아무도 전략을 개발하는 데 몇 달을 보내고 데모 계정에 가서 그것을 과시하지 않을 것입니다. 그런 것들은 진짜로 거래되고 거래 내역은 모두에게 숨겨져 있습니다. 나는 심지어 여기 포럼에서 사람들이 두 브로커를 구체적으로 거래하는 방법을 읽었습니다. 한 브로커는 한 브로커에게 물을 빼내고 다른 브로커는 손실을 보상하여 브로커조차도 전략에 따라 어떤 거래가 이루어졌고 어떤 거래가 이루어졌는지 알지 못합니다. 왼쪽.
결과가 있습니다. 때로는 발견된 예측 변수와 모델의 좋은 조합이 몇 달 동안, 더 자주 - 적게 이익을 가져옵니다. 그러나 다른 사람들이 대신합니다.
개인적으로 내 의견은 - 뉴런, 숲, 회귀 - 이 모든 것이 Forex에 너무 약합니다. 그 이유는 가격 조치가 지속적으로 변하고 오늘날 수익성이 있는 규칙이 일주일 전에는 전혀 수익성이 없었을 수 있기 때문입니다. 그리고 몇 달 동안 지표와 가격을 취하고 뉴런을 훈련시키는 표준 접근 방식은 두 달 내내 가격 행동에 대해 동일한 규칙을 찾아야 한다는 것을 의미합니다. 그러나 그러한 규칙은 없으며 그녀가 그곳에서 무엇을 찾을지 아무도 모르지만 99%의 경우에는 틀릴 것입니다. 때때로 운이 좋아 모델이 이 1%에 빠질 수도 있지만 이것은 성배와는 거리가 멀고 그러한 Expert Advisors는 일반적으로 첫 번째 손절매까지 잘 거래되고 나서 버려질 수 있습니다.
나는 지금 유사한 패턴 후에 가격이 어떻게 행동했는지 역사를 살펴보고 그러한 통계를 거래하는 패턴 인식 모델을 연구하고 있습니다. R에서는 내가 필요한 모든 것을 할 수 있는 패키지를 본 적이 없으며 다른 사람들과 함께 조립된 모델과 내 자전거가 있습니다. 다른 주제에서 모델에 대한 가장 가까운 설명을 보았으므로 여기에서 성배 만들기를 시작하는 것이 좋습니다(아래 인용). 그 과정에서 새로운 문제가 나타날 것이고, 그것에 대해 생각하고 실험해야 합니다.
OpenCL - 네트워크가 아닌 자체 시스템에서만 계산할 수 있는 것 같습니다. 첫 번째 컴퓨터로는 충분하지 않을 것 같습니다.
프레임 방향을 보고 각 패스의 데이터를 파일에 저장하여 ALGLIB를 다시 작성한 다음, 예를 들어 매 1000번째 패스마다(또는 훈련-에포크 주기가 끝날 때) 이 파일을 읽고 권한이 부여됩니다. 다음 Epoch를 계산하기 위해 에이전트에게 (파일을 통해) 제공됩니다. 이미 문제가 있음을 확인했지만 원격 에이전트가 권한 파일을 읽을 수 있습니까 ....? 그것을 알아낼 필요가 있습니다. 아닌 것 같습니다((
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
프레임 방향을 보고 각 패스의 데이터를 파일에 저장하여 ALGLIB를 다시 작성한 다음, 예를 들어 매 1000번째 패스마다(또는 훈련-에포크 주기가 끝날 때) 이 파일을 읽고 권한이 부여됩니다. 다음 Epoch를 계산하기 위해 에이전트에게 (파일을 통해) 제공됩니다. 나는 이미 문제를 알고 있지만 원격 에이전트가 권한 파일을 읽을 수 있는지 여부 .... 우리는 그것을 알아낼 필요가 있습니다.
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
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아무도 전략을 개발하는 데 몇 달을 보내고 데모 계정에 가서 그것을 과시하지 않을 것입니다. 그런 것들은 진짜로 거래되고 거래 내역은 모두에게 숨겨져 있습니다. 나는 심지어 여기 포럼에서 사람들이 두 브로커를 구체적으로 거래하는 방법을 읽었습니다. 한 브로커는 한 브로커에게 물을 빼내고 다른 브로커는 손실을 보상하여 브로커조차도 전략에 따라 어떤 거래가 이루어졌고 어떤 거래가 이루어졌는지 알지 못합니다. 왼쪽.
결과가 있습니다. 때로는 발견된 예측 변수와 모델의 좋은 조합이 몇 달 동안, 더 자주 - 적게 이익을 가져옵니다. 그러나 다른 사람들이 대신합니다.
개인적으로 내 의견은 - 뉴런, 숲, 회귀 - 이 모든 것이 Forex에 너무 약합니다. 그 이유는 가격 조치가 지속적으로 변하고 오늘날 수익성이 있는 규칙이 일주일 전에는 전혀 수익성이 없었을 수 있기 때문입니다. 그리고 몇 달 동안 지표와 가격을 취하고 뉴런을 훈련시키는 표준 접근 방식은 두 달 내내 가격 행동에 대해 동일한 규칙을 찾아야 한다는 것을 의미합니다. 그러나 그러한 규칙은 없으며 그녀가 그곳에서 무엇을 찾을지 아무도 모르지만 99%의 경우에는 틀릴 것입니다. 때때로 운이 좋아 모델이 이 1%에 빠질 수도 있지만 이것은 성배와는 거리가 멀고 그러한 Expert Advisors는 일반적으로 첫 번째 손절매까지 잘 거래되고 나서 버려질 수 있습니다.
나는 지금 유사한 패턴 후에 가격이 어떻게 행동했는지 역사를 살펴보고 그러한 통계를 거래하는 패턴 인식 모델을 연구하고 있습니다.
R에서는 내가 필요한 모든 것을 할 수 있는 패키지를 본 적이 없으며 다른 사람들과 함께 조립된 모델과 내 자전거가 있습니다. 다른 주제에서 모델에 대한 가장 가까운 설명을 보았으므로 여기에서 성배 만들기를 시작하는 것이 좋습니다(아래 인용). 그 과정에서 새로운 문제가 나타날 것이고, 그것에 대해 생각하고 실험해야 합니다.
2개월은 부족하니까. Kolyan이 언제 방문할지 정확히 결정하는 것은 불가능합니다.
모든 성공!
내가 틀리지 않았다면 RNN은 MT5에서 구현하기가 매우 어려울 것이며 좋은 결과를 얻으려면 막대한 인건비를 들여 구매하거나 자체 개발해야 합니다.
그리고 MLP에서 가격에 대한 정보, 현재 막대의 표시기를 제외하고 10-30개의 이전 막대에 대해 모든 것을 동일하게 전송하면 이것은 일종의 메모리가 됩니다. 뉴런의 일부는 현재 상태를 처리하고 일부는 가까운 과거 상황의 발전을 처리합니다.
그것은 어쨌든 작동하지 않을 것입니다. 완전히 다른 작동 원리가 있습니다.. MLP는 결과적으로 예측 변수를 단순히 구매/판매 그룹으로 분류합니다. 산출. 저것들. MLP 대신 랜덤 포레스트를 사용할 수 있습니다. 동일한 일이 발생하므로 신경 쓰지 마십시오.
너무 게으르지 않다면 OpenCL에서))
OpenCL - 네트워크가 아닌 자체 시스템에서만 계산할 수 있는 것 같습니다. 첫 번째 컴퓨터로는 충분하지 않을 것 같습니다.
프레임 방향을 보고 각 패스의 데이터를 파일에 저장하여 ALGLIB를 다시 작성한 다음, 예를 들어 매 1000번째 패스마다(또는 훈련-에포크 주기가 끝날 때) 이 파일을 읽고 권한이 부여됩니다. 다음 Epoch를 계산하기 위해 에이전트에게 (파일을 통해) 제공됩니다. 이미 문제가 있음을 확인했지만 원격 에이전트가 권한 파일을 읽을 수 있습니까 ....? 그것을 알아낼 필요가 있습니다. 아닌 것 같습니다((
https://www.mql5.com/en/articles/497과 같은 가장 간단한 옵션에 대해서만 계산을 분산하는 것이 가능하지만 너무 단순하고 단일 레이어이며 사용자와 함께 훈련하는 방법이 명확하지 않습니다. 자신의 명령.
프레임 방향을 보고 각 패스의 데이터를 파일에 저장하여 ALGLIB를 다시 작성한 다음, 예를 들어 매 1000번째 패스마다(또는 훈련-에포크 주기가 끝날 때) 이 파일을 읽고 권한이 부여됩니다. 다음 Epoch를 계산하기 위해 에이전트에게 (파일을 통해) 제공됩니다. 나는 이미 문제를 알고 있지만 원격 에이전트가 권한 파일을 읽을 수 있는지 여부 .... 우리는 그것을 알아낼 필요가 있습니다.
https://www.mql5.com/en/articles/497과 같은 가장 간단한 옵션에 대해서만 계산을 분산하는 것이 가능하지만 너무 단순하고 단일 레이어이며 사용자와 함께 훈련하는 방법이 명확하지 않습니다. 자신의 명령.
거기에서 여러 개의 뉴런을 만들고 뉴런 간의 연결을 위해 입력에 추가 가중치를 추가합니다(입력 레이어와 뉴런 간의 가중치와 마찬가지로). 입력만 매우 양호할 것입니다. 많은. 그러나 opencl은 필요하지 않으며 클라우드에서 빠르게 계산됩니다.
저것들. 첫 번째 뉴런에서 두 번째 레이어의 5개 뉴런에 대한 5개의 연결이 있고 출력과 5개의 추가 연결이 있습니다.
음, 그는 가중치 선택을 통해 옵티마이저에서 학습한 다음 옵티마이저에서 최상의 실행을 선택합니다.
내가 상상했던 바로 그거야)
그러나 뉴런이 5개가 아니라 최소한 500개가 될 것 같습니다(기억의 비유로 여러 막대를 데이터로 대체하는 경우).
수동 또는 지그재그 명령에 대한 학습은 어떻습니까? 그것을 나사하지 마십시오?
내가 상상했던 바로 그거야)
뉴런이 5개가 아니라 최소한 500개(기억에 대한 비유로 여러 막대를 데이터로 대체하는 경우)가 걱정됩니다.
수동 또는 지그재그 명령에 대한 학습은 어떻습니까? 그것을 나사하지 마십시오?
왜, 당신은 지그재그가 성장했는지 하락했는지에 따라 출구에서 0 또는 1을 줄 것입니다. 즉, n 막대 뒤로 이동한 기록이 입구에서 제공되고 예측은 출구에서 오르거나 내리는 것입니다
왜, 당신은 지그재그가 성장했는지 하락했는지에 따라 출구에서 0 또는 1을 줄 것입니다. 즉, n 막대 뒤로 이동한 기록이 입구에서 제공되고 예측은 출구에서 오르거나 내리는 것입니다
이 코드에서 https://www.mql5.com/ru/articles/497 계산된 출력 대신 대체 출력을 사용하는 경우 입력 데이터 조합에 대해 동일한 결과가 나타납니다. 답변. 저것들. 훈련이 없을 것입니다.
그래서 다른 출력이 될 것입니다
글쎄, 나는 이해한다, 여기에 비뉴런이 있다)
그래서 다른 출력이 될 것입니다
나는 당신의 생각을 이해하지 못합니다