確率的ニューラルネットワーク、MT4用パッケージとアルゴリズム - ページ 12 1...567891011121314151617181920 新しいコメント Владимир 2007.12.07 21:25 #111 klot: レネゲート 皆さん！ では、ニューラルネットワークに 何をインプットすればいいのだろうか。どのようなエラー関数を選ぼうか？ 内容から判断して、興味を持つ人はあまりいないでしょう。ソフトのことだと思う人が多いのですが...。 まずは期間を変えた回帰線の傾きから始めてみてはいかがでしょうか。 また、TFを変えて始めてみても良いと思います。:) エラーの機能性-最大限の利益 こんにちは。 入力に対する線形回帰の角度、私見ですが、非常に興味深いです 定規の角度を計算するのは簡単だ（2点をとり、アークタンジェントとゴー）。しかし、それは与えられたTFのための角度になります。TFごとに、垂直方向のスケールを定義する係数が異なることが判明したのです。この問題を解決するにはどうしたらいいのでしょうか？ Dmitrii 2007.12.08 06:23 #112 VBAG: klot: レネゲート 皆さん！ では、ニューラルネットワークに 何をインプットすればいいのだろうか。どのようなエラー関数を選ぼうか？ 内容から判断して、興味を持つ人が少ないのでしょう。ソフトのことだと思う人が多いのですが...。 まずは期間を変えた回帰線の傾きから始めてみてはいかがでしょうか。 また、TFを変えて始めてみても良いと思います。:) エラーの機能性-最大限の利益 こんにちは。 入力に対する線形回帰の角度、私見ですが、非常に興味深いです 定規の角度を計算するのは簡単だ（2点をとり、アークタンジェントとゴー）。しかし、それは与えられたTFのための角度になります。TFごとに、垂直方向のスケールを定義する係数が異なることが判明したのです。この問題を解決するにはどうしたらいいのでしょうか？ 各TFの係数を導入することは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NSの入力に送ることも可能です。 Владимир 2007.12.08 12:42 #113 klot: 各TFの係数を入力するのは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NS入力に供給することも可能です。 TFをinintで定義し、それに応じてあらかじめ選択された係数を選択するのですが、私自身はこの方法は好きではありません。スケールの出し方がわからない。 P.S.登録するためにあなたのフォーラムに行きました。 Yuriy Zaytsev 2007.12.08 21:42 #114 VBAG: klot: 各TFの係数を入力するのは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NS入力に供給することもできます。 TFをinintで定義し、それに応じてあらかじめ選択された係数を選択するのですが、私自身はこの方法は好きではありません。スケールの出し方がわからない。 取引口座を開設しようとするときに、良い感触を得ました。 1つのTFを見て取引するのは、盲目的にMkadを横断するようなものです。 オンザスケール あんばい 戴く m1 m5 m15 m30 これは、H1 H4 D1 を支配的なトレンドとしてエントリーするためのものです。 m1 m5 m15 m30で、4つのタイムフレームで一度にファンの完全な開示をキャッチする必要があります。 すなわち、MA1 M3 M5 M8 M13 M21 M34 M89は、平均のファンを一度に開くか、開き始めるべき! ちなみに、ベッターも似たようなことを言っていますよ。 しかし、NEUROSETでは、各タイムフレームの各平均値に対して0または1のようなものを与える必要があります。 私は、最寄りの光以下のより困難な場合は1に持参する平均の間の距離を取るためにオプションとして提案する この2つのアベレージのUPトレンドとなります。 m1 m5 m15 m30のすべての平均が1を示したとき、これがUPトップである - 次に、より高いTFの分析。 つまり、常にM1でエントリーを探し始め、より高いTFに上がっていくのです。 平均値間の距離の縮め方の例 各平均値に対して、各バーに対して、配列 .. AdE＝10000です。 mas[0][1][ off+ _i ] =iMA(),PERIOD_M1, 5, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i ); tmp = mas[0][1][ off+ _i ]-mas[0][2][ off+ _i ]; // 5から8までの間 tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // 適応的な簡略化 if(tmp>1) tmp=1; if(tmp<-1) tmp=-1。 NN[1][1][_i+8] = tmp; // // グリッドの範囲に -1 または 1 を入れる -1 ... 1 mas[0][0] [ off+ _i ]= iMA(),PERIOD_M1, 3, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i ); tmp = mas[0][0] [ off+ _i ]- mas[0][1][ off+ _i ]; // 5〜3masの間でスケーリング tmp = (tmp) / Point; tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // 適応的な簡略化 if(tmp>1) tmp=1; if(tmp<-1) tmp=-1。 NN[1][1][_i] = tmp; // -1または1 ファン全開とは何か、ファン全開開始のポイントについてご理解いただけましたでしょうか？ PNNは基本的にすべてのデータを内部に保存する - 高速に学習可能 - しかし、多くのメモリを使用し、速度が遅い 4つのタイムフレームの平均1 3 5 8 13 21 34 55 89とし、5つのバーとする。 与えられた平均値に従って、時間枠に対して5 * 9 = 45ニューロン すべてのTFで45 * 4 = 180ニューロン M1 M5 M15 M30の4つの層にニューロンを分散させることができます。 出力に最も近いレイヤーにDIVERGENCYシグナルを追加します。 Probabilistic neural networks, packages need another column with 通貨ペアバスケットをトレードするときに発生するパターンのテスト。 パート I Владимир 2007.12.09 00:44 #115 YuraZ:VBAG： klot: 各TFの係数を入力するのは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NSの入力に供給することも可能である。 TFをinintで定義し、それに応じてあらかじめ選択された係数を選択するのですが、私自身はこの方法は好きではありません。スケールの出し方がわからない。 P.S.登録するためにあなたのフォーラムに行きました。 1つのTFを見て取引することはない...1つのTFで取引することは、盲目的にMKADを横断するようなものだ。倍率に一悶着戴く m1 m5 m15 m30 これはH1 H4 D1を支配的なトレンドとしてエントリーするためのものです。m1 m5 m15 m30で、4つの時間枠でファンのフルオープンを一度に捉える必要がある。 Yuriさん、こんにちは。私もTF1枚でLOOKINGを交換することはないですね。さらに、非標準のTFがあれば、最も信頼できるシグナルを求めて監視することができたのにと、深く反省したこともある。それはまるでゴキゲンのように、見えないけれどそこにあるのです例えば、30分にはまだ開いておらず、28分にはシグナルが出ている。 まあ、これは別に非常に深いテーマなんですけどね。この方向での展開もある。私の石けん箱はプロフィールにあります。 スケーリングについては、ちょっと違う意味です。 ここでは、私がずっと疑問に思っていたことを実証するための指標をスケッチしてみました。直線回帰線を 描きますが、その傾き角度を測定したい場合、縦方向（価格別）にどのようなスケールを選択すればいいのでしょうか？ このインジケーターでは、必要なチャートに視覚的に調整するためにkファクターを導入しています。しかし、 は、どの TF でも同じ変動幅を持つ値（角度でなくてもよい）であってほしい。 この問題は、数学が一方的に解決してくれると思うんです。 ニューラルネットワークについては、何も言えません。自分でデザインしたことがない（特にC言語）のですが、やってみたいけど時間がない。 P.S. 私は、ダイバージェンスに関するあなたのExpert Advisorが好きです。チャンピオンシップで良い成績を収められるよう祈っています。 ファイル: klr_angle_sample.mq4 3 kb Andrey Opeyda 2007.12.10 20:36 #116 2 パラモン 見当たらない NeuroDimension NeuroSolution 5.06 Developer, can... anyone.......せめて、ヒントをください。ANDREW.OPEYDA(DOG)GMAIL.COM 持っています。 Eビュー ポリアナリスト 46 エボルバー 4.06 Victor Nikolaev 2007.12.11 01:18 #117 njel: 2 パラモン 見当たらない NeuroDimension NeuroSolution 5.06 Developer, can anyone......せめて、ヒントをください。ANDREW.OPEYDA(DOG)GMAIL.COM 持っています。 Eビュー ポリアナリスト 46 エボルバー 4.06 開発元のホームページから入手するのがベストですが、ちょっとした登録が必要です。 Andrey Opeyda 2007.12.11 07:38 #118 正確には、DLLをコンパイルできない。Dllの作成は、デモの例でも失敗しました。そして、NeuroSolutionは、今のところ、私のために動作する唯一のパッケージです。(この時もありがとうございました。)) Yuriy Zaytsev 2007.12.11 21:43 #119 ニューロン入力のためのデータをどう準備するか! 3つの入力を持つニューロンがあり、各入力はWスケールであるとする ニューロンは値を出力する必要があります 1番目の選択肢のニューロンは、既に変換されたデータのある範囲を受け取る。0 .0.1 0.2 ...0.7 0.8 0.9 1. 0}を各入力に対して設定します。 0 : 1 の 2 つの出力値しかありません。 オプション2: ニューロンが既に変換されたデータを受け取る場合、例えば { -10.0 ....0 ...10.0 } 各入力時 出力も同じ範囲の値 ですが、重みを含んでいます。 オプション3は、重み{ 0 1 }に応じた出力で、各入力に{ 1 0 0 0 }を受け取ります。 正しい変換データもどうやって用意するのか......。ニューロンに対して...と0だけではありません．範囲もあるのでは？ 受信レイヤーの話です！ レイヤーを重ねるごとにデータがどんどん縮小されていく ネットワークの出力に1や0だけでなく、6つの状態を持たせるということです を出力すると、6つの状態があります。 1 1売 2 1-クローズ販売 3 1 購入 4 1クローズ買い 5 1ホールド上昇トレンドの買い 6 1売り持ち-減少傾向 ご愁傷様 もう一つの最新EA、無敵の成績（批判待ち） FORTSの注文執行の長期的な遅れ テスターは正常に動作していますか？ Andrey Opeyda 2007.12.12 11:28 #120 入力として何を与え、出力として何を与えるかは活性化関数に依存する 関数が双曲線タンジェントの場合、入力は-1...1または0...1に正規化されることがよくあります。 しかし、ニューロソリューションズの誰がこのDLLをコンパイルしたのでしょうか？ 1...567891011121314151617181920 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
皆さん！
では、ニューラルネットワークに 何をインプットすればいいのだろうか。どのようなエラー関数を選ぼうか？
内容から判断して、興味を持つ人はあまりいないでしょう。ソフトのことだと思う人が多いのですが...。
まずは期間を変えた回帰線の傾きから始めてみてはいかがでしょうか。 また、TFを変えて始めてみても良いと思います。:)
エラーの機能性-最大限の利益
入力に対する線形回帰の角度、私見ですが、非常に興味深いです
定規の角度を計算するのは簡単だ（2点をとり、アークタンジェントとゴー）。しかし、それは与えられたTFのための角度になります。TFごとに、垂直方向のスケールを定義する係数が異なることが判明したのです。この問題を解決するにはどうしたらいいのでしょうか？
皆さん！
では、ニューラルネットワークに 何をインプットすればいいのだろうか。どのようなエラー関数を選ぼうか？
内容から判断して、興味を持つ人が少ないのでしょう。ソフトのことだと思う人が多いのですが...。
まずは期間を変えた回帰線の傾きから始めてみてはいかがでしょうか。 また、TFを変えて始めてみても良いと思います。:)
エラーの機能性-最大限の利益
入力に対する線形回帰の角度、私見ですが、非常に興味深いです
定規の角度を計算するのは簡単だ（2点をとり、アークタンジェントとゴー）。しかし、それは与えられたTFのための角度になります。TFごとに、垂直方向のスケールを定義する係数が異なることが判明したのです。この問題を解決するにはどうしたらいいのでしょうか？
各TFの係数を導入することは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NSの入力に送ることも可能です。
各TFの係数を入力するのは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NS入力に供給することも可能です。
P.S.登録するためにあなたのフォーラムに行きました。
各TFの係数を入力するのは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NS入力に供給することもできます。
取引口座を開設しようとするときに、良い感触を得ました。
1つのTFを見て取引するのは、盲目的にMkadを横断するようなものです。
オンザスケール
あんばい
戴く
m1 m5 m15 m30 これは、H1 H4 D1 を支配的なトレンドとしてエントリーするためのものです。
m1 m5 m15 m30で、4つのタイムフレームで一度にファンの完全な開示をキャッチする必要があります。
すなわち、MA1 M3 M5 M8 M13 M21 M34 M89は、平均のファンを一度に開くか、開き始めるべき!
ちなみに、ベッターも似たようなことを言っていますよ。
しかし、NEUROSETでは、各タイムフレームの各平均値に対して0または1のようなものを与える必要があります。
私は、最寄りの光以下のより困難な場合は1に持参する平均の間の距離を取るためにオプションとして提案する
この2つのアベレージのUPトレンドとなります。
m1 m5 m15 m30のすべての平均が1を示したとき、これがUPトップである - 次に、より高いTFの分析。
つまり、常にM1でエントリーを探し始め、より高いTFに上がっていくのです。
平均値間の距離の縮め方の例
各平均値に対して、各バーに対して、配列
..
AdE＝10000です。
mas[0][1][ off+ _i ] =iMA(),PERIOD_M1, 5, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i );
tmp = mas[0][1][ off+ _i ]-mas[0][2][ off+ _i ]; // 5から8までの間
tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // 適応的な簡略化
if(tmp>1) tmp=1; if(tmp<-1) tmp=-1。
NN[1][1][_i+8] = tmp; // // グリッドの範囲に -1 または 1 を入れる -1 ... 1
mas[0][0] [ off+ _i ]= iMA(),PERIOD_M1, 3, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i );
tmp = mas[0][0] [ off+ _i ]- mas[0][1][ off+ _i ]; // 5〜3masの間でスケーリング
tmp = (tmp) / Point;
tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // 適応的な簡略化
if(tmp>1) tmp=1; if(tmp<-1) tmp=-1。
NN[1][1][_i] = tmp; // -1または1
ファン全開とは何か、ファン全開開始のポイントについてご理解いただけましたでしょうか？
PNNは基本的にすべてのデータを内部に保存する - 高速に学習可能 - しかし、多くのメモリを使用し、速度が遅い
4つのタイムフレームの平均1 3 5 8 13 21 34 55 89とし、5つのバーとする。
与えられた平均値に従って、時間枠に対して5 * 9 = 45ニューロン
すべてのTFで45 * 4 = 180ニューロン
M1 M5 M15 M30の4つの層にニューロンを分散させることができます。
出力に最も近いレイヤーにDIVERGENCYシグナルを追加します。
各TFの係数を入力するのは難しいことではありません。また、係数を使わずに、すべての値を所定の範囲にスケーリングして、NSの入力に供給することも可能である。
P.S.登録するためにあなたのフォーラムに行きました。
1つのTFを見て取引することはない...1つのTFで取引することは、盲目的にMKADを横断するようなものだ。
倍率に
一悶着
戴く
m1 m5 m15 m30 これはH1 H4 D1を支配的なトレンドとしてエントリーするためのものです。
m1 m5 m15 m30で、4つの時間枠でファンのフルオープンを一度に捉える必要がある。
まあ、これは別に非常に深いテーマなんですけどね。この方向での展開もある。私の石けん箱はプロフィールにあります。
スケーリングについては、ちょっと違う意味です。
ここでは、私がずっと疑問に思っていたことを実証するための指標をスケッチしてみました。直線回帰線を 描きますが、その傾き角度を測定したい場合、縦方向（価格別）にどのようなスケールを選択すればいいのでしょうか？
このインジケーターでは、必要なチャートに視覚的に調整するためにkファクターを導入しています。しかし、
は、どの TF でも同じ変動幅を持つ値（角度でなくてもよい）であってほしい。
この問題は、数学が一方的に解決してくれると思うんです。
ニューラルネットワークについては、何も言えません。自分でデザインしたことがない（特にC言語）のですが、やってみたいけど時間がない。
P.S. 私は、ダイバージェンスに関するあなたのExpert Advisorが好きです。チャンピオンシップで良い成績を収められるよう祈っています。
見当たらない NeuroDimension NeuroSolution 5.06 Developer, can... anyone.......せめて、ヒントをください。ANDREW.OPEYDA(DOG)GMAIL.COM
持っています。
Eビュー
ポリアナリスト 46
エボルバー 4.06
2 パラモン
見当たらない NeuroDimension NeuroSolution 5.06 Developer, can anyone......せめて、ヒントをください。ANDREW.OPEYDA(DOG)GMAIL.COM
持っています。
Eビュー
ポリアナリスト 46
エボルバー 4.06
開発元のホームページから入手するのがベストですが、ちょっとした登録が必要です。
ニューロン入力のためのデータをどう準備するか!
3つの入力を持つニューロンがあり、各入力はWスケールであるとする
ニューロンは値を出力する必要があります
1番目の選択肢のニューロンは、既に変換されたデータのある範囲を受け取る。0 .0.1 0.2 ...0.7 0.8 0.9 1. 0}を各入力に対して設定します。
0 : 1 の 2 つの出力値しかありません。
オプション2: ニューロンが既に変換されたデータを受け取る場合、例えば { -10.0 ....0 ...10.0 } 各入力時
出力も同じ範囲の値 ですが、重みを含んでいます。
オプション3は、重み{ 0 1 }に応じた出力で、各入力に{ 1 0 0 0 }を受け取ります。
正しい変換データもどうやって用意するのか......。ニューロンに対して...と0だけではありません．範囲もあるのでは？
受信レイヤーの話です！ レイヤーを重ねるごとにデータがどんどん縮小されていく
ネットワークの出力に1や0だけでなく、6つの状態を持たせるということです
を出力すると、6つの状態があります。
1 1売
2 1-クローズ販売
3 1 購入
4 1クローズ買い
5 1ホールド上昇トレンドの買い
6 1売り持ち-減少傾向
ご愁傷様
関数が双曲線タンジェントの場合、入力は-1...1または0...1に正規化されることがよくあります。
しかし、ニューロソリューションズの誰がこのDLLをコンパイルしたのでしょうか？