O "New Neural" é um projecto de motor de rede neural Open Source para a plataforma MetaTrader 5. - página 95
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Descrição de um neurónio e de uma camada:
A minha interpretação é ligeiramente diferente da visão biológica
O neurónio em si é um simples transdutor de entrada x para saída y. O neurónio no meu esquema não tem sinapses. Há apenas entrada (x), saída (y), erro (e), e limiar (t). O erro é uma propriedade intrínseca do neurónio, necessária para a aprendizagem. Opcionalmente, pode ser utilizado para visualização por iterações.
Os neurónios idênticos podem ser combinados numa camada. Uma camada é um conjunto (vector) de neurónios idênticos.
As entradas e saídas dos neurónios formam o buffer de entrada e saída da camada. Um buffer é uma entidade separada utilizada para ligar neurónios a sinapses e é um espaçador para simplificar o esquema de comunicação.
A combinação de neurónios permite uma transição para a matemática vectorial em muitos casos, e muitas vezes simplifica e acelera a operação.
A camada é constituída por pelo menos um neurónio.
...
A verdadeira questão então é porque é que as pessoas não estão a usá-lo? Há algo de errado com ela?
Algumas pessoas estão a usar, escrevem nas suas mensagens privadas
mas ninguém sabe como escolher padrões no mercado, ou seja, em, quase, SB. E isto é um grande obstáculo para qualquer estratégia ML, e é algo em que se deve pensar mais do que em qualquer outra coisa.
Perguntar aos peritos. O que é um "neurónio" no sentido programático? Quanto é que se assemelha a uma função comum? Há também a entrada, transformação e saída de valores. Qual é a diferença entre um "neurónio" e uma função?
A função é. Levanta-se bruscamente no início, depois lentamente. É uma espécie de logaritmo. E a sinapse é a entrada. Axon é a saída. (ou vice versa))
Algumas pessoas usam-no, escrevem pessoalmente
mas ninguém sabe como isolar padrões no mercado, ou seja, em, quase, SB. E este é o principal estrangulamento para qualquer estratégia ML, e é algo em que se deve pensar e nada mais.
Se tudo descansa sobre SB, então nada funcionará.
Se é tudo sobre SB, então nada vai funcionar.
nada funciona para ninguém por esse motivo
A função é. Levanta-se bruscamente no início, depois lentamente. É uma espécie de logaritmo. E a sinapse é a entrada. Axon é a saída. (ou vice versa))
Do que há para falar? Quando foi agendado um concurso de algoritmos genéticos, 90% do fórum ficou histérico, como se isso fosse possível, acabou por se verificar que ninguém sabia o que era, para não falar em ter a sua própria implementação, ou pelo menos tentar fazer uma... mas ei, como todos se divertiam!
Sim... foi um fiasco épico... em todos os sentidos... Também sou provavelmente um péssimo organizador.
Algumas pessoas usam-no, escrevem pessoalmente
mas ninguém sabe como isolar padrões no mercado, ou seja, em, quase, SB. E isto é um estrangulamento importante para qualquer estratégia ML, e é algo em que se deve pensar e nada mais.
Maxim, até que o tempo entre os valores de BP seja alimentado à entrada da rede neural e a grelha calcular os ciclos de mercado (que tem, garanto-lhe) - nada funcionará. Deve pesquisar em amostras de uma sessão de negociação até um ano. A amostra devecorresponder rigorosamente ao período de tempo e nada mais.
É na estrutura temporal que a BP difere da SB, já escrevi isto muitas vezes antes.
nada funciona para ninguém, por esse motivo
Digamos que "Quase não funciona"... e é isso que resta de todo o "Não funciona" e é deixado para raspar os restos juntos.
Não estava a referir-me a uma função matemática, mas sim a uma função de software. Um neurónio, como entidade de software, é conceptualmente diferente de uma entidade de função de software que toma parâmetros, converte-os e produz o resultado.
Não é diferente. É uma função vulgar. Introduzir um parâmetro, emitir um valor.