Conselheiros em redes neurais, compartilhando experiências. - página 5
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Fizeram algumas coisas no passado. Você pode lê-lo no blog sob a etiqueta de previsão.
Sim, eu li... muita filosofia... poucas realizações... então as pessoas gostam mais de filosofar do que de fazer algo real :) :) :) Estava brincando. Mas eu gostaria de ver algo que pudesse ser comercializado de forma estável em + nas redes neurais. Sem divulgação de código e algoritmos, apenas como fator de motivação :)
.............
Se algo, eu ficaria feliz em dar uma olhada... Não brinca. Mas, por favor, não coloque o Sr. Reshetov aqui... :-)
Vaughn. Todo o Sr. Batter parece ter deixado a neurônica por causa do afundamento.
1
É o mesmo que identificar padrões no mercado, caso em que uma grade não é definitivamente necessária.
2Ainda assim, o treinamento da grade em uma determinada área é sua desvantagem, e ela terá que ser treinada periodicamente, apesar de todas as habilidades culinárias ...
2 Então como você a treina?
Se não em uma determinada área ...
Para reconfigurá-lo de acordo com as recomendações de otimização de qualquer outra não-neuro.
Pergunta padrão, o que você estava tentando ensinar? ))
Minha abordagem para esta questão é apenas os próprios preços (suas diferenças) e as variáveis de preferência independentes, no máximo.
Quanto ao racionamento (levando ao intervalo), é claro, cada variável por seu mínimo, não por uma variável qualquer.
Minha abordagem para esta questão é apenas os próprios preços (suas diferenças) e as variáveis de preferência independentes, no máximo.
Quanto ao racionamento (redução de intervalo), é claro, cada variável por seu mínimo, e não por qualquer variável.
Minha abordagem para esta questão é apenas os próprios preços (suas diferenças) e as variáveis de preferência independentes, tanto quanto possível.
Quais são essas variáveis? E, a propósito, como você está indo? )
Eu faço um modelo em paralelo. A idéia é antiga e simples, há muito tempo foi retomada. Eu seleciono uma combinação de defasagens, para a qual tomo as diferenças de preço, de modo que a distorção resultante na previsão do sinal de crescimento é a) estatisticamente significativa e reprodutível em uma amostra independente, e b) para que haja o mínimo possível de redundância entre estas variáveis de defasagem. Já existem tantos meandros, todos sobre a teoria da inf. Observando a exigência de independência das observações. Talvez mais tarde eu a redigirei de alguma forma generalizada. Mas eu ainda não descobri nenhum milagre, francamente. ) Estou funcionando 5M minutos e gerando regras. Dependências fracas são bastante estáveis, mas com um pequeno MO ainda.
Mas eu tenho tudo sem redes neurais. Finalmente, sou capaz de obter regras fáceis de ler e utilizá-las para criar o código Expert Advisor. Tudo graças às capacidades de informação teórica.
1 Eu concordo.
2 Então como você a treina?
Se não em uma determinada área...
Re-treiná-lo de acordo com as recomendações para otimizar qualquer outro não-neurotz.
Pergunta padrão: o que você estava tentando aprender? ))
rede neural de auto-aprendizagem.
Você coloca os índices, um gráfico, marca os pontos de entrada e saída como você os vê.
A grade parece estar procurando padrões ou se lembra da posição e direção dos índices e conta +-% de desvio em relação ao ideal.
eu não aprendi nada sobre o ouro.
Talvez você devesse ter ensinado no Eurobucks...