2 и 4.私もそう思いますし、FXではフラットが主流になるので、セル内のパターン分布が均等になることはないでしょう。しかし、それは本題ではなく、より 均等になるようにベクトルを整形することはできますが（均等な分布を持つランダムな合成データでのみ完全に均等になるIMHO）、それはSBと同様の均質な空間を作ることになるので、それを目指す必要があるのかどうかさえわかりません。
// Было// arr_buy[index]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо// arr_sell[index]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо// Сталоfor (int i = 0; i < ArraySize(arr_buy); i++)
{
arr_buy[i]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо
arr_sell[i]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо
}
Более того, рыночные закономерности колоссально зависят от времени суток, сезонности и т.д. Поэтому при их поиске следует отдельно учитывать временные зоны. Прибыльно-используемая крайние несколько лет ночная торговля некоторых кроссов - яркий пример наличия РЕАЛЬНОЙ закономерности, которая присутствует лишь только в определенном интервале суток. И ее никогда бы не нашли, если бы исследовали весь исходный ВР, без фильтра временных зон.
1.COM入力に固定ウィンドウサイズを指定します（この場合は40本）。イマイチ現在のバザーの肖像画を何らかの形で描くのはちょっと違う、一般的にはスライディングウィンドウのサイズは可変で、最低限十分であることを条件とすることになるだろう。また、学習ベクトルは価格だけでなく、金利から指標の読みまで、現在の注文の分布、支持線と抵抗線の近接度など、あらゆるものを含むことができます。
2.チャートを限界まで圧縮すると、履歴には横ばい、上昇トレンド、下降トレンドの3つの領域が明確に表示されます。私はそこまで愚かではないので、形式化しようとは思いません。このような箇所をマークし、出現の早い段階で見極めるようにするのが課題です。
3.歴史に関するCOMを訓練している。今この瞬間の軌跡を、ラインマップで見る夢。軌跡が予測できれば、利益の出る戦略を選び出し、過去の類似した領域であらかじめ実行することができる。
4.クラスターが最大限均等に分布するようにマップを構築する必要があるのです。私の実装したマップ（上図参照）は、アルゴリズムがほぼ正しく動作していることを示しています。入力ベクトルの分類がある。しかし、赤の色相が中央に集中するのではなく、虹のように赤から紫まで均一に塗りつぶした方がいいと思います。
1.ええ、まあ、可変長のウィンドウの場合は無理でしょうけど。つまり、別の方法で似たようなパターンを拾わなければならないのですが、その場合、空間的に量子化する能力が失われます（PPCがそうです）。
2 и 4.私もそう思いますし、FXではフラットが主流になるので、セル内のパターン分布が均等になることはないでしょう。しかし、それは本題ではなく、より 均等になるようにベクトルを整形することはできますが（均等な分布を持つランダムな合成データでのみ完全に均等になるIMHO）、それはSBと同様の均質な空間を作ることになるので、それを目指す必要があるのかどうかさえわかりません。
3.私はこれを研究しました。SCSの細胞は正確にはランダムではなく、交互に繰り返しがある、それを利用しようとしたのですが、この問題はもちろん完全に解明されているわけではありません。ポイントは、理論上無限にあるパターン（またはベクトル）を限られた集合（BLSセルと呼ぶ）に落とし込み、その集合上のダイナミクスをトレースすることである。
私自身は、Kohonenについて、1つだけ完全に理解できていないことがあります。それは、ここにいくつかのクラスタがあり、それらは空間に多少なりとも秩序があり、それら（クラスタ）のNCSは2次元表面上に投影しますが、NCSは常にそれらを均等に投影するのでしょうか、同じ学習の初期条件下でNCSが構築する平面は特徴空間を常に同じ方向に通過しているのでしょうか。例）http://www.generation5.org/content/1999/images/kohonenImages.png n次元空間に飛行機がありますが、ACSは常にこのように投影し、例えば横顔は投影しないのでしょうか...。
1.はい、しかし可変長のウィンドウの場合、十分なRMSを得ることができないのです。つまり、別の方法で似たようなパターンを拾わなければならないのですが、その場合、空間的に量子化する能力が失われます（これがVLSの役割です）。
PDAって何？ぜひ解読してください。
ロシア連邦検察庁傘下の調査委員会（ ICPOof Russia）」しか見つからなかったので、ここがおかしいような気がしています）。
PPCとは？ぜひ解読してください。
ロシア連邦検察庁傘下の調査委員会（ ICPOof Russia）」しか見つからなかったので、何か間違っているような気がするのですが）。
コホネン自己組織化特徴地図、通称SOM。
) 調査委員会については面白いですね。
コホネン自己組織化特徴地図(SOM)。
) 調査委員会については面白いですね。
なるほど。
SOMは独自の方法でパターンを配布する。どう解釈すればいいのかは、まだ不明です。
履歴のパターンをすべて計算しても、その後にどうすればいいのかがわからないのです。履歴上の現在のパターンは、ほとんどの場合、購入することを示している場合 - 購入または販売。
Expert Advisorを作りました（予告編で）。
Expert Advisorが行うこと。
- 10種類のバイナリーシグナルで構成される現在のすべてのパターンを記憶します（これまでに17種類のバリエーションから選択可能です）。
合計で2^10=1024種類のシグナルの組み合わせが得られ、各パターンの買いシグナルと売りシグナルは別々に加算されます。
- 古いパターンは、新しいパターンが到来すると徐々に忘れ去られる（忘却は設定で規制される）。
- 各パターンのシグナルの比率を計算し、その種類を凌駕する（買いまたは売り）、シグナルは-1から+1までの範囲で形成されています。
- そして、エントリー、エグジット、リバースを判断する。
(ここで、私はどうすれば良いのか分かりません。) あなたは、どうすれば良いのか私に助言することができるかもしれません。
一般的には、GAや一般化COMなしで直接的な方法でパターンをカウントします。
信号のバリエーション、入力時の信号数（入力ベクトルのサイズを大きくする）を追加したり、COMからの出力を入力することも可能です。
試行錯誤を怠らない人は、改善案を持っているかもしれません。
美しい絵は描かないので、自分でやってみてください）。
ivandurak:
2.チャートを限界まで絞ると、 横ばい、トレンドアップ、トレンドダウンの 3つのエリアが履歴上にはっきりと浮かび上がります。私はそこまで愚かではないので、形式化しようとは思いません。このような箇所をマークし、出現の早い段階で見極めるようにするのが課題です。
IMHOは、フラット/トレンド/ランダム・ワンダリングであるべきです。ダウ平均株価の場合、その比率は35/40/25%程度です。ですから、パターンなどを探す前に、現在の市場の状況を確認する必要があります。
- 古いパターンは、新しいパターンが入ってくると徐々に忘れていきます（忘却は設定で調整します）。
テスターでは実行できませんが、コードを見る限りでは、適応的アプローチと学習のシンプルな実装として、このアイデアは非常に気に入っています。
別途、「忘れ物」についても触れておきたい。その意味では、現在のバーだけでなく、新しいバーごとにすべてのパターンで忘却を実行するのが正しいと思います。
テスターで動かすことはできませんが、シンプルな適応・学習の実装として、コードの中のアイデアはとても気に入りました。
別途、「忘れ物」についても触れておきたい。その意味では、新しい小節のたびに、現在の小節だけでなく、すべてのパターンで忘却を行うのが正しいと思う。
なぜダメなのか？正常に動作し、最適化までされています。初値に走ることができる。
忘れやすい：すべての小節で正解するとは思わないし、中には非常に珍しいパターンもあり、完全に忘れてしまうこともある。
でも、実験してみて、もしかしたら私が間違っているかもしれません。
PS.お使いの端末がインストールされていないことを思い出しました。
ごく稀にあるとすれば、むしろ例外的な存在である。だから、一気にフィルタリングされる。
追伸：タイムフィルターを かけることをお勧めします。
Более того, рыночные закономерности колоссально зависят от времени суток, сезонности и т.д. Поэтому при их поиске следует отдельно учитывать временные зоны. Прибыльно-используемая крайние несколько лет ночная торговля некоторых кроссов - яркий пример наличия РЕАЛЬНОЙ закономерности, которая присутствует лишь только в определенном интервале суток. И ее никогда бы не нашли, если бы исследовали весь исходный ВР, без фильтра временных зон.
と、いろいろなキャラクターを試してみてください。
ごく稀にあるとすれば、むしろ例外的な存在である。だから、一気にフィルタリングされる。
追伸：タイムフィルターを かけることをお勧めします。
をクリックして、いろいろな記号を試してみてください。
時間フィルタが設定されている - これらは15から17までの信号であり、Expert Advisorはそれらも分析する、多分少し曲がった、私はまだそれを完璧にはしていない。
異なるシンボルを追加することは難しくなく、私も最初はそうしたかったのですが、その後コメントアウトしました。もしかしたら、もっと増やすかもしれません。
それよりも、得られた統計データをどう解釈するかの方が問題だ。
出力には、+1（すべてのパターンが長く動作した）から-1（すべてのパターンが短く動作した）までの信号が含まれています。
例えば、統計（シグナル）が+0.7（確率と呼ぶ人もいる）、つまりほとんどのパターンがロングで機能した場合です。
買うべきか、売るべきか、より強いシグナルを待つべきか、それとも市場から退散すべきか？