AAAksakal>> : Хорошо бы знать принцип или метод который он использует . Если есть возможность то то подскажите, где можно почитать.А то, что то не гуглит .
신호 S1이 있다고 가정 해 봅시다. 매수 후 가격이 미리 결정된 수준에 도달하는 것을 모니터링하기 시작합니다.
예를 들어 +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120 수준을 정의하고 가격이 처음 +20pp에 도달한 다음 +30pp에 도달한 다음 100pp만큼 롤백하고 -50pp 수준에 도달한 다음 -90pp 수준에 도달한 다음 다시 +120pp까지 상승하여 이 신호 S1={1, 1, 0, 0, 1} 등을 처리한 기록이 있습니다.
그러나 일부 신호가 시간에 매우 가깝다면 가격이 일부 수준에 도달하지 못할 수 있으므로 일부 신호에 대해 Sn= {1, 1, 0,, } 즉, 레벨 +/- 90 및 +/- 120이 작동하지 않았습니다.
그러나 그럼에도 불구하고 이것은 똥이 아니라 NN에 대한 교육 예제이기도 합니다(신호가 약하고 수명이 짧지 만 그가 말할 수있는 것을 결코 알지 못합니다 ...). 또한 교육을 위해 그것을 제시하고 싶습니다. , 필터링하지 않습니다.
가장 먼저 떠오르는 것은 실패한 레벨에 대한 값 0.5입니다. 하지만 어떤 이유에서인지 나는 그것이 사실이 아니라고 생각합니다. 어떻게 정확할까요?
예를 들어 +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120 수준을 정의하고 가격이 처음 +20pp에 도달한 다음 +30pp에 도달한 다음 100pp만큼 롤백하고 -50pp 수준에 도달한 다음 -90pp 수준에 도달한 다음 다시 +120pp까지 상승하여 이 신호 S1={1, 1, 0, 0, 1} 등을 처리한 기록이 있습니다.
그러나 일부 신호가 시간에 매우 가깝다면 가격이 일부 수준에 도달하지 못할 수 있으므로 일부 신호에 대해 Sn= {1, 1, 0,, } 즉, 레벨 +/- 90 및 +/- 120이 작동하지 않았습니다.
(이미 일어났다고 말하지 마세요 :o)
그랬다. 빅터아트에서. 그는 거래 내역에 대해 거래합니다. 좌우명은 안정이다. 지표가 지정되지 않은 안정성입니다.
여기 그의 PAMM이 있습니다.
Хорошо бы знать принцип или метод который он использует . Если есть возможность то то подскажите, где можно почитать.А то, что то не гуглит .
https://www.mql5.com/en/forum/124583/page2
질문은 다음과 같습니다. 네트워크(특히 PNN)에 "빈" 값을 입력으로 어떻게 제공할 수 있습니까?
입력이 벡터 {1, 0, 0, 1, 1}이라고 가정합니다. 여기서
첫 번째 입력 1 - 이벤트 A1 발생, 0 - 이벤트 B1 발생.
2차 입력 1 - 이벤트 A2 발생, 0 - 이벤트 B2 발생. 등.
그리고 패턴(벡터)의 어떤 요소에서도 이벤트가 발생하지 않았다면? 벡터 {1, 0, 0, NULL, NULL}을 올바르게 표현하는 방법은 무엇입니까?
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그리고 패턴(벡터)의 어떤 요소에서도 이벤트가 발생하지 않았다면? 벡터 {1, 0, 0, NULL, NULL}을 올바르게 표현하는 방법은 무엇입니까?
질문은 다음과 같습니다. 네트워크(특히 PNN)에 "빈" 값을 입력으로 어떻게 제공할 수 있습니까?
입력이 벡터 {1, 0, 0, 1, 1}이라고 가정합니다. 여기서
1차 입력 1 - 이벤트 A1 발생, 0 - 이벤트 B1 발생.
2차 입력 1 - 이벤트 A2 발생, 0 - 이벤트 B2 발생. 등.
그리고 패턴(벡터)의 어떤 요소에서도 이벤트가 발생하지 않았다면? 벡터 {1, 0, 0, NULL, NULL}을 올바르게 표현하는 방법은 무엇입니까?
신경망에 넣기 전에 이 똥을 걸러내세요.
그렇지 않으면 배우는 대신 쓰레기가 될 것입니다.
A .. 포럼에서 이 VictorART의 논거도 살펴봤습니다.
원칙적으로 " 시장이 너무 많이 변화하여 오래된 거래 로봇이 효율성을 잃는 경우 항상 새로운 거래 조건에 더 적합한 새로운 적응 형 거래 로봇을 신속하게 자동으로 생성 할 수 있습니다 "라는 말 뒤에 더 읽을 수 없습니다)
신경망에 넣기 전에 이 똥을 걸러내세요
그들이 "... 포럼에 제출하기 전에"라고 쓰지 않은 것이 좋습니다)))
나는 그것을 다른 방식으로 설명하려고 노력할 것이다.
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신호 S1이 있다고 가정 해 봅시다. 매수 후 가격이 미리 결정된 수준에 도달하는 것을 모니터링하기 시작합니다.
예를 들어 +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120 수준을 정의하고 가격이 처음 +20pp에 도달한 다음 +30pp에 도달한 다음 100pp만큼 롤백하고 -50pp 수준에 도달한 다음 -90pp 수준에 도달한 다음 다시 +120pp까지 상승하여 이 신호 S1={1, 1, 0, 0, 1} 등을 처리한 기록이 있습니다.
그러나 일부 신호가 시간에 매우 가깝다면 가격이 일부 수준에 도달하지 못할 수 있으므로 일부 신호에 대해 Sn= {1, 1, 0,, } 즉, 레벨 +/- 90 및 +/- 120이 작동하지 않았습니다.
그러나 그럼에도 불구하고 이것은 똥이 아니라 NN에 대한 교육 예제이기도 합니다(신호가 약하고 수명이 짧지 만 그가 말할 수있는 것을 결코 알지 못합니다 ...). 또한 교육을 위해 그것을 제시하고 싶습니다. , 필터링하지 않습니다.
가장 먼저 떠오르는 것은 실패한 레벨에 대한 값 0.5입니다. 하지만 어떤 이유에서인지 나는 그것이 사실이 아니라고 생각합니다. 어떻게 정확할까요?
예를 들어 +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120 수준을 정의하고 가격이 처음 +20pp에 도달한 다음 +30pp에 도달한 다음 100pp만큼 롤백하고 -50pp 수준에 도달한 다음 -90pp 수준에 도달한 다음 다시 +120pp까지 상승하여 이 신호 S1={1, 1, 0, 0, 1} 등을 처리한 기록이 있습니다.
그러나 일부 신호가 시간에 매우 가깝다면 가격이 일부 수준에 도달하지 못할 수 있으므로 일부 신호에 대해 Sn= {1, 1, 0,, } 즉, 레벨 +/- 90 및 +/- 120이 작동하지 않았습니다.
....... 하지만 왠지 이건 사실이 아니라고 생각합니다. 어떻게 정확할까요?
세 번째 신호 유형을 입력합니다. 총 신호:
0 또는 1 또는 2