NSの入力値を正しく形成する方法。 - ページ 15 1...8910111213141516171819202122...31 新しいコメント Neutron 2008.07.09 13:32 #141 rip писал (а)>> この抜粋はどこから来たのでしょうか？かつて、ノイズから有用な信号抽出を行おうとしたことがありましたが、その作業は完成には至りませんでした。 ハイキンのニューラル・ネットワークからです。 lna01 さんが書き込みました(a) >> です。 ターゲット関数として相互情報が提案されている。つまり、先生がいなくても学べるという変種なのです。 そして、最終的にこうなるのでしょう？ある種のスライディングベクター、つまり多次元的なムービング？ そこがそそられる。このような訓練されたネットワークの入力は、毎日のバーの終値の価格から何を期待できるのだろうか。 おそらく、次の可能な値のベクトルを取得する...という感じでしょうか。 P.S.Candid、知られざるインターネット・リソースはどうなっているのか？- 今朝からサイトにアクセスできない。 Candid 2008.07.09 13:49 #142 Neutron писал (а)>> それが、結局のところ陰謀なのです。このような、毎日のバークローズ価格の学習済みネットワークの入力から、何が期待できるだろうか？ おそらく、次の可能な値のベクトルを取得する...という感じでしょうか。 再描画のムービングを疑う :) 。確かに面白いかもしれませんね。 P.S.Candid、知られざるインターネット・リソースはどうなっているのか？- 今朝からサイトにアクセスできない。 私も同じ悩みを抱えています。追加情報はありません。 TheXpert 2008.07.09 13:54 #143 lna01 писал (а)>> 再描画のムービングを疑います :)。確かに面白いかもしれませんね。 私も同じ悩みを抱えています。追加情報はありません。 そして、完全に形成されたローソク足で始値を作業することを妨げるものは何ですか？ Neutron 2008.07.09 14:06 #144 lna01 писал (а)>> 再描画のムービングを疑います :)。確かに面白いかもしれませんね。 本気ですか？結局、ミュービングは最初の差分系列のサンプル間に顕著な正の自己相関を持つ（滑らかな関数である）、すなわち、我々はNS出力の相関について話しているので、エントロピー最大化ではない、これはNSトレーニングの基本概念と矛盾する。 それとも私が...... 読んだ？ TheXpert さんが書きました（a） >>。 そして、完全に形成されたろうそくの始値で作業することを妨げるものは何ですか？ まあ、何もないんですけどね。 なぜ？ TheXpert 2008.07.09 14:12 #145 Neutron писал (а)>> 本気ですか？結局、ミュービングは最初の差分系列のサンプル間に顕著な正の自己相関を持つ（滑らかな関数である）、すなわち、我々はNS出力の相関について話しているので、エントロピー最大化ではない、これはNSトレーニングの基本概念と矛盾する。 それとも私が...もう読んだ？ そう、実のところ何もないのです。 あ、なんで？ 再描画のムービングがないように :) Candid 2008.07.09 15:50 #146 Neutron писал (а)>> 本気ですか？結局のところ、ミュービングは最初の差分系列のサンプル間に顕著な正の自己相関を持つ（それは滑らかな関数である）、すなわち、我々はNS出力の相関について話しているので、エントロピー最大化ではない、これはNSトレーニングの基本概念と矛盾する 私の理解では、Muvings - スライドウィンドウによって計算され、このウィンドウの最後のバーに関連付けられた任意の特性:).正の自己相関は、このことから自動的に導かれるものではない。 ところで、相互情報の最大化は、エントロピーの最大化と等価なのでしょうか？ Егор 2008.07.09 19:23 #147 皆さん、こんにちは。 議論は、インプットをいかに適切に形成 するかということから、インプットに何を 与えるかということに移っているように思います。 フォーラムでのこのような話題は、たいてい辛く短命な運命にある。(( インプットの提案が多くても、それをまとめても良い結果は得られないと思うのです。 最も簡単に結果を出す方法は、トレーディングのアイデアをニューラルネットワークを使って実装することです。 つまり、この場合、ニューロネットで（しかも、思いついたり、誰かがアドバイスしてくれたりした入力から）TSを発明するのは難しいことではないのです。 しかし、既成のシステム/アイデアを実装/改良 する方が簡単な作業 です。 __________ 例えば、相場の変動を利用した取引を したい場合、МАやフーリエなど、相場を振動系としてとらえる指標を入力や教師として利用することができます。 トレンドシステムを 構築する場合、トレンドの発生、衰退、強さなどに関する最大限の情報を提供する指標を入力とする必要があります。 そして、そのための先生は、横ばい、トレンド、修正、反転を示す指標であるべきです。 もし、重要なレベルのブレイクアウト/ブレイクアウトで トレードするシステムを作りたいのであれば、おそらくいくつかのジグザグ、もしかしたらマーケットプロファイルなどを含むことになるでしょう。 そのための先生は、おそらくMAではなくジグザグになるのでしょう。 チャネルトレーディングのシステム、リグレッションを使用するシステムなども同様です。 ___________ そこで、インプットと教師のビネガーを発明しないために、提案します。 既知の良いアイデアやシステムを、インプットや先生とマッチングさせ、ネットワークを構築する。 そして、どうなるか見てみましょう。 ___________ ZS. 私は、何を食べさせるかという 問題に対するもう一つのアプローチは、思いつく限りのインプットの中から意味のあるもの（ただし、やはり特定の教師にとって）を選択するという問題を解決することだと考えています。 Artem Titarenko 2008.07.09 22:43 #148 Erics писал (а)>> 皆さん、こんにちは。 議論は、インプットをいかに適切に形成 するかということから、インプットに何を 与えるかということに移っているように思います。 フォーラムでのこのような話題は、たいてい辛く短命な運命にある。(( インプットの提案が多くても、それをまとめても良い結果は得られないと思うのです。 最も簡単に結果を出す方法は、トレーディングのアイデアをニューラルネットワークを使って実装することです。 つまり、この場合、ニューロネットで（しかも、思いついたり、誰かがアドバイスしてくれたりした入力から）TSを発明するのは難しいことではないのです。 しかし、用意されたシステム／アイデアを実装／改善するのは、もっと簡単な仕事 です。 私もそう思います。 さらに、すべての一般的なTSではなく、TSとNSを掛け合わせることで、本当に良い結果が得られるかもしれません。 従来のTSを使わずにマーケットエントリーを選択するだけでは、なかなかうまくいかないかもしれませんね...。无に帰す Yuriy Zaytsev 2008.07.10 03:23 #149 StatBars писал (а)>> 見せて... ここに素敵なインジケーターがあります。 このインジケーターは美しい ZZの原理で、HとLを取る。 過去のピボットポイントを完璧に表示します TheXpert さんが書きました（a）>>。 いや、ジグザグは良くないな、他に何かないのか？ --- >>質問です。 を教材にして何が悪い？ 学習するためには、何を投入するのがいいのか - ピボットポイントではないのか？ もちろん、面白いものが出てくれば、何でもいいということは理解しています。 --- 追伸 ティーチとして入力される点については Dmitry Fedoseev 2008.07.10 05:07 #150 YuraZ писал (а)>> トレーニングに最適なインプットとは-ピボットポイントではないのか？ もちろん、出力が面白いものであれば、何を与えてもいいというのは理解しています ストラテジーのエントリーポイントを試してみてはいかがでしょうか。 1...8910111213141516171819202122...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
この抜粋はどこから来たのでしょうか？かつて、ノイズから有用な信号抽出を行おうとしたことがありましたが、その作業は完成には至りませんでした。
ハイキンのニューラル・ネットワークからです。
ターゲット関数として相互情報が提案されている。つまり、先生がいなくても学べるという変種なのです。
そして、最終的にこうなるのでしょう？ある種のスライディングベクター、つまり多次元的なムービング？
そこがそそられる。このような訓練されたネットワークの入力は、毎日のバーの終値の価格から何を期待できるのだろうか。
おそらく、次の可能な値のベクトルを取得する...という感じでしょうか。
P.S.Candid、知られざるインターネット・リソースはどうなっているのか？- 今朝からサイトにアクセスできない。
それが、結局のところ陰謀なのです。このような、毎日のバークローズ価格の学習済みネットワークの入力から、何が期待できるだろうか？
おそらく、次の可能な値のベクトルを取得する...という感じでしょうか。
P.S.Candid、知られざるインターネット・リソースはどうなっているのか？- 今朝からサイトにアクセスできない。
私も同じ悩みを抱えています。追加情報はありません。
再描画のムービングを疑います :)。確かに面白いかもしれませんね。
私も同じ悩みを抱えています。追加情報はありません。
そして、完全に形成されたローソク足で始値を作業することを妨げるものは何ですか？
再描画のムービングを疑います :)。確かに面白いかもしれませんね。
本気ですか？結局、ミュービングは最初の差分系列のサンプル間に顕著な正の自己相関を持つ（滑らかな関数である）、すなわち、我々はNS出力の相関について話しているので、エントロピー最大化ではない、これはNSトレーニングの基本概念と矛盾する。
それとも私が...... 読んだ？
そして、完全に形成されたろうそくの始値で作業することを妨げるものは何ですか？
まあ、何もないんですけどね。
なぜ？
本気ですか？結局、ミュービングは最初の差分系列のサンプル間に顕著な正の自己相関を持つ（滑らかな関数である）、すなわち、我々はNS出力の相関について話しているので、エントロピー最大化ではない、これはNSトレーニングの基本概念と矛盾する。
それとも私が...もう読んだ？
そう、実のところ何もないのです。
あ、なんで？
再描画のムービングがないように :)
本気ですか？結局のところ、ミュービングは最初の差分系列のサンプル間に顕著な正の自己相関を持つ（それは滑らかな関数である）、すなわち、我々はNS出力の相関について話しているので、エントロピー最大化ではない、これはNSトレーニングの基本概念と矛盾する
私の理解では、Muvings - スライドウィンドウによって計算され、このウィンドウの最後のバーに関連付けられた任意の特性:).正の自己相関は、このことから自動的に導かれるものではない。
ところで、相互情報の最大化は、エントロピーの最大化と等価なのでしょうか？
皆さん、こんにちは。
議論は、インプットをいかに適切に形成 するかということから、インプットに何を 与えるかということに移っているように思います。
フォーラムでのこのような話題は、たいてい辛く短命な運命にある。((
インプットの提案が多くても、それをまとめても良い結果は得られないと思うのです。
最も簡単に結果を出す方法は、トレーディングのアイデアをニューラルネットワークを使って実装することです。
つまり、この場合、ニューロネットで（しかも、思いついたり、誰かがアドバイスしてくれたりした入力から）TSを発明するのは難しいことではないのです。
しかし、既成のシステム/アイデアを実装/改良 する方が簡単な作業 です。
__________
例えば、相場の変動を利用した取引を したい場合、МАやフーリエなど、相場を振動系としてとらえる指標を入力や教師として利用することができます。
トレンドシステムを 構築する場合、トレンドの発生、衰退、強さなどに関する最大限の情報を提供する指標を入力とする必要があります。
そして、そのための先生は、横ばい、トレンド、修正、反転を示す指標であるべきです。
もし、重要なレベルのブレイクアウト/ブレイクアウトで トレードするシステムを作りたいのであれば、おそらくいくつかのジグザグ、もしかしたらマーケットプロファイルなどを含むことになるでしょう。
そのための先生は、おそらくMAではなくジグザグになるのでしょう。
チャネルトレーディングのシステム、リグレッションを使用するシステムなども同様です。
___________
そこで、インプットと教師のビネガーを発明しないために、提案します。
既知の良いアイデアやシステムを、インプットや先生とマッチングさせ、ネットワークを構築する。
そして、どうなるか見てみましょう。
___________
ZS. 私は、何を食べさせるかという 問題に対するもう一つのアプローチは、思いつく限りのインプットの中から意味のあるもの（ただし、やはり特定の教師にとって）を選択するという問題を解決することだと考えています。
皆さん、こんにちは。
議論は、インプットをいかに適切に形成 するかということから、インプットに何を 与えるかということに移っているように思います。
フォーラムでのこのような話題は、たいてい辛く短命な運命にある。((
インプットの提案が多くても、それをまとめても良い結果は得られないと思うのです。
最も簡単に結果を出す方法は、トレーディングのアイデアをニューラルネットワークを使って実装することです。
つまり、この場合、ニューロネットで（しかも、思いついたり、誰かがアドバイスしてくれたりした入力から）TSを発明するのは難しいことではないのです。
しかし、用意されたシステム／アイデアを実装／改善するのは、もっと簡単な仕事 です。
私もそう思います。
さらに、すべての一般的なTSではなく、TSとNSを掛け合わせることで、本当に良い結果が得られるかもしれません。
従来のTSを使わずにマーケットエントリーを選択するだけでは、なかなかうまくいかないかもしれませんね...。无に帰す
見せて...
ここに素敵なインジケーターがあります。
このインジケーターは美しい
ZZの原理で、HとLを取る。
過去のピボットポイントを完璧に表示します
いや、ジグザグは良くないな、他に何かないのか？
---
>>質問です。
を教材にして何が悪い？
学習するためには、何を投入するのがいいのか - ピボットポイントではないのか？
もちろん、面白いものが出てくれば、何でもいいということは理解しています。
---
追伸
ティーチとして入力される点については
トレーニングに最適なインプットとは-ピボットポイントではないのか？
もちろん、出力が面白いものであれば、何を与えてもいいというのは理解しています
ストラテジーのエントリーポイントを試してみてはいかがでしょうか。