MTSにおける人工知能の活用 - ページ 24 1...171819202122232425262728 新しいコメント Павел 2007.09.21 15:35 #231 Vinin: という疑問が湧いてきました。どなたか、コクーンネットが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいませんか? NSのシグナルに従って80-95%の取引が利益を上げていれば、ネットワークは訓練されたと言える。 Dmitrii 2007.09.21 15:46 #232 meta-trader2007 писал (а): Vinin: 質問があります。コクネンネットワークが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか? NSのシグナルに従って80~95%のトレードが利益を上げていれば、訓練されていると言えるでしょう。 。 コウホネン 地図の場合は、まだ先の話です。例えば、50×50の小さな地図にすると、2500クラスの可能性があることになります。まだ、取引判断のアルゴリズムを考えないと...。 Victor Nikolaev 2007.09.21 16:39 #233 klot:meta-trader2007 さんが書き込みました: Vinin: 質問があります。コクネンネットワークが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか? NSのシグナルに従って80~95%のトレードが利益を上げていれば、訓練されていると言えるでしょう。 。 コウホネン地図の場合は、まだ先の話です。例えば、50×50の小さな地図にすると、2500クラスの可能性があることになります。やはり取引判断のためのアルゴリズムを考えないと...。 私はシンプルに考えています。私はリホビドフ氏の方法に従ってローソク足をコーディングしています。 センサーが生成する乱数列でネットワークを学習させています。 第3のステップ、入口と出口を見つけること。 コンテストでも同じものが使われたが、歴史によって装着された。 ちょうどネットワークの学習 時に、重みのベクトルと入力配列の偏差を出力しています。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。 結果は2対1で、2つの利益のある取引に対して、1つは負けていることになります。 Dmitrii 2007.09.21 17:13 #234 Vinin: klot: meta-trader2007さんが書きました(a)。 ヴィン ここで質問です。どなたか、コウホネンネットが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか? NSのシグナルに従って80〜95%のトレードが利益を上げていれば、それは訓練されたネットワークと言えるでしょう。 コホーネンカードの場合、これはまだ先の話です。例えば50×50の小さなカードであれば、2500クラスの可能性があることになります。まだ、取引判断のアルゴリズムを考えないと...。 シンプルにしたんだ。ほぼLikhovidovによるとキャンドルをコーディングする。 ネットワークは、センサーが生成する乱数列で学習される。 第3段階、入口と出口を見つけること。 コンテストもそうでしたが、tnmは歴史にフィットしていたんですね。 ちょうどネットワークの学習時に、重みのベクトルと入力配列の偏差を出力しています。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。 学習結果は2対1で、2つの有益な取引に対して1つは不採算となる。 見てみよう。市場の価格推移のバリエーションと同じだけ、正しい解答があるのです :) .私もリアルで取引しているExpert Advisorでコンテストに参加しています。 Victor Nikolaev 2007.09.21 17:22 #235 klot: ヴィン klot: meta-trader2007さんが書きました(a)。 ヴィン ここで質問です。どなたか、コウホネンネットが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか? NSのシグナルに従って80〜95%のトレードが利益を上げていれば、それは訓練されたネットワークと言えるでしょう。 コホーネンカードの場合、これはまだ先の話です。例えば50×50の小さなカードであれば、2500クラスの可能性があることになります。やはり、売買の判断をするためのアルゴリズムを考えないと...。 シンプルにしたんだ。ほぼLikhovidovによるとキャンドルをコーディングする。 ネットワークは、センサーが生成する乱数列で学習される。 第3段階、入口と出口を見つけること。 コンテストもそうでしたが、tnmは歴史にフィットしていたんですね。 ちょうどネットワークの学習時に、重みのベクトルと入力配列の偏差を出力しています。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。 学習結果は2対1で、2つの利益のある取引に対して1つは負けています。 見てみよう。市場の価格推移のバリエーションと同じだけ、正しい解答があるのです :) .私もリアルで取引しているエキスパートでコンテストに参加しています。 といったところでしょうか。学習基準についてはどうでしょう。選択肢は尽きました。 Dmitrii 2007.09.21 17:34 #236 Vinin: klot: ヴィン klot: meta-trader2007さんが書きました(a)です。 ヴィン ここで質問です。コホーネンネットワークが学習済みかどうかを判断する基準をお持ちの方はいらっしゃいますか? NSのシグナルに従って80〜95%のトレードが利益を上げていれば、それは訓練されたネットワークと言えるでしょう。 コホーネンカードの場合、これはまだ先の話です。例えば50×50の小さなカードであれば、2500クラスの可能性があることになります。やはり、売買の判断をするためのアルゴリズムを考えないと...。 シンプルにしたんだ。ほぼLikhovidovによるとキャンドルをコーディングする。 ネットワークは、センサーが生成する乱数列で学習される。 第3段階、入口と出口を見つけること。 コンテストもそうでしたが、tnmは歴史にフィットしていたんですね。 単純に、ネットワークを学習させるときに、入力配列と重みのベクトルの偏差を出力するんです。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。 学習の結果は2対1で、2つの利益のある取引に対して1つは負けています。 見てみよう。市場の価格推移のバリエーションと同じだけ、正しい解答があるのです :) .私もリアルで取引しているエキスパートでコンテストに参加しています。 といったところでしょうか。学習基準についてはどうでしょう。選択肢は尽きました。 上に書いたのは、学習基準についてですが...。- 然うは問屋が卸さない 一般に、Neuroshel2はKohonenカードの典型的な例を持っているので、使ってみてください。試してみると、いろいろなことが見えてくるはずです。 また、Tartanのフォーラムには、Kohonen Mapsを含む5つのニューラルネットワークアルゴリズムを 実装した、MKL4用の完全なニューラルネットワークライブラリを置きました。 ニューラルネットワークのトレーニングアルゴリズム(純粋にMQL4で書かれている)と取引戦略のパラメータ検索を一つの関数で行う例を持っています - これは自動最適化のようなものです。 Aleksandr Chugunov 2007.09.24 05:10 #237 このタータンフォーラムは何ですか? Edgar Akhmadeev 2007.09.27 15:25 #238 AlexSTAL: このタータンフォーラムは何ですか? Google rus "FXタータンニューロ" http://www.fxexpert.ru/forum/index.php?showtopic=656? Stepan241 2010.10.15 17:51 #239 ある時間間隔での最適化で異なる結果が得られるのは、遺伝的アルゴリズムが その都度新しい遺伝的発展の道を選んでいるということなのでしょうか。)このような無意味なことに直面した人はいますか?こうした問題があるため、戦略の成功に関する統計を取ることができないのです......。 Artem Titarenko 2010.10.16 06:49 #240 フィットネス関数の表面は非常にくぼんでいることがあるので、明確な最大値はなく、たくさんあり、それらはほぼ同じです。それとも、GAが正常に機能していないのか...。 1...171819202122232425262728 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
という疑問が湧いてきました。どなたか、コクーンネットが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいませんか?
NSのシグナルに従って80-95%の取引が利益を上げていれば、ネットワークは訓練されたと言える。
質問があります。コクネンネットワークが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか?
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コウホネン 地図の場合は、まだ先の話です。例えば、50×50の小さな地図にすると、2500クラスの可能性があることになります。まだ、取引判断のアルゴリズムを考えないと...。
質問があります。コクネンネットワークが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか?
NSのシグナルに従って80~95%のトレードが利益を上げていれば、訓練されていると言えるでしょう。 。
コウホネン地図の場合は、まだ先の話です。例えば、50×50の小さな地図にすると、2500クラスの可能性があることになります。やはり取引判断のためのアルゴリズムを考えないと...。
私はシンプルに考えています。私はリホビドフ氏の方法に従ってローソク足をコーディングしています。
センサーが生成する乱数列でネットワークを学習させています。
第3のステップ、入口と出口を見つけること。
コンテストでも同じものが使われたが、歴史によって装着された。
ちょうどネットワークの学習 時に、重みのベクトルと入力配列の偏差を出力しています。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。
結果は2対1で、2つの利益のある取引に対して、1つは負けていることになります。
ここで質問です。どなたか、コウホネンネットが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか?
NSのシグナルに従って80〜95%のトレードが利益を上げていれば、それは訓練されたネットワークと言えるでしょう。
コホーネンカードの場合、これはまだ先の話です。例えば50×50の小さなカードであれば、2500クラスの可能性があることになります。まだ、取引判断のアルゴリズムを考えないと...。
シンプルにしたんだ。ほぼLikhovidovによるとキャンドルをコーディングする。
ネットワークは、センサーが生成する乱数列で学習される。
第3段階、入口と出口を見つけること。
コンテストもそうでしたが、tnmは歴史にフィットしていたんですね。
ちょうどネットワークの学習時に、重みのベクトルと入力配列の偏差を出力しています。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。
学習結果は2対1で、2つの有益な取引に対して1つは不採算となる。
ここで質問です。どなたか、コウホネンネットが鍛えられているかどうかの判断基準をお持ちの方はいらっしゃいますか?
NSのシグナルに従って80〜95%のトレードが利益を上げていれば、それは訓練されたネットワークと言えるでしょう。
コホーネンカードの場合、これはまだ先の話です。例えば50×50の小さなカードであれば、2500クラスの可能性があることになります。やはり、売買の判断をするためのアルゴリズムを考えないと...。
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コンテストもそうでしたが、tnmは歴史にフィットしていたんですね。
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学習結果は2対1で、2つの利益のある取引に対して1つは負けています。
ここで質問です。コホーネンネットワークが学習済みかどうかを判断する基準をお持ちの方はいらっしゃいますか?
NSのシグナルに従って80〜95%のトレードが利益を上げていれば、それは訓練されたネットワークと言えるでしょう。
コホーネンカードの場合、これはまだ先の話です。例えば50×50の小さなカードであれば、2500クラスの可能性があることになります。やはり、売買の判断をするためのアルゴリズムを考えないと...。
シンプルにしたんだ。ほぼLikhovidovによるとキャンドルをコーディングする。
ネットワークは、センサーが生成する乱数列で学習される。
第3段階、入口と出口を見つけること。
コンテストもそうでしたが、tnmは歴史にフィットしていたんですね。
単純に、ネットワークを学習させるときに、入力配列と重みのベクトルの偏差を出力するんです。かなり大きな違いがあることがわかります。(ということです)、エポックごとの最大偏差と最小偏差の間で減少しないのです。いろいろなアクションを試しましたが、結果は同じです。そして、それ故に、学習基準の問題が発生します。
学習の結果は2対1で、2つの利益のある取引に対して1つは負けています。
上に書いたのは、学習基準についてですが...。- 然うは問屋が卸さない
一般に、Neuroshel2はKohonenカードの典型的な例を持っているので、使ってみてください。試してみると、いろいろなことが見えてくるはずです。
また、Tartanのフォーラムには、Kohonen Mapsを含む5つのニューラルネットワークアルゴリズムを 実装した、MKL4用の完全なニューラルネットワークライブラリを置きました。
ニューラルネットワークのトレーニングアルゴリズム(純粋にMQL4で書かれている)と取引戦略のパラメータ検索を一つの関数で行う例を持っています - これは自動最適化のようなものです。
このタータンフォーラムは何ですか?
このタータンフォーラムは何ですか?
Google rus "FXタータンニューロ"
http://www.fxexpert.ru/forum/index.php?showtopic=656?
ある時間間隔での最適化で異なる結果が得られるのは、遺伝的アルゴリズムが その都度新しい遺伝的発展の道を選んでいるということなのでしょうか。)このような無意味なことに直面した人はいますか?こうした問題があるため、戦略の成功に関する統計を取ることができないのです......。