이것은 많은 구원입니다. 어떻게 당신이 국회를 건설하는지 더 공식화합시다. 그리고 나는 연구할 것입니다. 나는 포럼의 노인들에게 무엇과 방법을 여러 번 물었습니다. 그들은 나를 fakya와 읽을 곳으로 보냈습니다. 일반적으로 당신 없이는 할 수 없습니다. 그렇지 않으면 스스로 실험해야하지만 NS 요리 방법을 배우고 싶다는 등의 "느낌"이 있습니다.
간단히 말해서: 네트워크의 크기가 설정됩니다. 예를 들어 항상 5x5로 정사각형으로 만듭니다. 각 요소는 기본적으로 값의 벡터이므로 배열에서 초기 값을 무작위로 선택하는 것이 좋습니다. 스크립트에 따라 미리 형성되고 저장된 예제(크기 40의 벡터). 즉, 배열(예: 5000개 예제의 크기)에서 25개의 임의 예제를 가져옵니다. 그리고 알고리즘은 다음과 같습니다. 다시 훈련 배열에서 무작위로 예제를 선택하고 네트워크의 각 벡터 요소와 비교합니다(유클리드 거리 측정을 사용합니까? 저도 확실하지 않습니다. 아마도 다른 것). 가장 가까운 벡터의 값은 아래 공식에 따라 조정됩니다. 이 경우 이 보정은 가우스 함수에 따라 인접 벡터에도 적용됩니다.
alexeymosc , 왜 Open price에 묶여 있습니까? IMHO, Open 및 Close 값은 무작위이며 NS가 D1에 비교적 좋은 결과를 보여주고 더 작은 기간에 더 나쁜 결과를 보였다는 사실이 이를 확인시켜줍니다. High와 Low만 사용하여 NS를 만들 수 있습니까?
그리고 어렵지 않다면 설명하십시오. 예를 들어 입력에서 3x5 행렬(예: 3개의 TF 및 5개의 막대)이 있는 신경망을 설계하는 것이 가능합니까?
alexeymosc :
요컨대 복잡하다..국정원을 세우는 중이다. 패키지.
무슨 패키지? 저는 NeuroSolutions 6과 STATISTICA 6을 가지고 있습니다. 다른 곳에는 matkad와 같은 배포판이 있습니다.
--- alexeymosc , 왜 오픈 가격에 묶여 있습니까? IMHO, Open 및 Close 값은 무작위이며 NS가 D1에 비교적 좋은 결과를 보여주고 더 작은 기간에 더 나쁜 결과를 보였다는 사실이 이를 확인시켜줍니다. High와 Low만 사용하여 NS를 만들 수 있습니까?
나는 주장하지 않습니다. 나 자신은 가격을 공개 (종가)하여 가격 신호를 차단하는 것이 노이즈와 임의성을 도입한다고 생각하지만 시작 가격을 기반으로 모델을 구축하는 것이 편리할 뿐이라고 생각합니다. 강력한 시스템과 빠르게 계산을 수행합니다. 메타 트레이더에서. 당신은 또한 높은 가격에 분석을 할 수 있습니다. 관심을 끌기 위해 지금 당장 할 수도 있습니다. 나는 매시간 바에서 일할 것이고, MT5 터미널에서 히스토리를 가져올 것입니다. 거기에서 다운로드할 수 있는 양은 얼마입니까?
--- 그리고 어렵지 않다면 설명하십시오. 예를 들어 입력에서 3x5 행렬(예: 3개의 TF 및 5개의 막대)이 있는 신경망을 설계하는 것이 가능합니까?
물론 가능합니다. 환상의 범위는 제한되지 않으며 입력만 항상 벡터이며 2차원 배열이 아닙니다. 보다 정확하게는 모든 2차원, 3차원 등의 배열은 1차원 벡터로 변환됩니다. 예를 들어, 처음 5개 값은 일일 막대의 시가, 두 번째 5개 값은 4시간 막대의 시작 가격과 또 다른 5개의 값은 시간 막대의 시작 가격입니다. 글쎄요, 등등...국회에서는 데이터를 어떤 순서로 줘도 상관없습니다. (예외는 패턴 인식이 중요하고 데이터 편향이 결과를 악화시키는 경우입니다).
--- 어떤 종류의 패키지? 저는 NeuroSolutions 6과 STATISTICA 6을 가지고 있습니다. 다른 곳에는 matkad와 같은 배포판이 있습니다.
통계 - 택시. 제가 직접 사용하고 있는데 집에 버전 8만 설치되어 있습니다.. NS 파일을 C코드 형태로 업로드 할 가능성이 있는데, dll로 컴파일해서 dll로 데이터를 보내고 시그널을 받습니다. EA에서.
alexeymosc : 보다 정확하게는 모든 2차원, 3차원 등의 배열은 1차원 벡터로 변환됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 처음 5개 값은 일일 막대의 공개 가격이고 두 번째 5개 값은 공개 가격입니다. 4시간 막대에서, 또 다른 5개 값은 시간 막대에서 공개 가격입니다. 글쎄요, 등등...국회에서는 데이터를 어떤 순서로 줘도 상관없습니다. (예외는 패턴 인식이 중요하고 데이터 편향이 결과를 악화시키는 경우입니다).
입력 데이터의 순서가 얼마나 중요한지 확인하셨나요? 100% 확신하고 싶습니다. 왜냐하면 하나의 TF에 신경망을 구축한다는 것은 입력 데이터의 수를 늘려야 한다는 것을 의미하며, 이는 차례로 TA 공리로 이어질 것이라고 믿습니다. "역사는 반복됩니다." 그러나 역사는 반복되지 않습니다. 자기기만은 여전히 동일합니다.) 그러나 일중 작업에 대한 전략을 생성하면 여러 TF를 사용하여 NN을 훈련할 수 있으며 50% 이상의 확률로 일부 예측 모델을 제공합니다.
보자, 나는 이미 2001년부터 2010년 4월까지 9년 동안 높은 가격에 시간당 막대에 대한 SOM 교육을 시작했습니다. 2010년 5월부터 2011년 5월까지 OOS 기간이 있습니다. 입력 벡터가 72(즉, 3일)로 증가했습니다. SOM 크기는 10 x 10 뉴런으로 만들어졌습니다. 오랫동안 훈련을 받을 것입니다, 감염.
입력 변수의 순서에 관해서는 인공 데이터로 증명할 수 있다고 확신합니다. 하지만 직관적으로 명확한 이유는... 우리는 근사치인 기계를 다룰 뿐입니다.
약속대로 EURUSD H1을 확인했습니다. 모델은 High에 구축되었습니다. 성공적이지 못함 - OOS 기간에 배수 중입니다.
나는 Gazprom의 주식에 대한 시간별 막대를 확인했습니다 - 검은색의 OOS, 꽤 괜찮은 차트입니다.
나는 또한 EURUSD Day1에서 신호에서도 포지션을 마감 한다는 아이디어를 테스트했습니다(한 상태에서 다른 상태로 전환하는 동안, 즉 뉴런을 변경할 때). 저는 Expert Advisor를 만들고 테스터의 도움으로 열린 뉴런과 닫는 뉴런을 선택했고 최적화 기간 동안 많은 수익성 있는 실행을 했습니다. OOS에서 - 또한 플러스입니다.
감사해요!
SOM이 작동하는 방식은 다음과 같습니다.
간단히 말해서: 네트워크의 크기가 설정됩니다. 예를 들어 항상 5x5로 정사각형으로 만듭니다. 각 요소는 기본적으로 값의 벡터이므로 배열에서 초기 값을 무작위로 선택하는 것이 좋습니다. 스크립트에 따라 미리 형성되고 저장된 예제(크기 40의 벡터). 즉, 배열(예: 5000개 예제의 크기)에서 25개의 임의 예제를 가져옵니다. 그리고 알고리즘은 다음과 같습니다. 다시 훈련 배열에서 무작위로 예제를 선택하고 네트워크의 각 벡터 요소와 비교합니다(유클리드 거리 측정을 사용합니까? 저도 확실하지 않습니다. 아마도 다른 것). 가장 가까운 벡터의 값은 아래 공식에 따라 조정됩니다. 이 경우 이 보정은 가우스 함수에 따라 인접 벡터에도 적용됩니다.
요컨대 복잡하다..국정원을 세우는 중이다. 패키지.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B0%D0%BC%D0%BE%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0 %B8%D0%B7%D1%83%D1%8E%D1%89%D0%B0%D1%8F%D1%81%D1%8F_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82 %D0%B0_%D0%9A%D0%BE%D1%85%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B0
alexeymosc , 왜 Open price에 묶여 있습니까? IMHO, Open 및 Close 값은 무작위이며 NS가 D1에 비교적 좋은 결과를 보여주고 더 작은 기간에 더 나쁜 결과를 보였다는 사실이 이를 확인시켜줍니다. High와 Low만 사용하여 NS를 만들 수 있습니까?
그리고 어렵지 않다면 설명하십시오. 예를 들어 입력에서 3x5 행렬(예: 3개의 TF 및 5개의 막대)이 있는 신경망을 설계하는 것이 가능합니까?
요컨대 복잡하다..국정원을 세우는 중이다. 패키지.
--- alexeymosc , 왜 오픈 가격에 묶여 있습니까? IMHO, Open 및 Close 값은 무작위이며 NS가 D1에 비교적 좋은 결과를 보여주고 더 작은 기간에 더 나쁜 결과를 보였다는 사실이 이를 확인시켜줍니다. High와 Low만 사용하여 NS를 만들 수 있습니까?
나는 주장하지 않습니다. 나 자신은 가격을 공개 (종가)하여 가격 신호를 차단하는 것이 노이즈와 임의성을 도입한다고 생각하지만 시작 가격을 기반으로 모델을 구축하는 것이 편리할 뿐이라고 생각합니다. 강력한 시스템과 빠르게 계산을 수행합니다. 메타 트레이더에서. 당신은 또한 높은 가격에 분석을 할 수 있습니다. 관심을 끌기 위해 지금 당장 할 수도 있습니다. 나는 매시간 바에서 일할 것이고, MT5 터미널에서 히스토리를 가져올 것입니다. 거기에서 다운로드할 수 있는 양은 얼마입니까?
--- 그리고 어렵지 않다면 설명하십시오. 예를 들어 입력에서 3x5 행렬(예: 3개의 TF 및 5개의 막대)이 있는 신경망을 설계하는 것이 가능합니까?
물론 가능합니다. 환상의 범위는 제한되지 않으며 입력만 항상 벡터이며 2차원 배열이 아닙니다. 보다 정확하게는 모든 2차원, 3차원 등의 배열은 1차원 벡터로 변환됩니다. 예를 들어, 처음 5개 값은 일일 막대의 시가, 두 번째 5개 값은 4시간 막대의 시작 가격과 또 다른 5개의 값은 시간 막대의 시작 가격입니다. 글쎄요, 등등...국회에서는 데이터를 어떤 순서로 줘도 상관없습니다. (예외는 패턴 인식이 중요하고 데이터 편향이 결과를 악화시키는 경우입니다).
--- 어떤 종류의 패키지? 저는 NeuroSolutions 6과 STATISTICA 6을 가지고 있습니다. 다른 곳에는 matkad와 같은 배포판이 있습니다.
통계 - 택시. 제가 직접 사용하고 있는데 집에 버전 8만 설치되어 있습니다.. NS 파일을 C코드 형태로 업로드 할 가능성이 있는데, dll로 컴파일해서 dll로 데이터를 보내고 시그널을 받습니다. EA에서.
보다 정확하게는 모든 2차원, 3차원 등의 배열은 1차원 벡터로 변환됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 처음 5개 값은 일일 막대의 공개 가격이고 두 번째 5개 값은 공개 가격입니다. 4시간 막대에서, 또 다른 5개 값은 시간 막대에서 공개 가격입니다. 글쎄요, 등등...국회에서는 데이터를 어떤 순서로 줘도 상관없습니다. (예외는 패턴 인식이 중요하고 데이터 편향이 결과를 악화시키는 경우입니다).
입력 데이터의 순서가 얼마나 중요한지 확인하셨나요? 100% 확신하고 싶습니다. 왜냐하면 하나의 TF에 신경망을 구축한다는 것은 입력 데이터의 수를 늘려야 한다는 것을 의미하며, 이는 차례로 TA 공리로 이어질 것이라고 믿습니다. "역사는 반복됩니다." 그러나 역사는 반복되지 않습니다. 자기기만은 여전히 동일합니다.) 그러나 일중 작업에 대한 전략을 생성하면 여러 TF를 사용하여 NN을 훈련할 수 있으며 50% 이상의 확률로 일부 예측 모델을 제공합니다.
PS: High와 Low를 사용하여 NS를 만들고 보여줄 수 있기를 바랍니다.
보자, 나는 이미 2001년부터 2010년 4월까지 9년 동안 높은 가격에 시간당 막대에 대한 SOM 교육을 시작했습니다. 2010년 5월부터 2011년 5월까지 OOS 기간이 있습니다. 입력 벡터가 72(즉, 3일)로 증가했습니다. SOM 크기는 10 x 10 뉴런으로 만들어졌습니다. 오랫동안 훈련을 받을 것입니다, 감염.
입력 변수의 순서에 관해서는 인공 데이터로 증명할 수 있다고 확신합니다. 하지만 직관적으로 명확한 이유는... 우리는 근사치인 기계를 다룰 뿐입니다.
다중 TF 전략과 관련하여 이 아이디어는 잠재력이 있다고 생각합니다.
동일한 파장에 Statistica 8을 설치하시겠습니까?
나는 통계 8을 찾아보고 버전 6이 이미 설치되어 있습니다. 어렵지 않다면 국회를 만들 때 통계 8에 필요한 조치를 자세히 작성하십시오. 모든 프로그램에서 독립적으로 작동하는 방법을 배울 시간이 전혀 없습니다.
High 및 Low 입력을 어떻게 정규화합니까?
행동은 통계 6에서와 같이 모든 곳에서 동일합니다.
위의 공식에 따라 같은 방식으로 정규화합니다.
약속대로 EURUSD H1을 확인했습니다. 모델은 High에 구축되었습니다. 성공적이지 못함 - OOS 기간에 배수 중입니다.
나는 Gazprom의 주식에 대한 시간별 막대를 확인했습니다 - 검은색의 OOS, 꽤 괜찮은 차트입니다.
나는 또한 EURUSD Day1에서 신호에서도 포지션을 마감 한다는 아이디어를 테스트했습니다(한 상태에서 다른 상태로 전환하는 동안, 즉 뉴런을 변경할 때). 저는 Expert Advisor를 만들고 테스터의 도움으로 열린 뉴런과 닫는 뉴런을 선택했고 최적화 기간 동안 많은 수익성 있는 실행을 했습니다. OOS에서 - 또한 플러스입니다.