NN에 대한 입력 값을 올바르게 구성하는 방법. - 페이지 12 1...5678910111213141516171819...31 새 코멘트 zero 2008.07.09 09:33 #111 sergeev писал (а) >> 를 썼습니다. 중재자가 허용하는 경우 여기에 아카이브를 게시합니다(읽은 후 삭제해야 합니다. :)))) 정말 감사 합니다!!! 공부하기 좋은 아카이브 pshol ... 어떻게 해야할지 몰랐던 pshol, 공부하기 pshol, 다시 한 번 감사합니다. Z.Y. 그리고 실이 죽지 않게 해주셔서 감사합니다. Yuriy Zaytsev 2008.07.09 09:47 #112 sergeev писал (а) >> 를 썼습니다. 글쎄, 입구는 어떻습니까? 누가 어떤 네트워크와 입력을 가지고 있습니까? EMA의 차이를 가져라 각 TF에 대해 M1 M5 M15 M30 (H1) 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233 나는 이런 것을 얻는다. #define MAX_INP 6 //; 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233 훈련 중 입구에서 나는 이와 같은 것을 제출합니다. INP_PATTERNS[3][0]=-2; INP_PATTERNS[3][1]=-3 ; INP_PATTERNS[3][2]=-4 ; INP_PATTERNS[3][3]=-5 ; INP_PATTERNS[3][4]=-6 ; INP_PATTERNS[3][5]=-7 ; INP_PATTERNS[3][6]=-8 ; INP_PATTERNS[3][7]=-9 ; INP_PATTERNS[3][8]=-10; OUT_PATTERNS[ 3, 0]= 0. ; OUT_PATTERNS[ 3, 1]= 0. ; 출력 패턴[ 3, 2]= 1.0 ; // 구입 출력! 이 패턴에는 BAY가 있습니다. INP_PATTERNS[4][0]=1 ; INP_PATTERNS[4][1]=1 ; INP_PATTERNS[4][2]=2 ; INP_PATTERNS[4][3]=2 ; INP_PATTERNS[4][4]=3 ; INP_PATTERNS[4][5]=3 ; INP_PATTERNS[4][6]=4 ; INP_PATTERNS[4][7]=5 ; INP_PATTERNS[4][8]=6 ; OUT_PATTERNS[ 4, 0]= 1. ; // 팔다 OUT_PATTERNS[ 4, 1]= 0. ; OUT_PATTERNS[ 4, 2]= 0. ; 셀 INP_PATTERNS[5][0]=0 ; INP_PATTERNS[5][1]=0 ; INP_PATTERNS[5][2]=1; INP_PATTERNS[5][3]=0 ; INP_PATTERNS[5][4]=-2; INP_PATTERNS[5][5]=0 ; INP_PATTERNS[5][6]=1; INP_PATTERNS[5][7]=0 ; INP_PATTERNS[5][8]=-5 ; 출력 패턴[ 5, 0]= 0.00 ; 출력 패턴[ 5, 1]= 1.00 ; // 평평한 출력 패턴[ 5, 2]= 0.00 ; ---- 나는 3개의 출구가 있다 네트워크에서 출구는 방향으로 처리됩니다. 스크립트 형태의 신경망 How to form the Indicators: Fibo Bar MT5 Reversal Magic trading system TheXpert 2008.07.09 09:51 #113 YuraZ писал (а) >> 를 썼습니다. 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233 그것은 무엇입니까? 더 구체적으로 말할 수 있습니까? 원래 게시물에서 완전히 명확하지 않습니다. Yuriy Zaytsev 2008.07.09 09:54 #114 TheXpert писал (а) >> 그것은 무엇입니까? 더 구체적으로 말할 수 있습니까? 원래 게시물에서 완전히 명확하지 않습니다. 이것은 움직이는 숫자입니다 개략적으로 -- void Get0MAEUR ( int iBAR ) { MA [ 1 ][ 3 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 3 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 5 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 5 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 8 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 8 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 13 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 13 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 21 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 21 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 34 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 34 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 55 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 55 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 89 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 89 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 144 ][ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 144 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 1 ][ 233 ][ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M1 , 233 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 3 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 3 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 5 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 5 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 8 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 8 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 13 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 13 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 21 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 21 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 34 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 34 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 55 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 55 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 89 ] [ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 89 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 144 ][ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 144 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; MA [ 2 ][ 233 ][ iBAR ] = iMA ( Symbol () , PERIOD_M5 , 233 , 0 , MODE_EMA , PRICE_CLOSE , iBAR ) ; ... INP_PATTERNS [ iB ][ 0 ] = ( MA [ iTF ][ 3 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 5 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 1 ] = ( MA [ iTF ][ 5 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 8 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 2 ] = ( MA [ iTF ][ 8 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 13 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 3 ] = ( MA [ iTF ][ 13 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 21 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 4 ] = ( MA [ iTF ][ 21 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 34 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 5 ] = ( MA [ iTF ][ 34 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 55 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 6 ] = ( MA [ iTF ][ 55 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 89 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 7 ] = ( MA [ iTF ][ 89 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 144 ][ iP ]) / Point ; INP_PATTERNS [ iB ][ 8 ] = ( MA [ iTF ][ 144 ][ iP ] - MA [ iTF ][ 233 ][ iP ]) / Point ; 즉, 여러 시간대에서 인접 EMA 간의 차이가 취해집니다. 네트워크 입력에 공급 코드에서 6개 이상의 입력을 읽습니다. 그러나 나는 6을 처리합니다 - 코드는 실험적입니다 -- --- 2008.07.09 09:55 #115 2 유라즈. 사람들이 끌어올리고 있습니다. 지정된 지점에서 당신의 전문가는 나의 첫 번째 지인이었습니다. 그의 코드에 대해 대단히 감사합니다. 여기에서 약간 수정되고 장식된 버전을 인용하겠습니다. 초보자에게는 그게 다입니다. 파일: yz_better_2_3_1.mq4 12 kb Yuriy Zaytsev 2008.07.09 09:58 #116 sergeev писал (а) >> 를 썼습니다. 2 유라즈. 사람들이 끌어올리고 있습니다. 지정된 지점에서 당신의 전문가는 나의 첫 번째 지인이었습니다. 그의 코드에 대해 대단히 감사합니다. 여기에서 약간 수정되고 장식된 버전을 인용하겠습니다. 초보자에게는 그게 다입니다. 예, 예를 들어볼 가치가 없다고 생각합니다. 동일한 분기에서 초기 코드도 가져왔습니다. 첫 페이지부터 https://forum.mql4.com/ru/12474 --- 나는 레이어를 추가했다 그런 다음 무작위 네트워크 증가 알고리즘 훈련 중 정확도 증가 그런 다음 실제 데이터에 대한 학습 알고리즘(교사가 그 사람에게 화살표를 놓았음에도 불구하고) 거기에 그래프에 화살표를 놓으면 실제 데이터에 대한 교육을 추가했습니다! 그런 다음 시스템은 어리석은 패턴이 아니라 실제 데이터에서 학습하기 시작합니다. 하나의 조건! 당신은 최소한 M1 M5 M15 M30 ( H1 ) 팬의 오프닝을 볼 필요가 있습니다 플랫 코드도 있습니다! TheXpert 2008.07.09 09:59 #117 YuraZ писал (а) >> 를 작성했습니다. ... 옵션 중 하나가 꽤 좋기 때문에 좋아 보입니다. Yuriy Zaytsev 2008.07.09 10:01 #118 TheXpert писал (а) >> 옵션 중 하나가 꽤 좋기 때문에 좋아 보입니다. 입구는 때때로 아름답게 포착됩니다! 하지만 더 필요한 것이 있습니다! --- 2008.07.09 10:03 #119 YuraZ писал (а) >> 를 작성했습니다. 거기에 그래프에 화살표를 놓으면 실제 데이터에 대한 교육을 추가했습니다! 그런 다음 시스템은 어리석은 패턴이 아니라 실제 데이터에서 학습하기 시작합니다. 하나의 조건! 당신은 최소한 M1 M5 M15 M30 ( H1 ) 팬의 오프닝을 볼 필요가 있습니다 플랫 코드도 있습니다! 보았다. 화살표 정의를 제거했습니다. 마찬가지로 머신 버전이 필요합니다. 바쁘다. 이를 위해 원칙적으로 전체 지점이 전용됩니다. :) Yuriy Zaytsev 2008.07.09 10:10 #120 sergeev писал (а) >> 를 썼습니다. 보았다. 화살표 정의를 제거했습니다. 마찬가지로 머신 버전이 필요합니다. 바쁘다. 이를 위해 원칙적으로 전체 지점이 전용됩니다. :) 요점의 변형으로 다음을 찾을 수 있습니다. 한 지점에서 여러 TF의 지그재그 수렴 + 팬 오프닝 이 점을 입력에 적용하십시오. 즉, 가장 가까운 점을 염두에두고 오래된 점은 잊어 버리십시오. 나는 샘플의 수를 모른다 - 분명히 실험적으로 네트워크 크기(계층의 뉴런 수)도 아마도 실험적일 것입니다. 1...5678910111213141516171819...31 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? 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중재자가 허용하는 경우 여기에 아카이브를 게시합니다(읽은 후 삭제해야 합니다. :))))
정말 감사 합니다!!! 공부하기 좋은 아카이브 pshol ... 어떻게 해야할지 몰랐던 pshol, 공부하기 pshol, 다시 한 번 감사합니다.
Z.Y. 그리고 실이 죽지 않게 해주셔서 감사합니다.
글쎄, 입구는 어떻습니까? 누가 어떤 네트워크와 입력을 가지고 있습니까?
EMA의 차이를 가져라
각 TF에 대해
M1 M5 M15 M30 (H1)
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
나는 이런 것을 얻는다.
#define MAX_INP 6 //; 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233
훈련 중 입구에서 나는 이와 같은 것을 제출합니다.
INP_PATTERNS[3][0]=-2;
INP_PATTERNS[3][1]=-3 ;
INP_PATTERNS[3][2]=-4 ;
INP_PATTERNS[3][3]=-5 ;
INP_PATTERNS[3][4]=-6 ;
INP_PATTERNS[3][5]=-7 ;
INP_PATTERNS[3][6]=-8 ;
INP_PATTERNS[3][7]=-9 ;
INP_PATTERNS[3][8]=-10;
OUT_PATTERNS[ 3, 0]= 0. ;
OUT_PATTERNS[ 3, 1]= 0. ;
출력 패턴[ 3, 2]= 1.0 ; // 구입
출력! 이 패턴에는 BAY가 있습니다.
INP_PATTERNS[4][0]=1 ;
INP_PATTERNS[4][1]=1 ;
INP_PATTERNS[4][2]=2 ;
INP_PATTERNS[4][3]=2 ;
INP_PATTERNS[4][4]=3 ;
INP_PATTERNS[4][5]=3 ;
INP_PATTERNS[4][6]=4 ;
INP_PATTERNS[4][7]=5 ;
INP_PATTERNS[4][8]=6 ;
OUT_PATTERNS[ 4, 0]= 1. ; // 팔다
OUT_PATTERNS[ 4, 1]= 0. ;
OUT_PATTERNS[ 4, 2]= 0. ;
셀
INP_PATTERNS[5][0]=0 ;
INP_PATTERNS[5][1]=0 ;
INP_PATTERNS[5][2]=1;
INP_PATTERNS[5][3]=0 ;
INP_PATTERNS[5][4]=-2;
INP_PATTERNS[5][5]=0 ;
INP_PATTERNS[5][6]=1;
INP_PATTERNS[5][7]=0 ;
INP_PATTERNS[5][8]=-5 ;
출력 패턴[ 5, 0]= 0.00 ;
출력 패턴[ 5, 1]= 1.00 ; // 평평한
출력 패턴[ 5, 2]= 0.00 ;
----
나는 3개의 출구가 있다
네트워크에서
출구는 방향으로 처리됩니다.
스크립트 형태의 신경망
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
그것은 무엇입니까? 더 구체적으로 말할 수 있습니까? 원래 게시물에서 완전히 명확하지 않습니다.
그것은 무엇입니까? 더 구체적으로 말할 수 있습니까? 원래 게시물에서 완전히 명확하지 않습니다.
이것은 움직이는 숫자입니다개략적으로
--
즉, 여러 시간대에서 인접 EMA 간의 차이가 취해집니다.
네트워크 입력에 공급
코드에서 6개 이상의 입력을 읽습니다.
그러나 나는 6을 처리합니다 - 코드는 실험적입니다
--
2 유라즈. 사람들이 끌어올리고 있습니다.
지정된 지점에서 당신의 전문가는 나의 첫 번째 지인이었습니다. 그의 코드에 대해 대단히 감사합니다. 여기에서 약간 수정되고 장식된 버전을 인용하겠습니다. 초보자에게는 그게 다입니다.
2 유라즈. 사람들이 끌어올리고 있습니다.
지정된 지점에서 당신의 전문가는 나의 첫 번째 지인이었습니다. 그의 코드에 대해 대단히 감사합니다. 여기에서 약간 수정되고 장식된 버전을 인용하겠습니다. 초보자에게는 그게 다입니다.
예, 예를 들어볼 가치가 없다고 생각합니다. 동일한 분기에서 초기 코드도 가져왔습니다.
첫 페이지부터 https://forum.mql4.com/ru/12474
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나는 레이어를 추가했다
그런 다음 무작위 네트워크 증가 알고리즘
훈련 중 정확도 증가
그런 다음 실제 데이터에 대한 학습 알고리즘(교사가 그 사람에게 화살표를 놓았음에도 불구하고)
거기에 그래프에 화살표를 놓으면 실제 데이터에 대한 교육을 추가했습니다! 그런 다음 시스템은 어리석은 패턴이 아니라 실제 데이터에서 학습하기 시작합니다.
하나의 조건!
당신은 최소한 M1 M5 M15 M30 ( H1 ) 팬의 오프닝을 볼 필요가 있습니다
플랫 코드도 있습니다!
...
옵션 중 하나가 꽤 좋기 때문에 좋아 보입니다.
옵션 중 하나가 꽤 좋기 때문에 좋아 보입니다.
입구는 때때로 아름답게 포착됩니다! 하지만 더 필요한 것이 있습니다!
거기에 그래프에 화살표를 놓으면 실제 데이터에 대한 교육을 추가했습니다! 그런 다음 시스템은 어리석은 패턴이 아니라 실제 데이터에서 학습하기 시작합니다.
하나의 조건!
당신은 최소한 M1 M5 M15 M30 ( H1 ) 팬의 오프닝을 볼 필요가 있습니다
플랫 코드도 있습니다!
보았다. 화살표 정의를 제거했습니다. 마찬가지로 머신 버전이 필요합니다. 바쁘다.
이를 위해 원칙적으로 전체 지점이 전용됩니다. :)
보았다. 화살표 정의를 제거했습니다. 마찬가지로 머신 버전이 필요합니다. 바쁘다.
이를 위해 원칙적으로 전체 지점이 전용됩니다. :)
요점의 변형으로 다음을 찾을 수 있습니다.
한 지점에서 여러 TF의 지그재그 수렴
+ 팬 오프닝
이 점을 입력에 적용하십시오.
즉, 가장 가까운 점을 염두에두고 오래된 점은 잊어 버리십시오.
나는 샘플의 수를 모른다 - 분명히 실험적으로
네트워크 크기(계층의 뉴런 수)도 아마도 실험적일 것입니다.