NSの入力値を正しく形成する方法。 - ページ 14 1...789101112131415161718192021...31 新しいコメント --- 2008.07.09 11:34 #131 YuraZ писал (а) >> в своем варианте я жестко сравнивал выход после обучения с реальным выходом на тестовом патерне, Вы толкько ошибку Ваш вариант пробую - так и не удалось еще ни разу обучить! в моем варианте обучение проходило быстрее すべてうまく学んだ。SetTeachPattern関数は、あなたのものと同様のテストの入力と出力を設定します。 という表現があります。 MathAbs(Target[i]-ol_Out[i])>0.01 ふたくち if (OUT_PATTERNS[pat,0]==0.00 && OUT_PATTERNS[pat,1]==0.00 && OUT_PATTERNS[pat,2]==1.00 ) { if(ol_a[0]<= 0.01 && ol_a[1]<= 0.01 && ol_a[2]>= 0.9) // } は同一である。 Artem Titarenko 2008.07.09 12:08 #132 これを見た人はいますか?GAを使ったトレーディングシステム!著者に感謝します。 ファイル: 0_ema_neuro_ga.mq4 14 kb Yuriy Zaytsev 2008.07.09 12:10 #133 StatBars писал (а)>> これを見た人はいますか?GAを使ったトレーディングシステム!著者に感謝します。 とEAを書こうとしたことも・・・。利益が取れないのが残念・・・。 しかし、素晴らしいことに、MQL4にもGAが実装されています。 http://fxreal.ru/forums/KLOT resource NEUROSETS http://fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=9KLOT Resource Genetic Algorithms ダッシュの差分を入力に与える方法であり Artem Titarenko 2008.07.09 12:19 #134 YuraZ писал (а)>> とアドバイザーに手紙を書こうとしたことも...。利益が取れないのが残念・・・。 が、素晴らしい!MQL4にもGAがあるんですね!KLOTAのサイトより はい、そうです。自分でエントリーポイントを探すのではなく、GAに提供するという意味です。しかし、1ポジションにつき1点では十分ではないので、次のような方法を提案します。GAが買いを開始し、初期点からY点を超えない範囲で近くにあるすべての点が学習サンプルに送られます。図にあるようにGAがドローダウンをした場合、その下にあるすべてのポイントもSPに移動するはずです。 Леонид 2008.07.09 12:24 #135 StatBars писал (а)>> はいはい。私が言いたいのは、自分でエントリーポイントを探すのではなく、GAに提供することです。 GAベースのオプティマイザーには、多くの人が考えていない大きな欠点もある。GAでは、パラメータを求める範囲が「適切」でないと、正しい解が得られない場合があります。もし(この範囲が)小さすぎたり、大きすぎたりしたら。だからこそ、GAには細心の注意が必要なのです。 そして、その大きな利点は、既存のすべてのバリエーションを試す通常のオプティマイザよりも高速であることです。 Yuriy Zaytsev 2008.07.09 12:26 #136 StatBars писал (а)>> はいはい。自分でエントリーポイントを探すのではなく、GAに任せるという意味です。しかし、1つのポジションにつき1つのポイントでは十分ではありません。そこで、このポイントと共に、開始ポイントからYポイントを超えず、近くにあるすべてのポイントを学習サンプルに送ることを提案します。GAがドローダウンを起こした場合、図に見られるように、下に横たわるすべてのポイントはSPにも行くはずです。 この点から!そう、ポイントはとてもいいんです。 この時点でダイバージェンスやコバージェンスがあれば、おそらくその点を100%と考えるべきでしょう --- しかし、残念ながらこのインジケータは常に最適なポイントを探してくれるわけではありません。 --- 反転の見つけ方はいろいろあるが、もちろん目で見てわかる。 しかし、このソフトは常に成功するわけではありません。 この指標は、特定のEMAに連動している... 歴史上の「英雄」については、もっと優れた指標があります Artem Titarenko 2008.07.09 12:34 #137 YuraZ писал (а)>> この点から見ると!そうですね、ポイントは非常に高いです。 この時点でダイバージェンスやコバージェンスがあれば、おそらくその点を100%と考えるべきでしょう --- しかし、残念ながらこのインジケータは常に最適なポイントを探してくれるわけではありません。 --- 反転の見つけ方はいろいろありますが、目で見ればもちろん完璧です。 しかし、このソフトは常に成功するわけではありません。 この指標は、特定のEMAに連動している... 歴史上、もっと「英雄的」な指標は他にもあるのですが 見せて... Yuriy Zaytsev 2008.07.09 12:52 #138 StatBars писал (а)>> 見せて... 初のノーマルジグザグ 一点集中で複数のタイムフレームに収束して - それを元にしたインジケーターが掲示板のどこかにあったはずです 美しいです。- しかし、ストーリー上 名前は思い出せないが、見つけることはできる。 TheXpert 2008.07.09 13:13 #139 YuraZ писал (а)>> >>初のレギュラージグザグ!? いや、ジグザグはダメだ、他に何かないのか? Artem Titarenko 2008.07.09 13:24 #140 YuraZ писал (а)>> 初のノーマルジグザグ 一点集中で複数のタイムフレームに収束して - それを元にしたインジケーターが掲示板のどこかにあったはずです は素晴らしいです。- だが歴史上 名前は思い出せないが......見つけることはできる。 そうなのか、少なくともそのように見えるが...。3期分の指標となる... 合わないと思うんです。 ファイル: 3_level_zz_semafor.mq4 8 kb 1...789101112131415161718192021...31 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
YuraZ писал (а) >> в своем варианте я жестко сравнивал выход после обучения с реальным выходом на тестовом патерне, Вы толкько ошибку Ваш вариант пробую - так и не удалось еще ни разу обучить! в моем варианте обучение проходило быстрее
すべてうまく学んだ。SetTeachPattern関数は、あなたのものと同様のテストの入力と出力を設定します。
という表現があります。
ふたくち
は同一である。
これを見た人はいますか?GAを使ったトレーディングシステム!著者に感謝します。
これを見た人はいますか?GAを使ったトレーディングシステム!著者に感謝します。
とEAを書こうとしたことも・・・。利益が取れないのが残念・・・。
しかし、素晴らしいことに、MQL4にもGAが実装されています。
http://fxreal.ru/forums/KLOT resource NEUROSETS
http://fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=9KLOT Resource Genetic Algorithms
ダッシュの差分を入力に与える方法であり
とアドバイザーに手紙を書こうとしたことも...。利益が取れないのが残念・・・。
が、素晴らしい!MQL4にもGAがあるんですね!KLOTAのサイトより
はい、そうです。自分でエントリーポイントを探すのではなく、GAに提供するという意味です。しかし、1ポジションにつき1点では十分ではないので、次のような方法を提案します。GAが買いを開始し、初期点からY点を超えない範囲で近くにあるすべての点が学習サンプルに送られます。図にあるようにGAがドローダウンをした場合、その下にあるすべてのポイントもSPに移動するはずです。
はいはい。私が言いたいのは、自分でエントリーポイントを探すのではなく、GAに提供することです。
GAベースのオプティマイザーには、多くの人が考えていない大きな欠点もある。GAでは、パラメータを求める範囲が「適切」でないと、正しい解が得られない場合があります。もし(この範囲が)小さすぎたり、大きすぎたりしたら。だからこそ、GAには細心の注意が必要なのです。
そして、その大きな利点は、既存のすべてのバリエーションを試す通常のオプティマイザよりも高速であることです。
はいはい。自分でエントリーポイントを探すのではなく、GAに任せるという意味です。しかし、1つのポジションにつき1つのポイントでは十分ではありません。そこで、このポイントと共に、開始ポイントからYポイントを超えず、近くにあるすべてのポイントを学習サンプルに送ることを提案します。GAがドローダウンを起こした場合、図に見られるように、下に横たわるすべてのポイントはSPにも行くはずです。
この点から!そう、ポイントはとてもいいんです。
この時点でダイバージェンスやコバージェンスがあれば、おそらくその点を100%と考えるべきでしょう
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しかし、残念ながらこのインジケータは常に最適なポイントを探してくれるわけではありません。
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反転の見つけ方はいろいろあるが、もちろん目で見てわかる。
しかし、このソフトは常に成功するわけではありません。
この指標は、特定のEMAに連動している...
歴史上の「英雄」については、もっと優れた指標があります
この点から見ると!そうですね、ポイントは非常に高いです。
この時点でダイバージェンスやコバージェンスがあれば、おそらくその点を100%と考えるべきでしょう
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しかし、残念ながらこのインジケータは常に最適なポイントを探してくれるわけではありません。
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反転の見つけ方はいろいろありますが、目で見ればもちろん完璧です。
しかし、このソフトは常に成功するわけではありません。
この指標は、特定のEMAに連動している...
歴史上、もっと「英雄的」な指標は他にもあるのですが
見せて...
見せて...
初のノーマルジグザグ
一点集中で複数のタイムフレームに収束して
- それを元にしたインジケーターが掲示板のどこかにあったはずです
美しいです。- しかし、ストーリー上
名前は思い出せないが、見つけることはできる。
>>初のレギュラージグザグ!?
初のノーマルジグザグ
一点集中で複数のタイムフレームに収束して
- それを元にしたインジケーターが掲示板のどこかにあったはずです
は素晴らしいです。- だが歴史上
名前は思い出せないが......見つけることはできる。
そうなのか、少なくともそのように見えるが...。3期分の指標となる...
合わないと思うんです。