MT4를 위한 빠르고 무료 라이브러리인 신경망 전문가의 기쁨을 위해 - 페이지 3 12345678910...57 새 코멘트 Михаил 2009.12.05 18:46 #21 전문가를 위해 몇 가지 작은 질문을 드리겠습니다. 1. 매개변수 AnnsNumber, AnnInpit, delta에 의해 (일반적으로) 영향을 받는 것. 2. 변경 사항의 재분배는 무엇입니까? 3. 최적화하는 것이 합리적인지 여부. 또한 (저에게는) 알 수 없는 이유로 어떤 경우 에는 NeuroMACD-fixed.mq4 Expert Advisor에서 신경망을 훈련한 후 훈련 세트에서 얻은 필터를 사용하여 훈련 결과를 테스트해도 가시적인 결과가 나오지 않습니다. 보다 정확하게는 필터 사용 전과 필터 사용 후의 결과가 완전히 동일합니다. 이유는 무엇입니까? 태프톨로지 죄송합니다 :). A quick and free [경고, 주제 닫힘!] 포럼을 트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, Yury Reshetov 2009.12.09 11:41 #22 어드바이저를 재설계하고 오류를 제거했습니다. 코드베이스에 게시됨. 중재자의 확인 후 https://www.mql5.com/ru/code/9386 에서 사용할 수 있습니다. Rashid Umarov 2009.12.09 11:49 #23 Reshetov >> : 어드바이저를 재설계하고 오류를 제거했습니다. 코드베이스에 게시됨. 중재자의 확인 후 https://www.mql5.com/ru/code/9386 에서 사용할 수 있습니다. 만들어진. Yury Reshetov 2009.12.09 12:12 #24 Rosh >> : 만들어진. 효율성 감사합니다! Yury Reshetov 2009.12.11 07:20 #25 서버: Alpari 데모 로그인: 2033582 투자 비밀번호: hfti6op (보기 전용) 데모에서 EA https://www.mql5.com/ru/code/9386 을 테스트 중입니다. 첫 번째 결과는 다음과 같습니다. 알파리 N.Z 리미티드 계정: 2033582 이름: 레셰토프 통화: USD 2009년 12월 11일 07:18 마감된 거래: 티켓 오픈 시간 유형 크기 안건 가격 S/L T/P 마감 시간 가격 수수료 구실 교환 이익 61694758 2009.12.10 06:37 구입 0.10 유로 1.47065 1.46315 1.47815 2009.12.10 06:44 1.47133 0.00 0.00 0.00 6.80 61709320 2009.12.10 09:00 구입 0.10 gbpusd 1.62341 1.61441 1.63241 2009.12.10 12:25 1.63241 0.00 0.00 0.00 90.00 61742038 2009.12.10 13:00 구입 0.10 gbpusd 1.63130 1.62230 1.64030 2009.12.10 16:44 1.62230 0.00 0.00 0.00 -90.00 61732547 2009.12.10 12:00 구입 0.10 금 1125.82 1116.72 1134.92 2009.12.11 01:08 1134.92 0.00 0.00 -0.62 91.00 61749279 2009.12.10 14:00 구입 0.10 usdjpy 88.293 87.693 88.893 2009.12.11 07:05 88.893 0.00 0.00 -0.10 67.50 0.00 0.00 -0.72 165.30 마감 손익: 164.58 오픈 거래: 티켓 오픈 시간 유형 크기 안건 가격 S/L T/P 가격 수수료 구실 교환 이익 61724198 2009.12.10 11:00 팔다 0.10 오더스드 0.91579 0.92239 0.90919 0.91688 0.00 0.00 -1.21 -10.90 61696886 2009.12.10 07:00 구입 0.10 유로 1.47031 1.46281 1.47781 1.47376 0.00 0.00 -0.05 34.50 61772039 2009.12.10 17:00 구입 0.10 gbpusd 1.62538 1.61638 1.63438 1.63272 0.00 0.00 -0.07 73.40 61718309 2009.12.10 10:00 구입 0.10 nzdusd 0.72866 0.71946 0.73786 0.72767 0.00 0.00 0.28 -9.90 61742080 2009.12.10 13:00 팔다 0.10 usdcad 1.05038 1.06018 1.04058 1.05140 0.00 0.00 -0.07 -9.70 61749337 2009.12.10 14:00 구입 0.10 usdchf 1.02620 1.01740 1.03500 1.02564 0.00 0.00 -0.09 -5.46 61808066 2009.12.11 02:00 구입 0.10 금 1135.93 1126.83 1145.03 1137.87 0.00 0.00 0.00 19.40 0.00 0.00 -1.21 91.34 유동 손익: 90.13 작업 주문: 티켓 오픈 시간 유형 크기 안건 가격 S/L T/P 시장 가격 거래 없음 요약: 입출금: 0.00 신용 시설: 0.00 마감된 거래 손익: 164.58 유동 손익: 90.13 여유: 248.40 균형: 5 264.49 형평성: 5 354.62 무료 마진: 5 106.22 A quick and free EURUSD - 동향, 예측 CFD를 사용하여 DJI에서 한 Михаил 2009.12.11 11:06 #26 안녕하세요 유리입니다. 업무에 사용하지 마십시오. 왜 Expert Advisor의 두 가지 개별 최적화가 있는지 설명하십시오. 동일한 기간, 동일한 데이터, 동일한 최적화 설정, 완전히 다른 결과를 제공합니다. 모든 네트워크 교육 파일은 새 최적화 중에 삭제되고 다시 생성되었습니다. 결과는 같거나 비슷해야 하고 최적화 조건이 변경될 때(예: 기간이 하루 연장됨)에만 변경되어야 한다고 생각했습니다. 네트워크는 동일한 조건과 데이터에서 매번 다르게 훈련된다는 것이 밝혀졌습니다. 이건 괜찮아? 매번 결과가 다른 경우 어떻게 사용할 수 있습니까? 아니면 지시에 따르지 않은 행동을 하였습니까? 고문: FANN-EA 최적화 설정: 통화: EURUSD 기간: 100만 간격: 01/10/09 - 09/12/09 손절매: 10 ~ 100 1단계 x: 1 ~ 5000 1단계 짧은 최적화 결과 (최대 이익순으로 정렬): 1차 최적화. 최적화 보고서 판에아 통과하다 이익 총 거래 수익성 우승 기대 드로다운 $ 드로다운 % 24 880.85 168 1.26 5.24 287.04 30.80 27 788.82 168 1.23 4.70 299.13 29.24 26 696.82 168 1.20 4.15 287.04 34.28 25 696.82 168 1.20 4.15 287.04 34.28 48 696.79 168 1.20 4.15 287.04 29.69 아홉 696.79 168 1.20 4.15 299.13 36.02 7 696.79 168 1.20 4.15 299.13 36.02 6 696.79 168 1.20 4.15 299.13 36.02 86 696.76 168 1.20 4.15 299.16 31.95 삼 696.76 166 1.20 4.20 299.13 36.08 29 696.73 166 1.20 4.20 287.04 32.56 2차 최적화(신규로 진행) 최적화 보고서 판에아 통과하다 이익 총 거래 수익성 우승 기대 드로우다운 $ 드로다운 % 54 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 53 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 오십 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 48 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 42 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 38 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 36 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 32 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 29 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 28 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 25 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 23 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 17 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 십 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 4 1036.25 38 1.86 27.27 300.99 48.67 A quick and free Off-topic MT4/mql4 questions. 질문이 MQL 주제에 없습니다. [삭제] 2009.12.11 11:10 #27 mgribachev писал(а) >> 안녕하세요 유리입니다. 업무에 사용하지 마십시오. 왜 Expert Advisor의 두 가지 개별 최적화가 있는지 설명하십시오. 동일한 기간, 동일한 데이터, 동일한 최적화 설정, 완전히 다른 결과를 제공합니다. 신경망의 각 실행은 학습을 끝내고 결과의 차이이며 모든 것이 정확합니다 ... Stanislav Korotky 2009.12.11 11:11 #28 누군가 FANN의 몇 가지 예를 설명할 수 있습니까? 특히 cascade_train.c 파일에는 다음과 같은 쓰레기가 기록됩니다. struct fann_train_data *train_data, *test_data; ... train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.train"); test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.test"); train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.train"); test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.test"); train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.train"); test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.test"); 아마도 나는 뭔가를 이해하지 못하지만 훈련 및 테스트 파일의 각 후속 다운로드 쌍은 이전 파일을 덮어쓰는 것 같습니다. 왜 이런거야? 또한 메모리 누수가 발생하기 때문에 fann_destroy_train(data)는 로드 사이에 호출되지 않습니다. 그런 다음 다시: fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE); fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR_PIECE_SYMMETRIC); fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC); fann_set_activation_function_output(ann, FANN_LINEAR); fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_TANH); fann_set_train_error_function(ann, FANN_ERRORFUNC_LINEAR); 점은 무엇인가? Михаил 2009.12.11 11:13 #29 Figar0 писал(а) >> 신경망의 각 실행은 학습을 끝내고 결과의 차이이며 모든 것이 정확합니다 ... 두 번째 최적화 실행은 동일한 매개변수를 사용하여 동일한 데이터에 대해 "0"으로 수행되었습니다. 첫 번째 최적화에서 ANN 디렉토리의 파일은 두 번째 최적화를 시작하기 전에 삭제되었습니다. "내 공부를 마칠" 것이 없기 때문입니다. 이것은 새로운 훈련 이지만 완전히 다른 결과를 제공합니다. [삭제] 2009.12.11 11:20 #30 mgribachev писал(а) >> 두 번째 최적화 실행은 동일한 매개변수를 사용하여 동일한 데이터에 대해 "0"으로 수행되었습니다. "내 공부를 마칠" 것이 없기 때문입니다. 이것은 새로운 훈련 이지만 완전히 다른 결과를 제공합니다. 예, 또한 정상입니다. 처음에는 네트워크가 임의의 가중치로 초기화되고 최적화 및 훈련 중에 조정됩니다. 다른 시작 가중치 - 다른 최종 결과. Z.Y. 내 Expert Advisor가 그렇게 강력하게 다른 결과를 생성하지는 않았지만 이것은 많은 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 12345678910...57 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? Google으로 로그인
전문가를 위해 몇 가지 작은 질문을 드리겠습니다.
1. 매개변수 AnnsNumber, AnnInpit, delta에 의해 (일반적으로) 영향을 받는 것.
2. 변경 사항의 재분배는 무엇입니까?
3. 최적화하는 것이 합리적인지 여부.
또한 (저에게는) 알 수 없는 이유로 어떤 경우 에는 NeuroMACD-fixed.mq4 Expert Advisor에서 신경망을 훈련한 후
훈련 세트에서 얻은 필터를 사용하여 훈련 결과를 테스트해도 가시적인 결과가 나오지 않습니다.
보다 정확하게는 필터 사용 전과 필터 사용 후의 결과가 완전히 동일합니다.
이유는 무엇입니까?
태프톨로지 죄송합니다 :).
어드바이저를 재설계하고 오류를 제거했습니다. 코드베이스에 게시됨. 중재자의 확인 후 https://www.mql5.com/ru/code/9386 에서 사용할 수 있습니다.
어드바이저를 재설계하고 오류를 제거했습니다. 코드베이스에 게시됨. 중재자의 확인 후 https://www.mql5.com/ru/code/9386 에서 사용할 수 있습니다.
만들어진.
만들어진.
효율성 감사합니다!
서버: Alpari 데모
로그인: 2033582
투자 비밀번호: hfti6op (보기 전용)
데모에서 EA https://www.mql5.com/ru/code/9386 을 테스트 중입니다. 첫 번째 결과는 다음과 같습니다.
안녕하세요 유리입니다.
업무에 사용하지 마십시오. 왜 Expert Advisor의 두 가지 개별 최적화가 있는지 설명하십시오.
동일한 기간, 동일한 데이터, 동일한 최적화 설정,
완전히 다른 결과를 제공합니다.
모든 네트워크 교육 파일은 새 최적화 중에 삭제되고 다시 생성되었습니다.
결과는 같거나 비슷해야 하고 최적화 조건이 변경될 때(예: 기간이 하루 연장됨)에만 변경되어야 한다고 생각했습니다.
네트워크는 동일한 조건과 데이터에서 매번 다르게 훈련된다는 것이 밝혀졌습니다. 이건 괜찮아?
매번 결과가 다른 경우 어떻게 사용할 수 있습니까?
아니면 지시에 따르지 않은 행동을 하였습니까?
고문: FANN-EA
최적화 설정:
통화: EURUSD
기간: 100만
간격: 01/10/09 - 09/12/09
손절매: 10 ~ 100 1단계
x: 1 ~ 5000 1단계
짧은 최적화 결과 (최대 이익순으로 정렬):
1차 최적화.
2차 최적화(신규로 진행)
안녕하세요 유리입니다.
업무에 사용하지 마십시오. 왜 Expert Advisor의 두 가지 개별 최적화가 있는지 설명하십시오.
동일한 기간, 동일한 데이터, 동일한 최적화 설정,
완전히 다른 결과를 제공합니다.
신경망의 각 실행은 학습을 끝내고 결과의 차이이며 모든 것이 정확합니다 ...
누군가 FANN의 몇 가지 예를 설명할 수 있습니까? 특히 cascade_train.c 파일에는 다음과 같은 쓰레기가 기록됩니다.
struct fann_train_data *train_data, *test_data; ... train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.train"); test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/two-spiral.test"); train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.train"); test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/parity13.test"); train_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.train"); test_data = fann_read_train_from_file("../benchmarks/datasets/building.test");아마도 나는 뭔가를 이해하지 못하지만 훈련 및 테스트 파일의 각 후속 다운로드 쌍은 이전 파일을 덮어쓰는 것 같습니다. 왜 이런거야? 또한 메모리 누수가 발생하기 때문에 fann_destroy_train(data)는 로드 사이에 호출되지 않습니다.그런 다음 다시:
점은 무엇인가?신경망의 각 실행은 학습을 끝내고 결과의 차이이며 모든 것이 정확합니다 ...
두 번째 최적화 실행은 동일한 매개변수를 사용하여 동일한 데이터에 대해 "0"으로 수행되었습니다.
첫 번째 최적화에서 ANN 디렉토리의 파일은 두 번째 최적화를 시작하기 전에 삭제되었습니다.
"내 공부를 마칠" 것이 없기 때문입니다. 이것은 새로운 훈련 이지만 완전히 다른 결과를 제공합니다.
두 번째 최적화 실행은 동일한 매개변수를 사용하여 동일한 데이터에 대해 "0"으로 수행되었습니다.
"내 공부를 마칠" 것이 없기 때문입니다. 이것은 새로운 훈련 이지만 완전히 다른 결과를 제공합니다.
예, 또한 정상입니다. 처음에는 네트워크가 임의의 가중치로 초기화되고 최적화 및 훈련 중에 조정됩니다. 다른 시작 가중치 - 다른 최종 결과.
Z.Y. 내 Expert Advisor가 그렇게 강력하게 다른 결과를 생성하지는 않았지만 이것은 많은 조건에 따라 달라질 수 있습니다.