문제는 지금 우리가 NS에 대해 이야기하는 것이 아니라 Sequence에 대해 이야기하고 있다는 것입니다. 동일한 작업 기간에 다른 입력 값으로 어떤 형평성을 가지고 있는지 살펴보십시오. 최적화는 안하고 그냥 손으로 정리했습니다.
5-5
6-6
7-7
그러나이 경우는 매개 변수 4-8에서 훨씬 더 흥미 롭습니다. 기간은 동일합니다. 그리고 300핍의 손절매로 작업하십시오.
1월 1일부터 오늘까지입니다. 나는 마지막 화면이 옵티마이저에 의해 선택되었음을 고백합니다. 글쎄, 옵티마이저에는 49개의 패스만 있습니다. 즉, 실제로 무차원 집합이 아니라 유한 집합에서 필요한 매개변수를 올바르게 선택하는 방법을 배워야 하며 이러한 소수의 옵션을 사용하더라도 마찬가지입니다. 하도록 하다..........
Reshetov의 RNN이 아닌 분류기를 사용하는 이유는 무엇입니까? 거기에는 흥미로운 논리적 코어가 있으며 봇은 기본적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
이제 국회 입력에 주어진 수의 막대에 대한 오실레이터와 회귀 기울기를 적용하는 것과 같은 작업이 있습니다. 이론상 오실레이터는 플랫에서만 작동하고 추세에 따라 움직입니다. 정규화된 회귀 기울기 값을 추가하면 그리드가 추세 기울기를 고려합니다. 여기에서 나는 값을 도 또는 포인트로 취할지, 지금까지 포인트로 취할지 여부를 아직 파악하지 못했습니다.
Reshetov의 RNN이 아닌 분류기를 사용하는 이유는 무엇입니까? 거기에는 흥미로운 논리적 코어가 있으며 봇은 기본적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
이제 국회 입력에 주어진 수의 막대에 대한 오실레이터와 회귀 기울기를 적용하는 것과 같은 작업이 있습니다. 이론상 오실레이터는 플랫에서만 작동하고 추세에 따라 움직입니다. 정규화된 회귀 기울기 값을 추가하면 그리드가 추세 기울기를 고려합니다. 여기에서 나는 값을 도 또는 포인트로 취할지, 지금까지 포인트로 취할지 여부를 아직 파악하지 못했습니다.
그리고 이것은 RNN 뉴런 자체이며 3개의 오실레이터 값만 입력되며 이는 물론 매우 정확하지 않습니다
그리고 이것은 RNN 뉴런 자체이며 3개의 오실레이터 값만 입력되며 이는 물론 매우 정확하지 않습니다
흥미로운 코드, 감사합니다. 그리고 기사에 대해서도.
RNN( double p1, double p2, double p3)
매개변수 p1, p2, p3의 모든 값은 0에서 1 사이여야 합니다. 회귀에서 B의 값이 이러한 매개변수 중 하나로 전달되면 동일한 간격 [0;1]으로 정규화되어야 합니다.
일반적으로 이 전략은 RSI 값이 높다는 것은 곧 가격이 하락한다는 이론을 기반으로 합니다. 예측의 정확성을 위해 최대 3개의 RSI 값을 취하며 확률 이론의 일부 규칙에 따라 3개의 매개변수에서 하나의 추정치를 얻습니다. 따라서 세 번째 RSI 대신 자체 신호를 제공하는 경우 이 신호의 높은 값은 가격이 한 순간에 하락한다는 것을 의미해야 합니다. 그렇지 않으면 전략을 깨뜨릴 것입니다.
회귀 분석의 B 값이 이러한 매개변수 중 하나로 전송되면 동일한 간격 [0;1]으로 정규화되어야 합니다.
네, 맞습니다. 그가 성장하는 시장에서 사고 떨어지는 시장에서 팔기를 원한다면 회귀 값을 뒤집으면 됩니다. 왜냐하면 그는 뉴런의 출력에서 확률이 <0.5이고 rsi가 0이 되는 경향이 있어야 하기 때문에 구매하기 때문입니다. 회귀는 <0.5에서도 떨어지지만 > 0.5로 커야 합니다.
일반적으로 이 전략은 RSI 값이 높다는 것은 곧 가격이 하락한다는 이론을 기반으로 합니다. 예측의 정확성을 위해 최대 3개의 RSI 값을 취하며 확률 이론의 일부 규칙에 따라 3개의 매개변수에서 하나의 추정치를 얻습니다. 따라서 세 번째 RSI 대신 자체 신호를 제공하는 경우 이 신호의 높은 값은 가격이 잠시 후에 하락할 것임을 의미해야 합니다. 그렇지 않으면 전략을 깨뜨릴 것입니다.
<그래픽>
최적화 프로그램이 이 모든 그래프의 끝 부분만 볼 수 있도록 최적화 날짜를 6배로 줄이고 위에서 쓴 것처럼 매개변수의 반전 날짜로 최적화합니다.
그런 다음 발견된 최상의 결과를 확인하려면 이미 몇 개월 간의 데이터에 대해 테스트를 실행하고 순전히 시각적으로 평가하십시오.
문제는 지금 우리가 NS에 대해 이야기하는 것이 아니라 Sequence에 대해 이야기하고 있다는 것입니다. 동일한 작업 기간에 다른 입력 값으로 어떤 형평성을 가지고 있는지 살펴보십시오. 최적화는 안하고 그냥 손으로 정리했습니다.
5-5
6-6
7-7
그러나이 경우는 매개 변수 4-8에서 훨씬 더 흥미 롭습니다. 기간은 동일합니다. 그리고 300핍의 손절매로 작업하십시오.
1월 1일부터 오늘까지입니다. 나는 마지막 화면이 옵티마이저에 의해 선택되었음을 고백합니다. 글쎄, 옵티마이저에는 49개의 패스만 있습니다. 즉, 실제로 무차원 집합이 아니라 유한 집합에서 필요한 매개변수를 올바르게 선택하는 방법을 배워야 하며 이러한 소수의 옵션을 사용하더라도 마찬가지입니다. 하도록 하다..........
Reshetov의 RNN이 아닌 분류기를 사용하는 이유는 무엇입니까? 거기에는 흥미로운 논리적 코어가 있으며 봇은 기본적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
이제 국회 입력에 주어진 수의 막대에 대한 오실레이터와 회귀 기울기를 적용하는 것과 같은 작업이 있습니다. 이론상 오실레이터는 플랫에서만 작동하고 추세에 따라 움직입니다. 정규화된 회귀 기울기 값을 추가하면 그리드가 추세 기울기를 고려합니다. 여기에서 나는 값을 도 또는 포인트로 취할지, 지금까지 포인트로 취할지 여부를 아직 파악하지 못했습니다.
그리고 이것은 RNN 뉴런 자체이며 3개의 오실레이터 값만 입력되며 이는 물론 매우 정확하지 않습니다
Reshetov의 RNN이 아닌 분류기를 사용하는 이유는 무엇입니까? 거기에는 흥미로운 논리적 코어가 있으며 봇은 기본적으로 수익을 올릴 수 있습니다.
이제 국회 입력에 주어진 수의 막대에 대한 오실레이터와 회귀 기울기를 적용하는 것과 같은 작업이 있습니다. 이론상 오실레이터는 플랫에서만 작동하고 추세에 따라 움직입니다. 정규화된 회귀 기울기 값을 추가하면 그리드가 추세 기울기를 고려합니다. 여기에서 나는 값을 도 또는 포인트로 취할지, 지금까지 포인트로 취할지 여부를 아직 파악하지 못했습니다.
그리고 이것은 RNN 뉴런 자체이며 3개의 오실레이터 값만 입력되며 이는 물론 매우 정확하지 않습니다
힌트를 주셔서 감사합니다. 오늘 내 데이터에 대해 확실히 시도해 보겠습니다.
휘두르는 곳을 알려주세요. 뻔뻔스럽게 찾은 것이 없습니다. 고맙습니다!
팁 감사합니다. 오늘 내 데이터에 대해 확실히 시도해 보겠습니다.
휘두르는 곳을 알려주세요. 뻔뻔스럽게 찾은 것이 없습니다. 고맙습니다!
그리고 이것은 RNN 뉴런 자체이며 3개의 오실레이터 값만 입력되며 이는 물론 매우 정확하지 않습니다
흥미로운 코드, 감사합니다. 그리고 기사에 대해서도.
매개변수 p1, p2, p3의 모든 값은 0에서 1 사이여야 합니다. 회귀에서 B의 값이 이러한 매개변수 중 하나로 전달되면 동일한 간격 [0;1]으로 정규화되어야 합니다.
일반적으로 이 전략은 RSI 값이 높다는 것은 곧 가격이 하락한다는 이론을 기반으로 합니다. 예측의 정확성을 위해 최대 3개의 RSI 값을 취하며 확률 이론의 일부 규칙에 따라 3개의 매개변수에서 하나의 추정치를 얻습니다.
따라서 세 번째 RSI 대신 자체 신호를 제공하는 경우 이 신호의 높은 값은 가격이 한 순간에 하락한다는 것을 의미해야 합니다. 그렇지 않으면 전략을 깨뜨릴 것입니다.
흥미로운 코드, 감사합니다. 그리고 기사에 대해서도.
회귀 분석의 B 값이 이러한 매개변수 중 하나로 전송되면 동일한 간격 [0;1]으로 정규화되어야 합니다.
네, 맞습니다. 그가 성장하는 시장에서 사고 떨어지는 시장에서 팔기를 원한다면 회귀 값을 뒤집으면 됩니다. 왜냐하면 그는 뉴런의 출력에서 확률이 <0.5이고 rsi가 0이 되는 경향이 있어야 하기 때문에 구매하기 때문입니다. 회귀는 <0.5에서도 떨어지지만 > 0.5로 커야 합니다.
일반적으로 이 전략은 RSI 값이 높다는 것은 곧 가격이 하락한다는 이론을 기반으로 합니다. 예측의 정확성을 위해 최대 3개의 RSI 값을 취하며 확률 이론의 일부 규칙에 따라 3개의 매개변수에서 하나의 추정치를 얻습니다.
따라서 세 번째 RSI 대신 자체 신호를 제공하는 경우 이 신호의 높은 값은 가격이 잠시 후에 하락할 것임을 의미해야 합니다. 그렇지 않으면 전략을 깨뜨릴 것입니다.
예, 정확히 위에 대해 썼습니다. :)
모니터링에 m5에 최적화된 기본 그리드 https://www.mql5.com/ru/signals/297732
그런 다음 뉴런에 대한 다양한 입력을 실험할 것입니다.
https://www.mql5.com/ru/code/127
코드에 일종의 오류가 있을 뿐입니다. 제 생각에는 표시기가 잘못 정규화되었습니다.
RNN과 RNN3, 그리고 MQL5에 대한 그의 미공개 기사가 있지만 헛수고입니다. RNN은 RNN3보다 옵티마이저에서 더 잘 수행됩니다.
감사해요!!! 물론 상위 5위 안에 드는 것은 유감이지만 어쨌든 데이터로 뒤틀려 보겠습니다....
감사해요!!! 물론 상위 5위 안에 드는 것은 유감이지만 어쨌든 데이터로 뒤틀려 보겠습니다....
5-ke에서는 순방향 테스트를 할 수 있기 때문에 편리합니다. NS용으로만 가장 좋고, 4-ki용으로는 코드베이스에서 동일했습니다. 제 생각에는 검색하면
https://www.mql5.com/ru/code/10616