dmitry, phoenix는 너무 복잡해, 나는 이미 그것을 보았다. 아주 아주 단순한 것에 관심이 있습니다. 예를 들어, 이동 또는 스토캐스틱. .. 그림이 매우 아름답습니다. 13일에 무슨 일이 일어났는지 분명히 알 수 있습니다. .. 하지만 그러한 연구는 간단한 것으로 시작하는 것이 더 나을 것입니다.
1. FA라는 말만 들어도 귀를 막는 지인들이 있다. 그리고 역설적이지 않은 것은 이 사람들이 이익을 얻고 있다는 것입니다. 글쎄, 그래서 ... 나는 상인이 같은 시스템이라는 것을 이해해야한다는 것을 보호합니다. 기술을 사용하는 상인. 지표 - 기술 지표를 사용하는 동일한 인공 지능. 분석, macd 또는 rsi. " 신경망 "이라는 문구는 사람과 기계를 식별해야 합니다. 2006년 말에 이것을 이해해야 할 때입니다. 예를 들어, 연금 수급자들은 기계가 사람보다 더 똑똑할 수 있다는 데 결코 동의하지 않을 것입니다. 왜냐하면 사람은 각자 다른 방식으로 이해하고 표현하는 이미지와 유사성에서 우월성의 정점이기 때문입니다.
2. 펀더멘털, 정상의 누군가가 말했다? 괜찮아요! 이코노미를 사용할 수 있습니다. 지표. 누가 간섭합니까? 거시경제학자를 구성하는 것이 유행할 것입니다. 모델.....월드 ㅋㅋㅋㅋ
3. 저는 개인적으로 AI 분야에 5년 동안 있었습니다. 물론 그리드를 훈련했습니다. (흥미로운? 161130815). 그들은 오류를 제공합니다. 강하게. 하지만 평범한 MA 대신에 국회에서 시스템을 사용하는 것이 왠지 더 매력적인 것 같습니다.
추신 아, 이것은 독점적인 마요네즈 의견입니다. 그리고 + 속어 죄송합니다 (오늘 대학원생 Mayo 등록에 대한 교장 지시를 보았으므로 기쁩니다)
드미트리, 결국 재앙은 극복될 수 있습니다. 예를 들어, 시스템에는 추세 및 평면 전략이 있습니다. 둘 다 동시에 작동합니다. 그러나 하나는 실제 위치를 열고 다른 하나는 가상 위치를 엽니다. 예를 들어 연속적으로 3마리의 큰사슴을 받을 때 실제 포지션을 여는 것이 허용되지 않는 당시 전략이 어떻게 작동했는지 살펴봅니다. 그리고 그 당시에 성공했다면 실제 거래가 허용됩니다. 다양한 전략이 동시에 작동할 수 있으며 그 중 가장 좋은 것이 실시간 거래의 권리를 얻습니다. 질문 첫째, 최선을 결정하는 방법(어떤 시간 간격으로)? 둘째, 시장은 얼마나 자주 변화합니까?
품질 쓴: 안녕하세요 프로그래머와 코더, 철학자 및 실용주의자입니다 :) 주제를 만드는 아이디어를 개발할 것을 제안합니다.
개인적으로 이 주제에 관심이 많습니다! 항상 참여할 준비가 되어있습니다!
자체 조정 매개변수의 경우: 주요 매개변수로 모든 것이 명확하지만 추가 매개변수의 기초로 취해야 할 사항, 즉 어떤 지표, 레벨 채널 또는 무엇입니까?
나는 이런 생각을 했다. - 차트에 여러 지표(예: RSI, Stoch, CCI, MACD 등)를 걸고 이러한 지표의 값을 "대략" 선택합니다. - 더 나아가 대략적인 가격 반전의 이력을 살펴봅니다(즉, "여기서 구매해야 하고 여기서 판매합니다"). - 또한 만 및 마을에 대한 이러한 지점의 모든 지표 값을 배열 또는 파일에 씁니다. -또한 Expert Advisor에서 -이 문제를 확인합니다 (이상적인 지표의 백분율로 지표 지표의 편차를 고려). 예를 들어 어레이에서 구매에 대한 RSI 값은 20으로 판명되었습니다. , 트리거 비율이 10이면 구매는 18에서 22까지 작동하며 다른 모든 지표도 마찬가지입니다. - 또한 다른 레벨의 표시기 또는 신호 라인의 교차점을 테스트에 추가하는 것이 가능합니다(또는 필요합니다).
나는 이것을 직접 테스트하지 않았기 때문에(이미 실험적인 Expert Advisor를 작성하기 시작했지만 아직 결과가 없음) 작동할지 여부를 말할 수 없습니다.
제 생각은 원래 아이디어와는 근본적으로 다른 방식입니다(참고로 차트의 '좋은' 위치에 화살표를 걸어두는 주제는 이미 전문가가 최고로 계산한(어떻게 끝나는지는 모르겠습니다) 이 화살표의 매개 변수) ... 일반적으로 모든 것이 너무 복잡하여 쓸모가 없었습니다. 그리고 우리는 가장 단순한 것부터 시작합니다. 가장 간단합니다. 가장 간단한 지표를 가져와서 시작하겠습니다. RSI와 스토캐스틱은 너무 원시적입니다 :) 매개변수의 퍼짐이 크지 않다는 말입니다. 그러나 고전적인 MACD를 기초로 삼을 수 있습니다.
njel, 그리고 연금 수급자들이 맞습니다. 동일한 신경망이 여전히 우리에 의해 프로그래밍되고 있는 동안 ... 나는 이 문제를 이제 막 조사하기 시작했습니다. 저는 과거에는 일반적으로 원자 물리학자였지만 현재는 프로그래머라기보다 전자공학자에 가깝기 때문에 이동 중에도 재교육을 받고 있습니다. :) 신경망이 가장 싫은 것은 학습 속도가 너무 느리다는 것입니다. 트렌드(트렌드가 아니라 이전에 성공한 시스템을 병합하게 하는 파악하기 어려운 것)는 네트워크를 훈련하는 데 걸리는 시간보다 짧을 수 있습니다. 이것은 나를 매우 혼란스럽게합니다 ... 즉. 신경망을 사용할 수 있다면 충분히 안정적인 기능에 따라야 합니다. 여기서 다시 'Self-Learning EXPERT' 의 코딩된 패턴을 참조합니다. 나는 이것에 대해 약간 다른 생각을 가지고 있습니다. 2진법이 아닌 3진법 균형 숫자 시스템(Computer Setun 및 Setut-70)으로 인코딩합니다. 가격이 올랐다면 1을 더하고, 떨어지면 -1을 더합니다. 일정 시간 동안 변경되지 않으면 0입니다. 그러한 체계는 신경망에 대한 정보의 매우 우수한 사전 처리를 제공하는 것 같습니다. 펀더멘털에 관해서는, 나 자신도 얼마 전까지만 해도 뉴스를 아주 좋아했습니다. 깨달음은 내가 우연히 H4 이상에서 차트를 보았을 때 왔습니다(내 서식지가 M5였기 전). 몇 주 동안 지속되는 추세가 얼마나 놀라울 정도로 안정적입니까! 몇 주 안에 얼마나 많은 뉴스가 나올까요! 그럼에도 불구하고, 그것들은 트렌드에 특별히 영향을 미치지 않습니다... 시장은 기본적으로 듣고 싶은 것만 듣는 것 같습니다. 그리고 트렌드는 오히려 그의 기분과 기대로 쉽게 무너지지 않습니다.
그러나 우리는 또한 DNA에 프로그램되어 있습니다. 그러나 우리는 여전히 배우고 있습니다. 그것이 그들이 신경망 인 이유입니다. 차례로 인공 신경망은 연금 수급자에 의해 훈련되지 않습니다. 그리고 이진 논리 대신 퍼지를 사용합시다. 우리의 머리처럼. 예? 그런 다음 Turing 테스트를 접하게 됩니다. 이 말도 안되는 말을 믿으려고 하지 마십시오. 이것은 어리석은 일입니다. 사람만큼 멍청한 메커니즘을 만드는 것입니다.
eugenk1 писал (а): njel, 그리고 연금 수급자들이 맞습니다. 동일한 신경망이 여전히 우리에 의해 프로그래밍되고 있는 동안 ... 나는 이 문제를 이제 막 조사하기 시작했습니다. 저는 과거에는 일반적으로 원자 물리학자였지만 현재는 프로그래머라기보다 전자공학자에 가깝기 때문에 이동 중에도 재교육을 받고 있습니다. :) 신경망이 가장 싫은 것은 학습 속도가 너무 느리다는 것입니다. 트렌드(트렌드가 아니라 이전에 성공한 시스템을 병합하게 하는 파악하기 어려운 것)는 네트워크를 훈련하는 데 걸리는 시간보다 짧을 수 있습니다. 이것은 나를 매우 혼란스럽게합니다 ... 즉. 신경망을 사용할 수 있다면 충분히 안정적인 기능에 따라야 합니다. 여기서 다시 'Self-Learning EXPERT' 의 코딩된 패턴을 참조합니다. 나는 이것에 대해 약간 다른 생각을 가지고 있습니다. 2진법이 아닌 3진법 균형 숫자 시스템(Computer Setun 및 Setut-70)으로 인코딩합니다. 가격이 올랐다면 1을 더하고, 떨어지면 -1을 더합니다. 일정 시간 동안 변경되지 않으면 0입니다. 그러한 체계는 신경망에 대한 정보의 매우 우수한 사전 처리를 제공하는 것 같습니다. 펀더멘털에 관해서는, 나 자신도 얼마 전까지만 해도 뉴스를 아주 좋아했습니다. 깨달음은 내가 우연히 H4 이상에서 차트를 보았을 때 왔습니다(내 서식지가 M5였기 전). 몇 주 동안 지속되는 추세가 얼마나 놀라울 정도로 안정적입니까! 몇 주 안에 얼마나 많은 뉴스가 나올까요! 그럼에도 불구하고, 그것들은 트렌드에 특별히 영향을 미치지 않습니다... 시장은 기본적으로 듣고 싶은 것만 듣는 것 같습니다. 그리고 트렌드는 오히려 그의 기분과 기대로 쉽게 무너지지 않습니다.
일간 이상의 추세는 침체와 경제 성장의 결과이며, 이는 아시다시피 순환적으로 발생하며 실제로 최신 뉴스에 의존하지 않기 때문입니다.
그러나 우리는 또한 DNA에 프로그램되어 있습니다. 그러나 우리는 여전히 배우고 있습니다. 그것이 그들이 신경망인 이유입니다. 차례로 인공 신경망은 연금 수급자에 의해 훈련되지 않습니다. 그리고 이진 논리 대신 퍼지를 사용합시다. 우리의 머리처럼. 예? 그런 다음 Turing 테스트를 접하게 됩니다. 이 말도 안되는 말을 믿으려고 하지 마십시오. 이것은 어리석은 일입니다. 사람만큼 멍청한 메커니즘을 만드는 것입니다.
1. FA라는 말만 들어도 귀를 막는 지인들이 있다. 그리고 역설적이지 않은 것은 이 사람들이 이익을 얻고 있다는 것입니다. 글쎄, 그래서 ... 나는 상인이 같은 시스템이라는 것을 이해해야한다는 것을 보호합니다. 기술을 사용하는 상인. 지표 - 기술 지표를 사용하는 동일한 인공 지능. 분석, macd 또는 rsi. " 신경망 "이라는 문구는 사람과 기계를 식별해야 합니다. 2006년 말에 이것을 이해해야 할 때입니다. 예를 들어, 연금 수급자들은 기계가 사람보다 더 똑똑할 수 있다는 데 결코 동의하지 않을 것입니다. 왜냐하면 사람은 각자 다른 방식으로 이해하고 표현하는 이미지와 유사성에서 우월성의 정점이기 때문입니다.
2. 펀더멘털, 정상의 누군가가 말했다? 괜찮아요! 이코노미를 사용할 수 있습니다. 지표. 누가 간섭합니까? 거시경제학자를 구성하는 것이 유행할 것입니다. 모델.....월드 ㅋㅋㅋㅋ
3. 저는 개인적으로 AI 분야에 5년 동안 있었습니다. 물론 그리드를 훈련했습니다. (흥미로운? 161130815). 그들은 오류를 제공합니다. 강하게. 하지만 평범한 MA 대신에 국회에서 시스템을 사용하는 것이 왠지 더 매력적인 것 같습니다.
추신 아, 이것은 독점적인 마요네즈 의견입니다. 그리고 + 속어 죄송합니다 (오늘 대학원생 Mayo 등록에 대한 교장 지시를 보았으므로 기쁩니다)
안녕하세요 프로그래머와 코더, 철학자 및 실용주의자입니다 :) 주제를 만드는 아이디어를 개발할 것을 제안합니다.
개인적으로 이 주제에 관심이 많습니다! 항상 참여할 준비가 되어있습니다!
자체 조정 매개변수의 경우: 주요 매개변수로 모든 것이 명확하지만 추가 매개변수의 기초로 취해야 할 사항, 즉 어떤 지표, 레벨 채널 또는 무엇입니까?
나는 이런 생각을 했다.
- 차트에 여러 지표(예: RSI, Stoch, CCI, MACD 등)를 걸고 이러한 지표의 값을 "대략" 선택합니다.
- 더 나아가 대략적인 가격 반전의 이력을 살펴봅니다(즉, "여기서 구매해야 하고 여기서 판매합니다").
- 또한 만 및 마을에 대한 이러한 지점의 모든 지표 값을 배열 또는 파일에 씁니다.
-또한 Expert Advisor에서 -이 문제를 확인합니다 (이상적인 지표의 백분율로 지표 지표의 편차를 고려). 예를 들어 어레이에서 구매에 대한 RSI 값은 20으로 판명되었습니다. , 트리거 비율이 10이면 구매는 18에서 22까지 작동하며 다른 모든 지표도 마찬가지입니다.
- 또한 다른 레벨의 표시기 또는 신호 라인의 교차점을 테스트에 추가하는 것이 가능합니다(또는 필요합니다).
나는 이것을 직접 테스트하지 않았기 때문에(이미 실험적인 Expert Advisor를 작성하기 시작했지만 아직 결과가 없음) 작동할지 여부를 말할 수 없습니다.
제 생각은 원래 아이디어와는 근본적으로 다른 방식입니다(참고로 차트의 '좋은' 위치에 화살표를 걸어두는 주제는 이미 전문가가 최고로 계산한(어떻게 끝나는지는 모르겠습니다) 이 화살표의 매개 변수) ... 일반적으로 모든 것이 너무 복잡하여 쓸모가 없었습니다. 그리고 우리는 가장 단순한 것부터 시작합니다. 가장 간단합니다. 가장 간단한 지표를 가져와서 시작하겠습니다. RSI와 스토캐스틱은 너무 원시적입니다 :) 매개변수의 퍼짐이 크지 않다는 말입니다. 그러나 고전적인 MACD를 기초로 삼을 수 있습니다.
그러나 우리는 또한 DNA에 프로그램되어 있습니다. 그러나 우리는 여전히 배우고 있습니다. 그것이 그들이 신경망 인 이유입니다. 차례로 인공 신경망은 연금 수급자에 의해 훈련되지 않습니다. 그리고 이진 논리 대신 퍼지를 사용합시다. 우리의 머리처럼. 예? 그런 다음 Turing 테스트를 접하게 됩니다. 이 말도 안되는 말을 믿으려고 하지 마십시오. 이것은 어리석은 일입니다. 사람만큼 멍청한 메커니즘을 만드는 것입니다.
njel, 그리고 연금 수급자들이 맞습니다. 동일한 신경망이 여전히 우리에 의해 프로그래밍되고 있는 동안 ... 나는 이 문제를 이제 막 조사하기 시작했습니다. 저는 과거에는 일반적으로 원자 물리학자였지만 현재는 프로그래머라기보다 전자공학자에 가깝기 때문에 이동 중에도 재교육을 받고 있습니다. :) 신경망이 가장 싫은 것은 학습 속도가 너무 느리다는 것입니다. 트렌드(트렌드가 아니라 이전에 성공한 시스템을 병합하게 하는 파악하기 어려운 것)는 네트워크를 훈련하는 데 걸리는 시간보다 짧을 수 있습니다. 이것은 나를 매우 혼란스럽게합니다 ... 즉. 신경망을 사용할 수 있다면 충분히 안정적인 기능에 따라야 합니다. 여기서 다시 'Self-Learning EXPERT' 의 코딩된 패턴을 참조합니다. 나는 이것에 대해 약간 다른 생각을 가지고 있습니다. 2진법이 아닌 3진법 균형 숫자 시스템(Computer Setun 및 Setut-70)으로 인코딩합니다. 가격이 올랐다면 1을 더하고, 떨어지면 -1을 더합니다. 일정 시간 동안 변경되지 않으면 0입니다. 그러한 체계는 신경망에 대한 정보의 매우 우수한 사전 처리를 제공하는 것 같습니다. 펀더멘털에 관해서는, 나 자신도 얼마 전까지만 해도 뉴스를 아주 좋아했습니다. 깨달음은 내가 우연히 H4 이상에서 차트를 보았을 때 왔습니다(내 서식지가 M5였기 전). 몇 주 동안 지속되는 추세가 얼마나 놀라울 정도로 안정적입니까! 몇 주 안에 얼마나 많은 뉴스가 나올까요! 그럼에도 불구하고, 그것들은 트렌드에 특별히 영향을 미치지 않습니다... 시장은 기본적으로 듣고 싶은 것만 듣는 것 같습니다. 그리고 트렌드는 오히려 그의 기분과 기대로 쉽게 무너지지 않습니다.
일간 이상의 추세는 침체와 경제 성장의 결과이며, 이는 아시다시피 순환적으로 발생하며 실제로 최신 뉴스에 의존하지 않기 때문입니다.
유겐크1
그러나 우리는 또한 DNA에 프로그램되어 있습니다. 그러나 우리는 여전히 배우고 있습니다. 그것이 그들이 신경망인 이유입니다. 차례로 인공 신경망은 연금 수급자에 의해 훈련되지 않습니다. 그리고 이진 논리 대신 퍼지를 사용합시다. 우리의 머리처럼. 예? 그런 다음 Turing 테스트를 접하게 됩니다. 이 말도 안되는 말을 믿으려고 하지 마십시오. 이것은 어리석은 일입니다. 사람만큼 멍청한 메커니즘을 만드는 것입니다.
나는 지원한다. 최적의 MACD.
글쎄, 코드를 작성하는 것이 남아 있습니다 :)