スクリプト形式のニューラルネットワーク - ページ 13 1...67891011121314 新しいコメント TheXpert 2008.07.02 13:22 #121 FION писал (а)>> ある歴史の深さにおいて、解決策を生み出すスクリプトを書くという具体的なタスクがあるのだ--。 その上で、具体的な最小限のネットワーク構成と必要最小限の入力数を決定する必要がある。つまり、条件を定義した上で、具体的な製品を用意し、チャートに貼り付けて結果を見るということを、全世界で実現する必要があるのです。クロットのサイトでも、ニューロインディケーターという形で似たようなものを見たことがあります。 http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1 スクリプト内のネットワークは少なくともトレーニングされている必要があります。 履歴から学習していく、あるいはゼロから学習しながらEAテンプレートを作っていく方が、ニューラルネットワークベースのEAを書きやすくなります。 Sergey Fionin 2008.07.02 13:30 #122 TheXpert писал (а)>> スクリプト内のネットワークは少なくともトレーニングされている必要があります。 ヒストリーでの学習や途中の追加学習、あるいは途中のゼロからの学習で、ニューラルネットワーク上のEAテンプレートを書く方が簡単です。 このインジケータは、最適化モードを有効にすると、このように学習されます。このスクリプトは、指定された履歴の間隔で最適化アルゴリズムを一度実行し、その結果を、例えばチャート上に矢印で表示する点が異なります。 TheXpert 2008.07.03 17:23 #123 FION писал (а)>> このインジケーターは、最適化モードを有効にすると、このように学習されます。このスクリプトは、指定された履歴の間隔で最適化アルゴリズムを一度実行し、その結果を例えばチャート上に矢印で表示する点のみが異なります。 さて、すべての準備が整ったのなら、なぜもう1回やる必要があるのでしょうか？それとも完全動作する聖杯が欲しい？) 削除済み 2008.07.09 06:31 #124 コード YZ_BETTER_HC_2_2.mq4 に関する提案です。 1.パターンを訓練するためのコマンドを与える（チャート上に適切な矢印を置く）。 2.トレーニング終了後、STILLのメッセージが表示されます。 2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1: opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1 3.見飽きたら、次のコードを挿入してください（矢印の種類と色を変えてください）。参考までに、1行目は原文のままです。 Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i); //изменим стрелки int obj_total=ObjectsTotal(); for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){ string name=ObjectName($a); if(ObjectType(name)!=OBJ_ARROW) continue; int arrow_code=ObjectGet(name,OBJPROP_ARROWCODE); if(arrow_code==241) { ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,233); ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Aqua); } if(arrow_code==242) { ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,234); ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Red); } if(arrow_code==240) { ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,232); ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Yellow); } } Neural network in the コーディングのヘルプ Pls help for alarm Yuriy Zaytsev 2008.07.10 13:33 #125 YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4 というコードがありました。 ツッコミどころ満載（ニックネームは覚えていない） がどこかに行ってしまった！ やってみたよ！ 残念なことに、訓練されたネットワークを手に入れることはできませんでした。 int start() { ZeroWeight(); // обнулили корректировки весов RandomWeight(); // Задали начальные веса SetTeachPattern();// Задали обучающие шаблоны bool bbb; while ( bbb == false ) { bbb = TrainNetwork(); // Обучили сеть на шаблоне if ( bbb == true ) Print( " OK "); if ( bbb == false ) Print( " BAD "); } return(0); } ファイル: yz_better_2_3_1_1.mq4 12 kb --- 2008.07.10 14:13 #126 スピードと運動量を変えてみる void ChangeWeight() // Корректировка весов { double Speed=0.5;// Скорость обучения double Impuls=0.5;// Импульс ... を実行し、すべてのNUM_PUTに対応するわけではありません。 bool TrainNetwork() { int pat, loop, i, n=1; //n=NUM_PAT; bool bError; 1つのサンプルに対して実行しただけですが、すべてうまくいきました。 P.S.正しいやり方を教えてくれるのは、あなただと思います。 削除済み 2008.07.10 15:04 #127 sergeev писал (а)>> スピードと運動量を変えてみる を実行し、すべてのNUM_PUTに対応するわけではありません。 1つのサンプルに対して実行しただけですが、すべてうまくいきました。 P.S.正しいやり方を教えてくれるのは、あなただと思います。 私は、ニューラルネットワークをトレーディングに活用することに、多くの疑問を持っています。 私の勘違いかもしれませんが、ニューラルネットワークはもともと静止した物体を認識するために作られたものです。 ひっせき そして、システム（ネットワーク）は、これらの手書きの文字のいずれをも認識できるように学習する必要がありました。 情報の蓄積によって、間違いなく認識することができます。 取引（FX）では、この問題はもっと難しい。 Expert Advisorが取引戦略とみなされるなら、ニューラルネットワークはその戦略をサポートする戦術を 提供しなければならない。 ストップロスやTPのような比率をいくら履歴で練習しても、全く意味がない。 次の期間に失敗しないことを保証するものです。 概要 Expert Advisorに、状況に応じて将来のどの瞬間でも判断できるように教える必要がある。 言い換えれば、Expert Advisorは、与えられた状況下であなたと同じように行動するよう常に訓練されていなければならないのです。 今のところ、また間違っているかもしれませんが、この課題は解決不可能なのです。 形式ばらない問題が多すぎる。 TheXpert 2008.07.10 16:27 #128 edwkhan писал (а)>> 私は、ニューラルネットワークをトレーディングに活用することに、多くの疑問を持っています。 間違っているかもしれませんが、ニューラルネットワークはもともと静的なものを認識するために作られたものです。 ひっせき そして、システム（ネットワーク）は、これらのスクリプトのどれかを認識することを学ばなければなりませんでした。 ニューラルネットワークは、もともと脳の活動をシミュレートし、AIを作るために作られたものです。 レコグニションは、証券取引所と同じようにアプリケーションです。 情報の蓄積によって、紛れもなく認識することができるのです。 貯蓄？そして、ネットワークはこの節約分をどこに保存するのでしょうか？蓄積を犠牲にするのではなく、一般化する。 取引（FX）では、その作業はもっと難しい。 Expert Advisorが取引戦略とみなされるなら、ニューラルネットワークはその戦略をサポートする戦術を 提供しなければならない。 ストップロスやTPのような比率をいくら履歴で練習しても、全く意味がない。 次の期間に失敗しないことを保証するものです。 概要 Expert Advisorに、状況に応じて将来のどの瞬間でも判断できるように教える必要がある。 言い換えれば、Expert Advisorは、与えられた状況下であなたと同じように行動するよう常に訓練されていなければならないのです。 まあ、異論はないでしょう :) . 今のところ、また間違っているかもしれませんが、この課題は解決不可能なのです。 形式ばらない問題が多すぎる。 さて、ここで何をするのでしょうか？解いて形式化することを試みる。もしかしたら、何かうまくいくかもしれない...。何しろ前例がありますから :) . 削除済み 2008.07.10 19:18 #129 TheXpert писал (а)>> ニューラルネットワークは、もともと脳の活動をシミュレートし、AIを作るために作られたものです。 レコグニションは、証券取引所と同じようにアプリケーションです。 貯蓄？また、ネットワークはこれらの蓄積をどこに保存しているのでしょうか？積み重ねではなく、一般化で。 まあ、異論はないでしょう :) . さて、ここで何をするのでしょうか？解いて形式化することを試みる。もしかしたら、何かうまくいくかもしれない...。何しろ前例がありますから :) . まだ前例がないのでしょうね :) 。 --- 2008.07.11 07:05 #130 edwkhan писал (а)>> まだ前例に出会っていないのでしょうね:)。 おかしい 1...67891011121314 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
ある歴史の深さにおいて、解決策を生み出すスクリプトを書くという具体的なタスクがあるのだ--。
その上で、具体的な最小限のネットワーク構成と必要最小限の入力数を決定する必要がある。つまり、条件を定義した上で、具体的な製品を用意し、チャートに貼り付けて結果を見るということを、全世界で実現する必要があるのです。クロットのサイトでも、ニューロインディケーターという形で似たようなものを見たことがあります。
http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1
スクリプト内のネットワークは少なくともトレーニングされている必要があります。
履歴から学習していく、あるいはゼロから学習しながらEAテンプレートを作っていく方が、ニューラルネットワークベースのEAを書きやすくなります。
スクリプト内のネットワークは少なくともトレーニングされている必要があります。
ヒストリーでの学習や途中の追加学習、あるいは途中のゼロからの学習で、ニューラルネットワーク上のEAテンプレートを書く方が簡単です。
このインジケータは、最適化モードを有効にすると、このように学習されます。このスクリプトは、指定された履歴の間隔で最適化アルゴリズムを一度実行し、その結果を、例えばチャート上に矢印で表示する点が異なります。
このインジケーターは、最適化モードを有効にすると、このように学習されます。このスクリプトは、指定された履歴の間隔で最適化アルゴリズムを一度実行し、その結果を例えばチャート上に矢印で表示する点のみが異なります。
さて、すべての準備が整ったのなら、なぜもう1回やる必要があるのでしょうか？それとも完全動作する聖杯が欲しい？)
コード YZ_BETTER_HC_2_2.mq4 に関する提案です。
1.パターンを訓練するためのコマンドを与える（チャート上に適切な矢印を置く）。
2.トレーニング終了後、STILLのメッセージが表示されます。
2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1: opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1
3.見飽きたら、次のコードを挿入してください（矢印の種類と色を変えてください）。参考までに、1行目は原文のままです。
Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i);
//изменим стрелки
int obj_total=ObjectsTotal();
for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){
}
YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4 というコードがありました。
ツッコミどころ満載（ニックネームは覚えていない）
がどこかに行ってしまった！
やってみたよ！
残念なことに、訓練されたネットワークを手に入れることはできませんでした。
スピードと運動量を変えてみる
を実行し、すべてのNUM_PUTに対応するわけではありません。
1つのサンプルに対して実行しただけですが、すべてうまくいきました。
P.S.正しいやり方を教えてくれるのは、あなただと思います。
スピードと運動量を変えてみる
を実行し、すべてのNUM_PUTに対応するわけではありません。
1つのサンプルに対して実行しただけですが、すべてうまくいきました。
P.S.正しいやり方を教えてくれるのは、あなただと思います。
私は、ニューラルネットワークをトレーディングに活用することに、多くの疑問を持っています。
私の勘違いかもしれませんが、ニューラルネットワークはもともと静止した物体を認識するために作られたものです。
ひっせき
そして、システム（ネットワーク）は、これらの手書きの文字のいずれをも認識できるように学習する必要がありました。
情報の蓄積によって、間違いなく認識することができます。
取引（FX）では、この問題はもっと難しい。
Expert Advisorが取引戦略とみなされるなら、ニューラルネットワークはその戦略をサポートする戦術を 提供しなければならない。
ストップロスやTPのような比率をいくら履歴で練習しても、全く意味がない。
次の期間に失敗しないことを保証するものです。
概要
Expert Advisorに、状況に応じて将来のどの瞬間でも判断できるように教える必要がある。
言い換えれば、Expert Advisorは、与えられた状況下であなたと同じように行動するよう常に訓練されていなければならないのです。
今のところ、また間違っているかもしれませんが、この課題は解決不可能なのです。
形式ばらない問題が多すぎる。
私は、ニューラルネットワークをトレーディングに活用することに、多くの疑問を持っています。
間違っているかもしれませんが、ニューラルネットワークはもともと静的なものを認識するために作られたものです。
ひっせき
そして、システム（ネットワーク）は、これらのスクリプトのどれかを認識することを学ばなければなりませんでした。
ニューラルネットワークは、もともと脳の活動をシミュレートし、AIを作るために作られたものです。
レコグニションは、証券取引所と同じようにアプリケーションです。
情報の蓄積によって、紛れもなく認識することができるのです。
貯蓄？そして、ネットワークはこの節約分をどこに保存するのでしょうか？蓄積を犠牲にするのではなく、一般化する。
取引（FX）では、その作業はもっと難しい。
Expert Advisorが取引戦略とみなされるなら、ニューラルネットワークはその戦略をサポートする戦術を 提供しなければならない。
ストップロスやTPのような比率をいくら履歴で練習しても、全く意味がない。
次の期間に失敗しないことを保証するものです。
概要
Expert Advisorに、状況に応じて将来のどの瞬間でも判断できるように教える必要がある。
言い換えれば、Expert Advisorは、与えられた状況下であなたと同じように行動するよう常に訓練されていなければならないのです。
まあ、異論はないでしょう :) .
今のところ、また間違っているかもしれませんが、この課題は解決不可能なのです。
形式ばらない問題が多すぎる。
さて、ここで何をするのでしょうか？解いて形式化することを試みる。もしかしたら、何かうまくいくかもしれない...。何しろ前例がありますから :) .
ニューラルネットワークは、もともと脳の活動をシミュレートし、AIを作るために作られたものです。
レコグニションは、証券取引所と同じようにアプリケーションです。
貯蓄？また、ネットワークはこれらの蓄積をどこに保存しているのでしょうか？積み重ねではなく、一般化で。
まあ、異論はないでしょう :) .
さて、ここで何をするのでしょうか？解いて形式化することを試みる。もしかしたら、何かうまくいくかもしれない...。何しろ前例がありますから :) .
まだ前例がないのでしょうね :) 。
まだ前例に出会っていないのでしょうね:)。
おかしい