to StatBars: 矢印が見えますね、ありがとうございます。よくわからないのですが、篩（ふるい）を使っているのでしょうか？3層のニューラルネットワークは いくつの出力変種を作るべきか？私のネットワークは、なぜか2つのバリアントがあるとき、テストサンプルで最小のエラーを達成します。このため、この篩をうまく使いこなせない。出力は常にトレードアクションを示し、決して待つことはありません。私はトレーニングの際、あらゆる種類の教師値（2つよりはるかに多い）を使用します。何が原因かわかりますか？後方拡散ネットワークを学習させる場合、いくつの値を使用するのが良いのでしょうか？ネットワークの各ニューロンの出力は活性化関数を通す必要があるのでしょうか？
で価格が配置されたマスの数字が投入されているとしか考えられません。
むしろ、各列から上下のマスが価格の対象になっている数字です。その場合、垂直方向の分解の離散性が不明確です。
UPD：離散性そのものではなく、分裂のステップという意味です。
2つの出力オプションについては、少し嘘をつきました。まだまだありますよ。しかし、その多くは小数点以下4桁まで同じである。
出力分類器についてよくわからないのですが。どこで読むことができますか？
どのようなネットワークを使っていますか？どのようなネットで、テストサンプルの誤差を最小にすることができたのでしょうか？トレーディングで最も良い結果を示したのはどれですか？
tomarketeer && StarBars: 私は、MPP（Ivanovの卒業証書）に似た指標を6周期の移動平均で平滑化したグリッドを訓練しています。教示値が均等に分布していると、ネットワークに良いという話を読んだことがあります。閾値を少し間違えていました。閾値ではなく、X変数を用いて不要な信号をふるい落とす。出力＞0.5+Xなら買い、出力＜0.5-Xなら売り。そのため、0.5-Xから0.5+Xの間にある "弱い "信号が除去される。そんなラブダは使わないのでしょうか？
2つの出力オプションについては、少し嘘をつきました。まだまだありますよ。しかし、その多くは小数点以下4桁まで同じである。
出力分類器についてよくわからないのですが。どこで読むことができますか？
どのようなネットワークを使っていますか？どのようなネットで、テストサンプルの誤差を最小にすることができたのでしょうか？トレードで最も良い結果を示したのはどれですか？
しきい値はしばしば正しく検出されたパターンの割合（pwin）を増加させるが、これらのパターンはまさに価格（利益）と何らかの平滑化フィルタが乖離するところであり、要するにしきい値は何も役立たない、pwinは増加するが......ということだ。
しかし、いずれにせよ、最終的な信号を生成するためのルールが適用されているのです...。
ツァレゴーロドツェフのウェブサイト、彼の記事。
必要なものはほとんどMLPから得ていますし、稀にNS2->Polynomial Netの場合もあります。
貿易の結果とアーキテクチャは、例えばインプット-エラー-貿易のように強く結びついているわけではありません。一般的に、建築で勝てるのは1％以下、まれに（今は頻繁に起こる）グリッド構造を最適化する必要がある......。
をStatBarsに 変更しました。
pwinは勝率ですか？
下の写真の矢印が同じ間隔にならないように、上に書いた閾値（または「エリミネーター」）を使えばいいのか、教えてください。つまり、矢印がないところでは、0.5-XでOut of network hitなのか、0.5+Xなのか。
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pwinは勝率ですか？
下の写真の矢印が同じ間隔にならないように、上に書いた閾値（または「エリミネーター」）を使えばいいのか、教えてください。つまり、矢印がないところ、0.5-XでOut network hitなのか、0.5+XでOut network hitなのか？
質問の意味がわからないのですが・・・。今でも通用するのか？
もしそうなら、詳しく教えてください...
一般的に、信号が保存されている場合、矢印はコピーされず、そうでなければ、すべてのバーが何らかの矢印になり、不便です...。シグナルが変化したなら、同じバー上に適切な矢印を置く...。
pwinについて - はい。
親愛なる先生、ニューラルネットワークを理解するのを助けてください。
以下の質問に興味があります。
1.ネットワークの各ニューロンが同じ関数であることは理解できたのですが、同じデータに対して同じ関数が異なる値を与えるということが理解できません。
2.どのように彼らの最小値と最大値を知らずに引用符を正規化するには？
もっとグラフィカルな情報と、学習機構を組み込んだニューラルネットワークの簡単な例くらいは欲しいのですが...。
ありがとうございました。
記事じゃどうにもならない。数学を理解しなければならない。to StatBars: 矢印の件 了解しました、ありがとうございます。よくわからないのですが、エリミネーターを使っているのでしょうか？3層のニューラルネットワークは、いくつの出力変数を出すべきでしょうか？私のネットワークは、なぜか2つのバリアントがあるとき、テストサンプルで最小のエラーを達成します。このため、この篩をうまく使いこなせないのです。出力は常にトレードアクションを指し示し、決して待機を指し示すものではありません。私はトレーニングの際、あらゆる種類の教師値（2つよりはるかに多い）を使用します。何が原因かわかりますか？バックスプレッドネットワークを学習させる場合、いくつの値を使用するのが良いのでしょうか？ネットワークの各ニューロンの出力は活性化関数を通す必要があるのでしょうか？
シルクスクリーンは、シルスクリーンですか？- いいえ、そうではありません。同時に、だからといって使ってはいけないというわけでもありません。
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出力信号は必要な数だけ用意すればよいし、必要な信号ごとに別のグリッドを設計することも可能です。
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Action - No Action - No Actionのクラスが偏っているのでは？No Actionのクラスは他のクラスに比べ、非常に少ない例です。おそらく原因は他にあるのでしょう、ここにトレーニングサンプルを投げてください。
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どのような出力、入力の値ですか？
ニューロン自体はシグモイドを和して通過し、ニューロン間は接続の重みだけを残しておくのが良い...。
そう、延々と議論しても、賢明な結果が出ることはないのだ......。