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. Понятие о нейронных сетях...
그래서 나는 묻습니다. 아마도 그렇지 않습니까?) 나 자신도이 행동에 대해 궁금했습니다. 미국 및 유럽 거래 없음
구매한 블랙박스가 있습니다.
스스로 수정할 수 없다는 단점이 있습니다.
문서를 참조하십시오. 아마도 그러한 기회가 있을 것입니다.
물어볼 사람을 찾았습니다)) 우리는 장치, 공식 사전 판매 설명 또는 고객에게 발급된 도크를 모릅니다.
저도 없어요) 작가들은 아직도 독이 없는 블랙박스를 팔고 있습니다.
궁금하다. 내 질문에 대한 답변이 될까요?
훈련 중에 시장 스프레드를 고려합니까, 아니면 수동으로 설정한 일정 스프레드를 고려합니까?
고정 로트가 있는 시장에서 하나의 주문이 있는 한 쌍의 균형 및 자기자본 차트를 어딘가에서 볼 수 있습니까?
Ivan Butko :
이 신경망에서 가산기에 어떤 종류의 입력 신호가 공급됩니까? 얼마나? 어떤 종류의 신경망, 한 레이어에서 가중치를 간단하게 훈련하거나 더 복잡한 것입니까? 당신이 묻는 것에 대해 아무것도 모르고 무엇을 말할 수 있습니까? 입력 그녀가 훈련하는 것을 게시할 수 있습니까?
이 신경망에서 가산기에 어떤 종류의 입력 신호가 공급됩니까? 얼마나? 어떤 종류의 신경망, 한 레이어에서 가중치를 간단하게 훈련하거나 더 복잡한 것입니까? 당신이 묻는 것에 대해 아무것도 모르고 무엇을 말할 수 있습니까? 입력 그녀가 훈련하는 것을 게시할 수 있습니까?
"깊이" 매개변수가 있으며 0부터 막대 수, 고려되는 막대 수 , 최대 20개를 설정합니다. 그리고 선택은 "분류" 또는 "회귀" 및 "다음 막대 예측" 또는 "추세 크기"입니다. 예측". 그리고 위에서 이미 언급했듯이 무엇을, 어디서, 어떻게 - 블랙 박스.
"깊이" 매개변수가 있으며 0에서 막대 수 , 고려되는 막대 수, 최대 20개를 설정합니다. 그리고 선택은 "분류" 또는 "회귀", "다음 막대 예측" 및 "추세 크기"입니다. 예측". 그리고 위에서 이미 언급했듯이 무엇을, 어디서, 어떻게 - 블랙 박스.
실례지만 https://www.mql5.com/ru/articles/497 기사에 설명된 것처럼 "블랙박스"를 가장한 간단한 신경망이 있다고 가정합니다.
예를 들어, 바의 열림 또는 닫힘 등을 대체하고 테스터에서 실행하십시오. 하루 중 시간별로 항목에 대한 필터를 입력할 수 있습니다. 확인하는 것은 어렵지 않습니다. 아마도 비슷한 결과가 나올 것입니다.
그리고 여기, 세 번째 게시물에서 당신이 요구하는 것입니다. 2년 동안 최대 170포인트 감소. 그리고 실생활에서 나는 하나에 여러 훈련을 가지고 있습니다.
신경망을 여러 번 훈련했습니다. 각각 다른 수익률 일정을 가지고 있지만 각각 밤과 이른 아침에만 거래를 엽니다.
이것은 신경망이 작동 전략을 찾았음을 의미합니까? 아니면 하루 종일 거래하도록 훈련하는 것이 더 낫습니까?
어떻게 거래하는지 묻지 않고 25개의 잔디 깎는 기계를 구입하시겠습니까? 흠.. 재밌네요
차트는 플랫 TS가 스탑 없이/롱 스탑으로 거래됨을 보여줍니다. 희귀 한 테이크 아웃은 모든 이익과 보증금의 또 다른 절반을 먹어 치울 것입니다.
훈련 중에 낮은 변동성 또는 시간에 따른 거래만 허용하는 필터가 있음이 분명합니다. 제한자일 수도 있고 반드시 국회 수준은 아니다.
뭐, 그런 질문이 있으면 백 테스터에서도 작동하지 않습니까?
어느 정도 자유도가 있는 평범한 자가 학습자처럼 보입니다. 의사 랜덤 방식으로 훈련되므로 훈련마다 결과가 다르며 이는 정상입니다.
다른 주제로 던진 영상에서도 유전자 최적화처럼 모델 패키지를 훈련하고 테스트 기간에 따라 최적의 모델을 조정하는 것을 볼 수 있습니다. 저것들. 이것도 일종의 조정이지만 NN은 다르게 훈련되지 않습니다.
여전히 같은 주제로 많은 주제를 탐색합니까? 일반 광고 같네요