorに挿入される必要があります。私は2017年1月にneuronicsを訓練しました、それは他の期間ではうまく取引されないでしょう。
EA は、ユーロドルまたはポンドドルで実行できます。
eurusdとgbpusdの両方を均等に取引することは、ニューロニックで平凡です、おそらく多くのニューロニックが必要です。また、mqlのコードにコメントされている重みの配列はもう一つあり、それらはそれぞれeurusdに対してのみ学習されており、それらの重みによる利益は一般的に宇宙的なものになるであろう。
ニュートロニクスをトレーニングする際に取引するのは、ユーゴスラビアのみ。3ヶ月間研究した結果、1つだけ使われたのは、真ん中で、明らかに利益が上がっているのがわかるのです。
それが、私の仕事です。もちろんDLLは書き込む必要があります。
ちなみに、SciLabのGUIや文法はRに非常に近いです。
今、Rのニューロパッケージとその説明に目を通しているところです。SciLabに比べると、すべてが複雑で、透明性が低いというのが感想です。昨日から始めたばかりのSciLabでは、学習配列さえあれば、すでにneuroncを作ることができます。
そこには、3ステップ先のサインを予測するインスタンスがある。
初歩的なことですが、すべてのコード、すでに訓練されています。
w と b は学習済みニューロンのパラメータである。
はい、クールです...Rはすでに持っていますが...少ししか使っていません、もしsylabがいくつかの特定のタスクに優れているなら、それを使うことは可能かもしれません...しかし、私はまだそれらを持っていません...。
時系列予測という トピックに戻れば-ようやくビデオの最後までたどり着きましたが、どうでしょうか...。回帰分析から始まり、有馬やGarchのような複雑なモデルへと進み、最後は「こんなモデルはクソだ、回帰分析がもっといい仕事をする」というスローガンで締めくくられました:))ところで、非常に有能な講義であった、少なくとも私にとっては多くのことをクリアにすることができた。また、算数やゴミの本質をつかみ、直感的に考えていたことの裏付けを得ることができました。
"回帰法に関する限り、科学は必要ない "というのが、最終的な理解でした。
AtachaにはRenat用のニューロンがありますが、これも簡単な例として使うことができます。
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 にSanSanych Fomenkoの良い記事があります。
RのGUIの一つで、データを処理し、様々なモデルを学習させる方法を紹介します。すべての操作の後、Logタブで対応するコードを見ることができ、自分で修正して実行することで、Rでのプログラミングを学ぶことができます。
mt5の新機能であるバーヒストリーのcsvへのエクスポート機能で、eurusdとgbpusdのm30のバーヒストリーを取得しました。
その後、Rがニューロンをトレーニングし、その重みがファイルに保存され、これらの重みがmql5 Expert Advisorに挿入される必要があります。私は2017年1月にneuronicsを訓練しました、それは他の期間ではうまく取引されないでしょう。
EA は、ユーロドルまたはポンドドルで実行できます。
eurusdとgbpusdの両方を取引するのはあまり得意ではない。おそらくもっとニューロンが必要なのだろう。mqlのコードでは、重みの配列はコメントアウトされており、eurusdに対してのみトレーニングされているので、その重みによる利益は、よりコスパの高いものになるでしょう。
ニュートロニクスをトレーニングする際に取引するのは、ユーゴスラビアのみ。3ヶ月間、そのうちの1ヶ月間、真ん中だけトレーニングされ、そこで利益が上がっているのがはっきりわかります。
ありがとうございます。）しかし、私のモデルは、テストではよくなっています......しかし、まだ戦闘状況でのテストはしていません。
ところで、SanSanychのこの記事を読んで、何かしようとさえ思ったのですが、時間がなくてあきらめました。
そうですね、クールです...私はすでにRを持っていますが...少ししか使っていません、もしある特定のタスクのためにそれがより良ければ、私はそれを使うことができるかもしれません...しかし私はまだそれらを持っていないのです...。
時系列予測という トピックに戻れば-ようやくビデオの最後までたどり着きましたが、どうでしょうか...。回帰分析から始まり、有馬やGarchのような複雑なモデルへと進み、最後は「こんなモデルはクソだ、回帰分析がもっといい仕事をする」というスローガンで締めくくられました:))ところで、非常に有能な講義であった、少なくとも私にとっては多くのことをクリアにすることができた。また、有馬やガルシアのエッセンスを知ることができ、直感的に考えていたことのいくつかを確認することができました。
SciLabのどこに(何に？)特異性があったのかわからないのですが。普通のネットワークです。ちなみに、世の中には何十種類ものネットワークがあり、それぞれのタスクに対応しています。例として、予測型のものがあります。分類ネットワークもあります。
回帰はもちろん素晴らしいことです。しかし、回帰を使ってトレードする場合、毎分ごとに新しいモデルを構築する必要があります。講義でも言われているように、予測間隔が長くなればなるほど誤差は大きくなり、予測間隔が長くなればモデルとともに予測も崩れてしまう。講義で紹介した方法では、リアルタイムの再構築は不可能です。
SciLabのどこに(何に？)特異性があるのかわからないのですが。普通のネットワーク。ちなみに、そこには何十種類ものネットワークがあり、それぞれのタスクに対応しています。例えば、予測的なものがあります。分類ネットワークがあります。
回帰はもちろん素晴らしいことです。しかし、回帰分析を使って取引すると、毎分ごとに新しいモデルを構築する必要があります。予測間隔が長くなればなるほど誤差は大きくなり、長い間隔では予測もモデルもバラバラになってしまいます。講義で紹介した方法では、リアルタイムの再構築は不可能です。
具体的な内容ではなく、Rよりもそちらの方が便利で早くできることがある、と書かれているように
具体的なことではなく、あなたが書いているように、Rよりもそちらの方が簡単で早くできることがあるということです。
そう、もっと便利で、もっと早く実装できる。しかし、「ある特定の作業にはssilabの方が良い のであれば...」というのは、どういう意味なのか理解できません。".ニューロンカとアフリカ ニューロンカ、そして唯一の問題は、より簡単に、より速く、より低コストで結果を出せるのはどこか、ということです。
ザイ。ニューロニックで掛け算の表を教えるという例を見たことがあります。7×7とすると、まあ、48.7くらいにはなりますね。例えば、7×7のような掛け算の表を学習するニューロンの例を見たことがあります。
そう、もっと便利で、もっと早く実装できる。しかし、「ある特定の作業にはssilabの方が良い のであれば...」というのは、どういう意味なのか理解できません。".ニューロニックとアフリカ・ニューロニック。問題は、より簡単に、より早く、より低コストで結果を出せるのはどこか、ということです。
ザイ。ニューロニックで掛け算の表を教えるという例を見たことがあります。7×7とすると、まあ、48.7くらいにはなりますね。また、神経細胞が掛け算の表を学習する例も見ました。
なので、NSの学習には便利なのですが、例えばRでは、dataminerがあり、MTと組み合わせる方法が既にあるのです
NSを教えるには便利だけど、Rではdataminerがあるし、MTと組み合わせる方法も既にあるわけで
SciLabのデータマイニングは、最適化、遺伝学もあります。はい、DLLはありません、書き込む必要があります。ただ、C/C++のAPIがあり、接続には問題ありませんが、当然ながら時間がかかります。しかし、DLLを書くスキルはあっても、ニューラルネットワークを扱うスキルはありませんし、すべてが即座に、それだけで終わるとは思えません。
私のパソコンにはRとSciLabの両方が入っていて、両方を使って仕事をしていますが、Rを使う頻度はかなり少なくなっています。Rの方が対象分野に向いているのです。
NSの学習には便利だけど、Rでは、例えば、dataminerがあって、MTと組み合わせる方法が既にあるわけで
なぜネットワークをいじめるのですか？動かないし、それこそ一昔前の流行りで、おそらく最初に出た機械学習のパッケージなんでしょうね。
さらに有望なものとして、ランダムフォレスト、様々なアダがあります。また、一般的にキャレットシェルパッケージは、メッシュを含む数百のパッケージがあり、それらの間で自動選択を行うことができます。
PS.
おそらくここと ここで 動作するシリアスなメッシュ。著者はフォーラムで、MT4/5端末にリンクしてトレードをチマチマと・・・。
ピーエスピーエス
Rをスカイラブと本気で比較するのはどうなんだ？なんか素朴なパッケージで、ランキングに入ってない...。
ピーエスピーエス
しかも、モデルのことではまったくなく、データマイニングのことなんです。ターゲットとなる変数に関連する予測因子を見つければ、もう安心です。
それ以外はすべてマインド・ゲームです。