スクリプト形式のニューラルネットワーク - ページ 7 1234567891011121314 新しいコメント Yuriy Zaytsev 2008.06.20 09:43 #61 liza писал (а)>> これはまさに私がやろうとした例です。 エラーはありません。"Build All "で.dll以外を作成した場合です。 取舵を取る そこに、上記のようなコードを入れてみました。 パラメータを入力しませんでした． しかし、VC++ 6.0でのこのプロジェクトは、間違いなくDLLを作成する必要があります。 --- vc++ 6.0以上のバージョンではDLLも作成されます。 古いバージョンでは、プロジェクトを開くときに変換されます...リリースまで ファイル: creadll.rar 2 kb liza 2008.06.20 18:30 #62 ありがとうございます!!! うまくいった。 Yuriy Zaytsev 2008.06.22 02:25 #63 こちらもお試しください。 http://www.softpile.com/Development/Libraries/Download_03216_1.html Yuriy Zaytsev 2008.06.23 04:44 #64 http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx http://www.codeproject.com/KB/recipes/Genetic_Algorithm.aspx http://www.codeproject.com/KB/cs/GA_ANN_XOR.aspx Yuriy Zaytsev 2008.06.23 08:25 #65 一例を挙げると --- 実機での動作は強く推奨されない ファイル: yz_better_hc_2_2.rar 9 kb --- 2008.06.23 09:35 #66 マーケットエントリー方式への想い このように、神経細胞は（他の信号機構も）、常に信号を発生させているのです。私たちがすでに市場にいるとき、システムはいくつかのポジションをオープンし始めます。取引で見るように、注文にはテイクプロフィットやストップロスが含まれています。そこで、信号バッファのようなものを実装することを提案します。そして、そのうちの1つだけで市場に参入すべきです（要するに、複数の注文はしてはいけない）。 メリットはバ ッファにあるオープンオーダーと逆のシグナルがあった場合、すぐにエントリーせず、Take Profitでクローズするのを待ちます。したがって、「逆張り」システム（買うために決済し、すぐに売るために開いた）のように見えます。まるで、変動する市場の動きを把握し、それに同調して動こうとするような感じです。 同名のExpert Advisorのトレードも、ほぼ同じ原理で行われていたように思います（大変な勘違いかもしれませんが...）。ニューラルネットワークは 多くのエントリーシグナルを発生させるが、1つしか開かず、クローズ後のエントリーはすぐに反対方向へ行った。 2番目。一方向のオープンと同じ方向のシグナルを受信した場合、そのオープンが正しいという確信によって、ポジションの良いサポートになります。もちろん、シグナルはポジションがプラスになったときと、赤字になったときの2種類があります。また、ストップレベル（例えばTake Profit）を分析・変更したり、Breakevenに移動させたりすることも可能です。 また、シグナルの逆指値は常に考慮する必要があります。これは、ストップロスが発動されたときにポジションを開くために重要です。例えば、損切りを70ptに設定して買い注文を出した後、TakeProfitが買いの損切りよりも大きい売りシグナルが出た場合、この場合は売りポジションを持つことができません。 とにかく、こう考えています。 Yuriy Zaytsev 2008.06.23 10:18 #67 sergeev писал (а)>> マーケットエントリー方式への想い このように、神経細胞は（他の信号機構も）、常に信号を発生させているのです。私たちがすでに市場にいるとき、システムはいくつかのポジションをオープンし始めます。取引で見るように、注文にはテイクプロフィットやストップロスが含まれています。そこで、信号バッファのようなものを実装することを提案します。そして、そのうちの1つだけで市場に参入すべきです（要するに、複数の注文はしてはいけない）。 メリットはバ ッファにあるオープンオーダーと逆のシグナルがあった場合、すぐにエントリーせず、テイクプロフィットでクローズするのを待ちます。したがって、「逆張り」システム（買うために決済し、すぐに売るために開いた）のように見えます。まるで、変動する市場の動きを把握し、それに同調して動こうとするような感じです。 同名のExpert Advisorのトレードも、ほぼ同じ原理で行われていたように思います（大変な勘違いかもしれませんが...）。ニューラルネットワークは 多くのエントリーシグナルを発生させるが、1つしか開かず、クローズ後のエントリーはすぐに反対方向へ行った。 2番目。一方向のオープンと同じ方向のシグナルを受信した場合、そのオープンが正しいという確信によって、ポジションの良いサポートになります。もちろん、シグナルはポジションがプラスになったときと、赤字になったときの2種類があります。これも分析して、ストップレベル（例えばTakeProfit）を変更したり、Breakevenに移動させたりすることが可能です。 また、シグナルストップの価格も常に考慮する必要があります。これは、ストップロスが発動されたときにポジションを開くために重要です。例えば、70ptのstoploopで買い注文を出し、takeprofitがbuy stoploopを上回る売りシグナルが来た場合、この場合、売りポジションを入れることができません。 そこで、こんなことを考えています。 もしあなたがYZ_BETTER_HC_2.rarという スクリプトのことを言っているのなら、それは単なる実験であって、完全なものではないと断言します。 グリッドは信号を生成するのではなく、方向を生成するのです。 入力は原始的なフィルターで作られる 他のインジケータ・フィルタを追加することを止めることはできません。 --- ショートストップもありますが、グリッドが反転の可能性を示している点を視覚的に確認するためにやっていただけで、ショートストップはありません。 --- このグリッドは 6入力は、3-5 5-8 8-13 13-21 21-55のように、媒体間の距離をpipsで指定します。 4〜50ニューロン 第1隠れ層（学習時に選択される両層のニューロン数） 4-50ニューロン 第2隠れ層 3ニューロンアウト ------------- 買い ---- 売り -- フラット 出力1｜0.00x｜0.9xxx｜0.00x 出口2｜0.00x｜0.00x｜0.9xx 出力3｜0.9xx｜0.00x｜0.00x ---2.6ギガヘルツの場合、7サンプルのトレーニングは1〜10分程度です。 C++で7つのサンプルで1秒から1分程度で学習できます。 --- ネットワーカーは、7つのサンプルは少なすぎると知っています。 --- 2008.06.23 10:43 #68 YuraZ писал (а)>> もし、YZ_BETTER_HC_2_2.rarという スクリプトのことでしたら、これは単なる実験であり、完全なものではないと断言します。 グリッドは信号を発生させるのではなく、方向を発生させるのです。 入力は原始的なフィルターで作られる 他のインジケータ・フィルタを追加することを止めることはできません。 --- ショートストップもありますが、グリッドが反転の可能性を示している点を視覚的に確認するためにやっていただけで、ショートストップはありません。 --- このグリッドは 3-5 5-8 8-13 13-21 21-55 のような平均値間の pips の距離を供給する 6 つの入力。 4〜50ニューロン 第1隠れ層（両層ともニューロン数は学習で拾います） 4-50ニューロン 第2隠れ層 3ニューロンアウト ------------- 買い ---- 売り -- フラット 出力1｜0.00x｜0.9xxx｜0.00x 出口2｜0.00x｜0.00x｜0.9xx 出力3｜0.9xx｜0.00x｜0.00x ---2.6ギガヘルツの場合、7サンプルのトレーニングは1～10分程度です。 C++で7つのサンプルで1秒から1分程度で学習できます。 --- ネットワーカーは、7つのサンプルは少なすぎると知っています。 コードがはっきりしている一般的にどうなのか」という話です。 インジケータを付けても、ネットワークがそのシグナルをフィルタリングするだけで、（またはその逆で、インジケータがネットワークによって与えられた方向をフィルタリングします）いずれにせよ、シグナルはオープンオーダーの時点で表示されることになります。この場合、注文が重ならないようにするために、スキームを使用することができます。 Yuriy Zaytsev 2008.06.23 10:57 #69 sergeev писал (а)>> コードがはっきりしている一般的には」という話です。 インジケータを付けても、ネットワークがそのシグナルをフィルタリングするだけで、（またはその逆で、インジケータがネットワークによって与えられた方向をフィルタリングします）いずれにせよ、シグナルはオープンオーダーの時点で表示されます。この場合、オーダーの掛け算を避けるために、スキームを使用することができます。 もちろん、稼働中のシステムでは、ですが。 --- 実験では、ネットワークがどのように機能するかを確認したいだけです。 フィルタリングによって 少しずつ削っているところです。 削除済み 2008.06.25 05:22 #70 次のような状況を考えてみましょう。 NSは働き、働き、研究し、研究し、そして、バン - 誰かチュベイスが（小さな文字で）私たちが必要とする電気を遮断するのです。 そして、すべての仕事と学習が（チュベイスに）流出してしまう。 次の紹介です。 1.学習」のデータを定期的に落とす（保存する）。 2.上記の場合、Expert Advisor の初期化時にこのデータを読み込んでください。 こうすれば、もうNSを教える必要はないでしょう。 1234567891011121314 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
これはまさに私がやろうとした例です。 エラーはありません。"Build All "で.dll以外を作成した場合です。
取舵を取る
そこに、上記のようなコードを入れてみました。
パラメータを入力しませんでした．
しかし、VC++ 6.0でのこのプロジェクトは、間違いなくDLLを作成する必要があります。
---
vc++ 6.0以上のバージョンではDLLも作成されます。
古いバージョンでは、プロジェクトを開くときに変換されます...リリースまで
こちらもお試しください。
http://www.softpile.com/Development/Libraries/Download_03216_1.html
http://www.codeproject.com/KB/recipes/aforge_neuro.aspx
http://www.codeproject.com/KB/recipes/Genetic_Algorithm.aspx
http://www.codeproject.com/KB/cs/GA_ANN_XOR.aspx
一例を挙げると
--- 実機での動作は強く推奨されない
マーケットエントリー方式への想い
このように、神経細胞は（他の信号機構も）、常に信号を発生させているのです。私たちがすでに市場にいるとき、システムはいくつかのポジションをオープンし始めます。取引で見るように、注文にはテイクプロフィットやストップロスが含まれています。そこで、信号バッファのようなものを実装することを提案します。そして、そのうちの1つだけで市場に参入すべきです（要するに、複数の注文はしてはいけない）。
メリットはバ ッファにあるオープンオーダーと逆のシグナルがあった場合、すぐにエントリーせず、Take Profitでクローズするのを待ちます。したがって、「逆張り」システム（買うために決済し、すぐに売るために開いた）のように見えます。まるで、変動する市場の動きを把握し、それに同調して動こうとするような感じです。
同名のExpert Advisorのトレードも、ほぼ同じ原理で行われていたように思います（大変な勘違いかもしれませんが...）。ニューラルネットワークは 多くのエントリーシグナルを発生させるが、1つしか開かず、クローズ後のエントリーはすぐに反対方向へ行った。
2番目。一方向のオープンと同じ方向のシグナルを受信した場合、そのオープンが正しいという確信によって、ポジションの良いサポートになります。もちろん、シグナルはポジションがプラスになったときと、赤字になったときの2種類があります。また、ストップレベル（例えばTake Profit）を分析・変更したり、Breakevenに移動させたりすることも可能です。
また、シグナルの逆指値は常に考慮する必要があります。これは、ストップロスが発動されたときにポジションを開くために重要です。例えば、損切りを70ptに設定して買い注文を出した後、TakeProfitが買いの損切りよりも大きい売りシグナルが出た場合、この場合は売りポジションを持つことができません。
とにかく、こう考えています。
マーケットエントリー方式への想い
このように、神経細胞は（他の信号機構も）、常に信号を発生させているのです。私たちがすでに市場にいるとき、システムはいくつかのポジションをオープンし始めます。取引で見るように、注文にはテイクプロフィットやストップロスが含まれています。そこで、信号バッファのようなものを実装することを提案します。そして、そのうちの1つだけで市場に参入すべきです（要するに、複数の注文はしてはいけない）。
メリットはバ ッファにあるオープンオーダーと逆のシグナルがあった場合、すぐにエントリーせず、テイクプロフィットでクローズするのを待ちます。したがって、「逆張り」システム（買うために決済し、すぐに売るために開いた）のように見えます。まるで、変動する市場の動きを把握し、それに同調して動こうとするような感じです。
同名のExpert Advisorのトレードも、ほぼ同じ原理で行われていたように思います（大変な勘違いかもしれませんが...）。ニューラルネットワークは 多くのエントリーシグナルを発生させるが、1つしか開かず、クローズ後のエントリーはすぐに反対方向へ行った。
2番目。一方向のオープンと同じ方向のシグナルを受信した場合、そのオープンが正しいという確信によって、ポジションの良いサポートになります。もちろん、シグナルはポジションがプラスになったときと、赤字になったときの2種類があります。これも分析して、ストップレベル（例えばTakeProfit）を変更したり、Breakevenに移動させたりすることが可能です。
また、シグナルストップの価格も常に考慮する必要があります。これは、ストップロスが発動されたときにポジションを開くために重要です。例えば、70ptのstoploopで買い注文を出し、takeprofitがbuy stoploopを上回る売りシグナルが来た場合、この場合、売りポジションを入れることができません。
そこで、こんなことを考えています。
もしあなたがYZ_BETTER_HC_2.rarという スクリプトのことを言っているのなら、それは単なる実験であって、完全なものではないと断言します。
グリッドは信号を生成するのではなく、方向を生成するのです。
入力は原始的なフィルターで作られる
他のインジケータ・フィルタを追加することを止めることはできません。
---
ショートストップもありますが、グリッドが反転の可能性を示している点を視覚的に確認するためにやっていただけで、ショートストップはありません。
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このグリッドは
6入力は、3-5 5-8 8-13 13-21 21-55のように、媒体間の距離をpipsで指定します。
4〜50ニューロン 第1隠れ層（学習時に選択される両層のニューロン数）
4-50ニューロン 第2隠れ層
3ニューロンアウト
------------- 買い ---- 売り -- フラット
出力1｜0.00x｜0.9xxx｜0.00x
出口2｜0.00x｜0.00x｜0.9xx
出力3｜0.9xx｜0.00x｜0.00x
---2.6ギガヘルツの場合、7サンプルのトレーニングは1〜10分程度です。
C++で7つのサンプルで1秒から1分程度で学習できます。
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ネットワーカーは、7つのサンプルは少なすぎると知っています。
もし、YZ_BETTER_HC_2_2.rarという スクリプトのことでしたら、これは単なる実験であり、完全なものではないと断言します。
グリッドは信号を発生させるのではなく、方向を発生させるのです。
入力は原始的なフィルターで作られる
他のインジケータ・フィルタを追加することを止めることはできません。
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ショートストップもありますが、グリッドが反転の可能性を示している点を視覚的に確認するためにやっていただけで、ショートストップはありません。
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このグリッドは
3-5 5-8 8-13 13-21 21-55 のような平均値間の pips の距離を供給する 6 つの入力。
4〜50ニューロン 第1隠れ層（両層ともニューロン数は学習で拾います）
4-50ニューロン 第2隠れ層
3ニューロンアウト
------------- 買い ---- 売り -- フラット
出力1｜0.00x｜0.9xxx｜0.00x
出口2｜0.00x｜0.00x｜0.9xx
出力3｜0.9xx｜0.00x｜0.00x
---2.6ギガヘルツの場合、7サンプルのトレーニングは1～10分程度です。
C++で7つのサンプルで1秒から1分程度で学習できます。
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ネットワーカーは、7つのサンプルは少なすぎると知っています。
コードがはっきりしている一般的にどうなのか」という話です。
インジケータを付けても、ネットワークがそのシグナルをフィルタリングするだけで、（またはその逆で、インジケータがネットワークによって与えられた方向をフィルタリングします）いずれにせよ、シグナルはオープンオーダーの時点で表示されることになります。この場合、注文が重ならないようにするために、スキームを使用することができます。
コードがはっきりしている一般的には」という話です。
インジケータを付けても、ネットワークがそのシグナルをフィルタリングするだけで、（またはその逆で、インジケータがネットワークによって与えられた方向をフィルタリングします）いずれにせよ、シグナルはオープンオーダーの時点で表示されます。この場合、オーダーの掛け算を避けるために、スキームを使用することができます。
もちろん、稼働中のシステムでは、ですが。
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実験では、ネットワークがどのように機能するかを確認したいだけです。
フィルタリングによって 少しずつ削っているところです。
次のような状況を考えてみましょう。
NSは働き、働き、研究し、研究し、そして、バン - 誰かチュベイスが（小さな文字で）私たちが必要とする電気を遮断するのです。
そして、すべての仕事と学習が（チュベイスに）流出してしまう。
次の紹介です。
1.学習」のデータを定期的に落とす（保存する）。
2.上記の場合、Expert Advisor の初期化時にこのデータを読み込んでください。
こうすれば、もうNSを教える必要はないでしょう。