거래 시스템의 기초로서의 자연 지능 - 페이지 101

 

1. Рецпторы - преобразующие разнокачественные воздействия внешнего и внутренних миров системы в последовательности каких-либо сигналов. Слух,зрение,обоняние и тд. преобразуются в эелектрическую импульсацию,а например в бизнес системах это отдел маркетинга,R&D и тп., производящие всевозможные отчеты...

비밀이 아니라면 이 항목에 대해 "손가락으로" 설명해주세요! 왜냐하면 어떤 연구원이 50% 이상의 확신으로 다음 시장 움직임을 예측하는 지표 또는 가격의 조합을 분리하는 데 성공하면 제어 시스템(뉴로, 퍼지, 뉴로 퍼지)에서 이 모든 기적을 실행하고 이익을 얻는 것이 그리 어렵지 않습니다. 이러한 조합을 어디에서 찾을 수 있습니까?

또 다른 옵션이 있습니다. 예측 시스템에서 다음 가격 움직임을 예측하면 예측을 제어하는 컨트롤러에 정보가 제공됩니다. 이 경우 가격으로 작업해야 합니다. 변환하기 때문에 가격 시계열은 예측이 매우 잘못되었습니다... 시간 차원에서 어딘가로 이동해야 하는 것 같습니다... 하지만 어디로? :)

내 작은 경험을 바탕으로 주요 "노하우"는 가격 또는 지표의 변환에 있으며 인공 지능을 사용하면보다 유연한 의사 결정 또는 예측 시스템을 만들 수 있지만 대부분의 경우 일반적인 재귀 선형 필터 를 사용하여 예측 가능성에 대한 아이디어를 확인할 수 있는 경우(내 생각에는 그렇게 생각합니다) 결과가 나오지 않으면 더 가파른 필터에 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 누군가 내 견해에서 중대한 오류를 발견하고 이 증거로 인도한다면 나는 매우 기쁠 것입니다.

 
renegate писал (а) >>

비밀이 아니라면 이 항목에 대해 "손가락으로" 설명해주세요! 왜냐하면 어떤 연구원이 50% 이상의 확신으로 다음 시장 움직임을 예측하는 지표 또는 가격의 조합을 분리하는 데 성공하면 제어 시스템(뉴로, 퍼지, 뉴로 퍼지)에서 이 모든 기적을 실행하고 이익을 얻는 것이 그리 어렵지 않습니다. 이러한 조합을 어디에서 찾을 수 있습니까?

또 다른 옵션이 있습니다. 예측 시스템에서 다음 가격 움직임을 예측하면 예측을 제어하는 컨트롤러에 정보가 제공됩니다. 이 경우 가격으로 작업해야 합니다. 변환하기 때문에 가격 시계열은 예측이 매우 잘못되었습니다... 시간 차원에서 어딘가로 이동해야 하는 것 같습니다... 하지만 어디로? :)

내 작은 경험을 바탕으로 주요 "노하우"는 가격 또는 지표의 변환에 있으며 인공 지능을 사용하면보다 유연한 의사 결정 또는 예측 시스템을 만들 수 있지만 대부분의 경우 일반적인 재귀 선형 필터로 예측 가능성에 대한 아이디어를 확인할 수 있는 경우(그렇다고 생각합니다) 결과가 나오지 않으면 더 가파른 필터에 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 누군가 내 견해에서 중대한 오류를 발견하고 이 증거로 인도한다면 나는 매우 기쁠 것입니다.

지표는 상황 구심화 의 일부일 뿐입니다. 게다가 - 항상 후행 부분. 따라서 시장에서 이벤트가 발생 하는 맥락 을 이해합니다(이 역시 결정을 내리는 데 중요하지 않음). 상황 구심화의 또 다른 부분은 현재 상태를 평가하고 가까운 미래를 예측 하는 데 있습니다. 또한 내부 상태의 변화는 상황 구심화의 요소로 작용할 수 있습니다.

또한 실제 생활에서 NEWS 구성 요소는 예측된 이벤트와 모든 계획의 과정을 완전히 변경할 수 있는 매우 중요 합니다.

그들을 찾을 곳 - 가격 자체. 세 가지 구성 요소를 모두 설명하는 방법을 찾으세요. :)

세 번째의 마지막 부분을 제외하고 두 번째와 세 번째 점에서 당신은 절대적으로 옳습니다.

시계열 및 가격 곡선 패턴은 특히 실시간으로 형식화되고 예측할 수 없기 때문에 수학적 방법은 효과적이지 않습니다. 따라서 그들은 내 시스템에서 사용되지 않습니다.

기본적으로 수용체의 기능에 대한 질문은 다음과 같이 공식화될 수 있습니다.

가격 곡선 은 신호 신호 (트리거 자극)의 후속 분리와 실시간 인식을 위해 가격 자체에 어떻게 불변적으로 인코딩될 수 있습니까?

이러한 코드 시퀀스에 포함된 정보를 사용하여 현재 상황을 예측 하고 평가하는 방법은 무엇입니까?

첫 번째 질문에 대한 대답은 구현에 따라 다릅니다.

현실의 예상 반영에 대해 읽고 두 번째 질문에 답할 수 있습니다.

추세 = 예측과 동일하지만 아직 실현되지 않은 가격 - 다소 장기 예측.

첫 번째 화살표 - 추세 - 안정적인 가격 움직임 방향.

두 번째 화살표는 추세 변화의 시작 가능성에 대한 신호입니다.

세 번째는 가장 가까운 가격 범위의 한계와 관련된 현재 가격 위치의 지표입니다.

예, 우리가 여기 있기 때문에:

판매 없음 = 가격이 계속 상승한다는 시스템의 100% 신뢰에 해당합니다.

May Buy = 구매할 "권리가 있음", 당사 시스템이 구매 및 획득, 시도합니다 :)

예측 이력 = 공식 시장 마감 시점의 예상 가격과 추세 방향의 극한 한계

(아마도 그다지 좋은 용어는 아닐 것입니다)

행운을 빕니다!

 
Yurixx писал (а) >>

아, 죄송합니다. 상황이 근본적으로 바뀝니다. OWN과 달리 CME에서 플레이 하면 모든 사람을 부자로 만들 수 있습니다. 의심없이.

물론 할 말이 없으면 Integer 동지조차도 도움이되지 않습니다.

경험이 없는 사람 귀하의 시스템에 익숙해질 때 가질 수 있는 질문을 했을 때 귀하의 재능 있는 초단기 도움말에서 발췌한 내용을 복사하여 붙여넣는 것보다 더 나은 것을 찾지 못했습니다. 헛된 일, 직접적인 답변은 훨씬 짧고 의미가 있습니다. 아니면 직접 답을 모르는 것일 수도 있습니다.

그래서 나중에 내가 계속 물어봤을 때 대답 대신 조카를 대신한 건 아닐까?

감히 대답할 수 있는 유일한 질문은 왜 "화폐 인쇄기"를 인쇄하는 대신 판매하는지입니다. 당신은 아마도 그것의 중요성을 보여주는 "별도의 대답을 위해" 그것을 선택했습니다. 불행히도, 이 답변은 저의 아주 겸손한 몇 가지 의견에 대한 귀하의 답변과 함께 몇 가지 명백한 부조리를 포함하고 있습니다. 그리고 내 시도는 당신의 일반적인 문구에서 당신 자신의 입장 에 대한 구체적인 세부 사항으로 이어지는 것은 무엇입니까? 이번에는 Integer 로 다시 대체합니다.

글쎄, 나는 도움에 대해 이야기하는 것이 아니라 완전히 다른, 비록 철학적이지는 않지만 꽤 체계적인 문제에 대해 이야기하고 있습니까?

그러나 좋아, 거기에서 멈출 수 있습니다. 더 이상 내 질문으로 당신을 귀찮게하지 않을 것입니다.

이 흥미로운 대화의 결론은 하나, 마지막입니다.

귀하의 시스템은 완전 자동화를 허용합니까, 아니면 손으로 거래하는 데 사용하도록 제안합니까?

내 도움의이 인용문이 귀하의 질문에 답할 것이라고 생각합니다.

-------------------------- 인용문----------------------- -------------------------------------------

숙련된 트레이더의 경우:


1 . 우리는 "추세" 도구를 자신의 전략, 기대 또는 신호를 확인하는 가장 중요한 도구로 간주합니다.

2 . 예측 테이블은 시장이 반대하는 경우 예상 결과를 신속하게 재평가하여 보다 효율적인 진입/퇴장을 가능하게 하는 데 사용됩니다.

3 . 자동화된 거래 시스템의 경우 신호를 생성하고 자체 시스템 생성 신호를 평가하는 데 사용할 수 있는 API 를 제공합니다.

---------------------- 끝 -------------------------- - -------------------------------------------------- - ----

해석은 당신에게 달려 있다고 생각합니다.

그리고 나는 원칙상의 이유로 "... 진부한 학식의 관점에서 ..."와 같은 스콜라주의에 대답하지 않습니다. 특히 거기에는 질문이 없기 때문에 ..., 절대적으로 의미없는 집합이 있습니다. 죄송합니다. 어리석고 모순된 판단...

본질적으로 질문하십시오. 내 진술에 대한 매우 신중한 분석(특히 귀하에게 강조 표시됨) 후 권장 문헌(링크)을 읽은 다음 귀하와 논의하는 것이 흥미로울 것입니다(토론 대상이 나타남). 진실.

화를 내지 말고 고려하고 질문하십시오.

예, 방금 찾았습니다.

'모든 독창적인 것은 단순합니까 아니면 다른 Grail입니까?'

마지막 댓글...

 
여기. 내 생각을 확인하기 위해. 최근에 나 자신을 발견했습니다( 여기에서 인용):

"... 보조 기술 없이도 시장을 느끼고 예측하는 법을 배울 수 있습니다. 누구나 적절한 훈련을 통해 이것을 마스터 할 수 있습니다. 이를 위해서는 첫 번째 단계에서 의 분 차트에서 가격 움직임을 관찰하기만 하면 됩니다. 모든 선택된 악기 (그러나 하나와 동일, 모든 사람에게는 고유 한 특성이 있으므로 그것을 느낄 때까지 하나를 사용하십시오.) ..] 중요한 세부 사항, 여기에서 가격 움직임을 추측해서는 안됩니다. 추측하려고 하면 잠재 의식이 작업에서 주의를 분산시키고 모든 것이 잠재 의식 수준에서 발생하기 때문입니다.

마음은 추측을 하려고 하지만 미래를 내다볼 수 없고 이 과정을 방해할 뿐이니 최대한 진정을 시켜 가격의 움직임에 주목하고 이질적인 것은 생각하지 않는다. 자신감과 인내심을 가지고 지켜보십시오. 가격 차트는 세계 경제의 모순되고 다극적인 사건을 표현하는 상징일 뿐입니다. 기호와 같은 가격 차트는 시장의 움직임을 형성하고 지시하는 에너지를 파악하는 데 도움이 됩니다.

이러한 에너지는 차트 자체에서 가격이 변경되기 훨씬 전에 나타나며 방향이 형성됩니다. 차트에 주의를 집중함으로써 잠재 의식 수준에서 이러한 에너지에 연결하고 느끼기 시작할 것입니다. 그리고 점차 지식의 느낌이 올 것입니다, 그것은 일어나기 전에 다음 틱이 어디로 갈지 아는 것과 같습니다 ... "
 

특히 피노키오를 찾는 사람들을 위해 친절한 삼촌이 공개적으로 사용 가능한 손상 기술 세트가 있습니다.
그러나 서문을 주의 깊게 읽으십시오.
(나는 거기에서 뭔가를 강조했다))))

...........

"결함이 있는 것이 온전해지고 굽은 것이 곧게 되고

비어 있음 - 채워짐, 오래된 것은 새 것으로 대체됩니다.

조금만 노력하면 많은 것을 얻을 수 있습니다.

많은 것을 얻고자 하는 욕망은 미혹에 이르게 한다 ."

노자 "Tao Te Ching"

....

글쎄, 일반적으로 : - 상인! 개인의 심리-물리적 보안을 지켜라!
... 현대 조건에서 국경은 집의 문턱입니다.

 

PS 오른쪽으로 푸시: 포럼 편집기에 버그가 있습니다. 원본 문서의 형식 을 변경할 수 없습니다.

 

예, Implex , 단일 수식과 코드 줄 없이 기사에 연결하고 있습니다. 자연 지능을 위해 수학이 전혀 존재하지 않도록 :)

 
Mathemat >> :

예, Implex, 단 한 줄의 공식과 코드도 없는 기사를 말씀하시는 것입니다. 자연 지능을 위해 수학이 전혀 존재하지 않도록 :)

한때 나는 신경컴퓨터 모델링에 대한 많은 정보를 삽질했고(그리고 이것은 수학과 약간 관련이 있는 것 같습니다), 비록 제한된 MQL 환경에서 다층 신경망을 연구하고 구현하기까지 했습니다. 저는 공식과 "코드 라인"에 너무 지쳐서 이 모든 것이 무엇을 위한 것인지 어느 순간 완전히 잊어버렸습니다... 테스트 세트에서 훈련 결과를 훈련하고 동시에 모니터링할 수 있는 신경망 스크립트를 작성했습니다. 그리고 학습 과정에서 직접. 600개 이상의 "코드 라인".

관심이 있는 경우 이전에 수행한 작업이 다음과 같습니다.

 //+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
//|                                                                                                          NeuroNet.mq4 |
//|                                                                                                             ImplexLab |
//+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
#property copyright "ImplexLab"
#property show_inputs
//+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
// блок переменных на глобальном уровне
extern bool teaching_true__use_false = false ;
extern bool continue_training = false ;
extern bool multiple = false ;

int
 layers_count = 5 ,                          // количество слоев
 layers_neuro_count [ ] =                    // количество нейронов в слоях
   { 20 , 2 , 3 , 4 , 3 } ,                            // {кол-во нейронов в первом слое, кол-во нейронов во втором слое и т.д.}
 inputs_count = 50 ,                        // количество входов первого слоя
 outputs_count = 1 ,                        // количество выходов, должно быть равно кол-ву нейронов в выходном слое поделенному на два
 quantity_of_example = 100 ,                // количество примеров обучающей выборки, диапазон инициализации значений
 quantity_of_repetitions = 1000000 ,        // количество повторений (практически должно быть равно ~)
 inputs_index = 1000 ,                      // индекс начала входов (заодно и рисования результатов) для использования сети
 prediction_depth = 20 ,                    // глубина известно чего
 frequency = 10 ,                            // частота обновления визуализации ошибки
 repeat_count = 200 ,                        // количество повторений для функции analysis()
 shift_concerning_a_beginning = 1000 ,      // сдвиг относительно начала
 cntr = 0 ,                                    // счетчик эпох
 num_input ,                                // вход_из_обучающего_множества
 some_variable ;                            // какая-то переменная (неизвестно зачем)

double
 xt [ 210 ] [ 10010 ] ,                            // x[конкретный_вход][вход_из_обучающего_множества] t - traning, u - use
 yt [ 210 ] [ 10010 ] ,                            // y[конкретный_выход][выход_из_обучающего_множества]
 xu [ 210 ] ,                                  // x[конкретный_вход]
 yu [ 210 ] ,                                  // y[конкретный_выход]
 w [ 10 ] [ 210 ] [ 210 ] ,                          // w[слой][нейрон_слоя][конкретный_вес]
 outt [ 10 ] [ 210 ] ,                            // out[слой][нейрон]
 outu [ 10 ] [ 210 ] ,                            // out[слой][нейрон]
 s_err [ 10 ] [ 210 ] ,                            // s_err[слой][нейрон]
 net = 0 ,                                  // переменная net для многократного использования
 max ,                                      // контейнер для максимальных значений входов
 min ,                                      // контейнер для минимальных значений входов
 speed_of_training = 0.1 ,                  // коэффициент шага изменения весов
 weights_init_range = 2 ;                    // диапазон случ. нач. величин для весов, -weights_init_range<w<weights_init_range
                                           // при weights_init_range=2, нач. вел. будут лежать в диап. -2<w<2

//+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

//+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
// Список функций (17)
// 
// double neuronet_training()
// double activation_func(double net)
// double value_get_for_training(int index)
// double value_get_for_use(int index)
// double draw_result(int index, double value, double prev_value)
// void multiplex_use()
// void pass_forward()
// void pass_backwards()
// void multitude_initialization()
// void inputs_initialization()
// void outputs_writing()
// void weights_set()
// void weights_get()
// void weights_randomize()
// void set_text(int counter, double error=0)
// void create_text()
// void analysis()
// 
//+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

 
등등 ... 나는 전체 코드를 제공하지 않을 것입니다
 

대략 이해할 수 있습니다, Implex . 신경망 후 - 그러한 기사에 대한 링크 ... 어떻게 든 이것은 진전처럼 보이지 않습니다. 이 출판물에 적어도 자극적인 생각이 있었다면 나는 여전히 그것을 이해할 것입니다. 그러나 내 생각에 sportloto 릴에서 스탯 이점을 짜내는 방법에 대해 이야기하고 Forex를 이기는 방법에 대한 의미 있는 넌센스는 그런 흥미로운 스레드에서 논의할 가치가 없습니다.