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나는 이것이 부적절하다는 데 동의합니다. 실행 중 특정 가중치가 최적화 중과 같아야 한다는 데 동의합니다. 그렇지 않으면 내가 이해하는 한 "헛소리에서" 두 번째 패스를 얻습니다. 실생활에서, 당신은 "공부를 마칠" 수 없을 것입니다, 따라서 당신은 Warward에 동일한 특정 무게로 운전해야 하고, 당신은 그것들을 저장하는 방법을 배워야만 합니다, 나는 그것을 지점에서 어딘가에서 보았고, 있을 수있다.
예, 이 블록을 주석 처리하십시오.
 
VladislavVG :
항상 그런 것은 아님: 히스토리를 분석할 수 있는 가능성이 제한되어 있기 때문에 예를 들어 추세가 끝날 때 선택할 수 있으며 통합 또는 추세 반전 영역으로 이동할 때 많은 손실을 입을 수 있습니다.

예, 하지만 추세와 고정 기간을 선택할 수 있습니다. 그러면 그 사이에 무언가를 얻을 수 있습니다.
 
VladislavVG :
예, 이 블록을 주석 처리하십시오.

나는 방법을 모른다:)))
 

그리고 당신은 또한 다르게 할 수 있습니다. 그녀에게 달리기를 가르쳐 주세요. 나는 이것을 했습니다. 직선 달리기는 드로우다운 없이 그리고 이 데이터를 저장하고(이 무게나 뭔가로) 그가 이 무게로 거래하고 매주 이것을 하도록 하십시오.... 물론 IMHO이지만 더 나은 것 같습니다. 이런 식으로 가중치의 "이상적인" 버전을 얻습니다. 저는 이와 같은 것을 이해했습니다. 하지만 수동으로 학습을 마친 후 이러한 가중치를 저장하는 방법은 다음과 같습니다. ..... 그것도 가능할 것 같아서 읽었습니다.

 
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예, 하지만 추세와 고정 기간을 선택할 수 있습니다. 그러면 그 사이에 무언가를 얻을 수 있습니다.
종종 그렇지 않습니다.. 반전 이전과 추세 지속 이전의 통합 영역은 다른 영역입니다. 어떻게 구별합니까?
 
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나는 방법을 모른다:)))
 //+------------------------------------------------------------------+
//| expert start function                                            |
//+------------------------------------------------------------------+
int start () {

     if (prevtime == Time[ 0 ]) {
       return ( 0 );
    }
    prevtime = Time[ 0 ];
    
     int i = 0 ;

     double train_output[ 1 ];
    


     /* Is trade allowed? */
     if (!trade_allowed ()) {
             return (- 1 );
    }


   int total = OrdersTotal ();
   for (i = 0 ; i < total; i++) {
       OrderSelect (i, SELECT_BY_POS, MODE_TRADES);
       if (OrderSymbol() == Symbol ()) {
         return ( 0 );      
      }
   }
/* Здесь 
   // Adaptive part
   if (IsOptimization() || IsTesting()) {
      total = OrdersHistoryTotal();
      if (total > 0) {
         OrderSelect(total - 1, SELECT_BY_POS, MODE_HISTORY);   
         if (OrderProfit() < 0) {
            if (OrderType() == OP_SELL) {
               train_output[0] = 1; 
            } else {
               train_output[0] = -1; 
            }
            // Learning
            for (i = 0; i < AnnsNumber; i++) {
                       ann_train (AnnsArray[i], InputVector, train_output);
                      }
         
        }
      }
   }
*/// и здесь
   /* Prepare and run neural networks */
   ann_prepare_input ();
   // Get Outputs
   run_anns ();
   // Get Results
   double res = ann_pnn();
   
   // Trade
   
   int ticket = 0 ;
   
   if (res >   porog ) {
      RefreshRates();
      ticket = OrderSend ( Symbol (), OP_BUY, Lots, Ask, 2 , Ask -  StopLoss * nPoint, Ask + TakeProfit * nPoint, WindowExpertName(), 0 , 0 , Blue );
   } 
   if (res < (-porog)) {
      RefreshRates();
      ticket = OrderSend ( Symbol (), OP_SELL, Lots, Bid, 2 , Bid +  StopLoss * nPoint, Bid - TakeProfit * nPoint, WindowExpertName(), 0 , 0 , Red );
   }
   if (ticket >= 0 ) {
      ann_prepare_input ();
   }
   return ( 0 );
}
 
marker :

그리고 당신은 또한 다르게 할 수 있습니다. 그녀에게 달리기를 가르쳐 주세요. 나는 이것을 했습니다. 직선 달리기는 드로우다운 없이 그리고 이 데이터를 저장하고(이 무게나 뭔가로) 그가 이 무게로 거래하고 매주 이것을 하도록 하십시오.... 물론 IMHO이지만 더 나은 것 같습니다. 이런 식으로 가중치의 "이상적인" 버전을 얻습니다. 저는 이와 같은 것을 이해했습니다. 하지만 수동으로 학습을 마친 후 이러한 가중치를 저장하는 방법은 다음과 같습니다. ..... 그것도 가능할 것 같아서 읽었습니다.

시도해야합니다. 그것이 내가 말하는 이유입니다. 모든 것이 거기에서 그렇게 간단하지는 않습니다 ..... 그리고 앞으로가 없으면 아무데도 .......
 
VladislavVG :
종종 그렇지 않습니다.. 반전 이전과 추세 지속 이전의 통합 영역은 다른 영역입니다. 어떻게 구별합니까?

우리는 명확한 추세(가격이 어리석게 상승 또는 하락)(최적화되고 있는 영역의 50%)가 있었던 영역(시간에 가정해 봅시다)을 취하고 플랫이 있는 영역(저것도 아니고 여기도 아님)을 취합니다( 또한 최적화되는 영역의 50%) 이 기간에 최적이므로 평면 및 추세에서 최적의 매개변수를 얻습니다.
 
VladislavVG :
시도해야합니다. 그것이 내가 말하는 이유입니다. 모든 것이 거기에서 그렇게 간단하지는 않습니다 ..... 그리고 앞으로가 없으면 아무데도 .......

그리고 나는 이것이 이상적인 선택이라고 생각합니다. 그렇지 않으면 아무것도 아닙니다. 그렇지 않으면 그리드가 결정을 내리는 방법을 전혀 이해하지 못합니다. 최적입니다. 경매에서 이러한 매개변수를 사용하지만 매개변수는 "고정"되지 않습니다. 특정 가중치는 "불도저에서"이며 TP와 SL만 고정되며 네트워크는 "원하는 대로" 필터링됩니다. 다른 특정 무게와 함께 .....
 

결론: (화학 수업에서 스트레이트로 :))))) : 우리는 그것을 가장 잘 받아들인 다음 "직접적으로" 손으로 끝냅니다(즉, 우리는 공부를 마칠 수 있는 능력을 유지합니다). 직선으로 가르치면 우리는 모든 것과 비중도 저장하고 입찰을 위해 이러한 비중만 사용합니다. 당신은 또한 이것을 할 수 있습니다: 위에서 말했듯이 모든 것을 "오늘"이 아니라 "한 달 전"으로 선택한 다음 이번 달에 고정된 비중으로 몰아내고 결과가 우리에게 적합하다면, 그런 다음 거래를 위해 끊습니다.

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