1. 고전적인 Expert Advisors/라이브러리의 기반을 만드십시오. 이러한 어드바이저/라이브러리마다 어드바이저를 구별할 수 있도록 id, 이름을 할당하거나 해시를 계산하십시오.
2. 이 데이터베이스에서 Expert Advisors/라이브러리를 최적화할 때 최적화 결과를 데이터베이스에서 로드하려고 합니다(중앙 집중식 또는 분산형). 데이터베이스에 이 EA에 대한 최적화 결과가 없으면 EA가 평소대로 최적화되고 최적화 결과가 데이터베이스에 로드됩니다.
ATS가 두 개의 MA로 신경망에 어떻게 연결되어 있는지 잘 모르겠습니다. 내가 이해하는 한, 고전적인 Expert Advisor는 어떤 교활한 방식으로 최적화될 것입니다. 다음을 제안합니다.
1. 고전적인 전문가 고문의 기반을 만드십시오. 기존 Expert Advisor는 마법사가 생성한 Expert Advisor를 사용할 수 있습니다. 이러한 각 어드바이저에 대해 id, 이름을 할당하거나 어드바이저를 서로 구별할 수 있도록 해시를 계산합니다.
마법사에서 고문 은 원시이고 신호 모듈에 문제가 있으며 현재 여기에 제시된 선택을 기본 거래 규칙으로 분류할 수 없습니다. 이 상황이 테스트 시작 전에 해결되지 않으면 많은 불확실한 요소가 나타납니다. 예를 들어 - 네트워크 실패 - 또는 어드바이저 코드? MA에서 코드는 여기에서 수행할 수 있습니다. 매초가 아니면 매 3분의 1 및 검사입니다.
Google "희소 코딩" 및 "압축 감지", Olshausen 및 Fields on Sparse Nets 및 그 후속 작업. 이것은 보물입니다. DBN(Deep Belief Nets)의 중추인 Restricted Boltzman Machines(RBM)와 Convolutional Networks도 다용성으로 인해 많은 인기를 얻었습니다.
마지막에 대해 간단히 설명할 수 있습니까? 그리고 어디에 적용되나요? 링크는 좋지만 지금은 할 수 없습니다.
물론 한 가지를 제외하고 모든 것이 여기에서 명확합니다. HC가 그것과 무슨 관련이 있습니까?)
나는 신경망이 고문, 라이브러리 또는 다른 형태로 구현되는 방식을 잘 이해하지 못합니다.
다음을 제안합니다.
ATS가 두 개의 MA로 신경망에 어떻게 연결되어 있는지 잘 모르겠습니다. 내가 이해하는 한, 고전적인 Expert Advisor는 어떤 교활한 방식으로 최적화될 것입니다. 다음을 제안합니다.
1. 고전적인 전문가 고문의 기반을 만드십시오. 기존 Expert Advisor는 마법사가 생성한 Expert Advisor를 사용할 수 있습니다. 이러한 각 어드바이저에 대해 id, 이름을 할당하거나 어드바이저를 서로 구별할 수 있도록 해시를 계산합니다.
gpwr :
Google "희소 코딩" 및 "압축 감지", Olshausen 및 Fields on Sparse Nets 및 그 후속 작업. 이것은 보물입니다. DBN(Deep Belief Nets)의 중추인 Restricted Boltzman Machines(RBM)와 Convolutional Networks도 다용성으로 인해 많은 인기를 얻었습니다.
나는 당신이 "야생"으로 올라가서는 안된다고 생각합니다. 그림0 . 새로운 것을 쫓는 것은 가치가 없습니다. 그렇지 않으면 이 경주는 결코 끝나지 않을 것입니다.
고전적인 유형의 네트워크에 대해 이야기 할 필요가 있습니다. 더엑스퍼트 . 그러나 라이브러리(프로젝트의 최종 버전을 무엇이라고 부를까요?)가 작업 상태로 전환되면 무한대에 대한 개선에 참여할 수 있습니다.
그리고 예, 프로젝트에서 시스템 DLL의 사용을 허용할 것을 제안합니다.
여기에는 명백한 문제가 있을 것입니다.
우리는 특히 라이브러리를 완전히 소스 코드로 만들고 터미널에 포함하여 안전한 Expert Advisors 를 작성할 수 있도록 계획하고 있습니다.
DLL을 포함하면 대중 시장이 사라지지만 특수 솔루션의 좁은 틈새가 열립니다.
키워드 시스템 , 이것은 IMHO 정상입니다.
"안전한 시스템" DLL이 없습니다.
그들 모두는 위험하고 모두 간질입니다. 후속 공격으로 스택 붕괴를 일으키는 것은 기본입니다.