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Removido o comentado.
Agora eu explico, em res>0, aqui 0 corresponde ao nível 50 do indicador RSI, nós atribuímos 1, caso contrário atribuímos -1
O que não está claro? Um mínimo de código e nada mais.
Como está escrito no código fonte, a condição principal de normalização dos dados NÃO é cumprida.
A única coisa é filtrar outro zero, mas neste caso não é tão importante assim.
Neste caso, por que você precisa da rede? Você o ensina a negociar seguindo o algoritmo de quebra de linha zero de dados normalizados (ou quebra de RSI de nível 50). Ou seja, você conhece o algoritmo a priori - então programe-o e não brinque com a rede. Outra coisa é se você não conhece o algoritmo, e tenta fazer a rede para encontrá-lo, usando os resultados de negócios anteriores e leituras de indicadores relevantes.
Boa sorte.
Obrigado, vejo, a palavra-chave em tudo isso é alcance.
Você provavelmente deveria dormir à noite...
Os valores normalizados (1;-1) devem ser alimentados com a entrada NS. Caso contrário, o treinamento da NS pode levar a resultados incertos.
Eu faria uma afirmação menos ousada - valores limitados devem ser alimentados com as entradas NS.
Boa tarde a todos, o gráfico de otimização não é desenhado, após a otimização aparece a seguinte linha
2009.12.21 15:52:54 Houve 897 passes feitos durante a otimização, 897 resultados foram descartados como insignificantes
alguém pode ajudar?
Boa tarde a todos, o gráfico de otimização não é desenhado, após a otimização um fio é exibido
2009.12.21 15:52:54 Houve 897 passes feitos durante a otimização, 897 resultados foram descartados como insignificantes
alguém pode ajudar?
Tente nas propriedades do espert, na guia Otimização, remover todas as restrições sobre os resultados da otimização.
Просветите плиз, зачем умножение на 2 в строке 190:
Você pode comentar esta linha ao mesmo tempo. Não tem significado. Foi deixado pelo Consultor Especialista anterior.
Não é assim? A cadeia preenche o valor retornado pela função ann_pnn e, dependendo dela, abre uma compra ou venda. Seguindo essa lógica, toda a função ann_pnn é desnecessária, e deixa as ordens serem abertas aleatoriamente. Também não entendo bem porque as grades só são treinadas para perder opções (se (OrderProfit() < 0)).
Vou tentar cavar ainda mais fundo. Meu registro mostra que as respostas de todas as grades são as mesmas em uma pesquisa e diferentes na outra, mas as mesmas. É a mesma coisa durante todo o teste de controle.
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(0) retornado: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(1) retornado: 0.05168430
........
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(14) retornado: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(15) retornado: 0.05168430
Vou investigar isso, mas quem sabe? O que está errado?
É provável que haja um re-treinamento. Este assessor não deve ser visto como um guia de ação - se alguém o entende, trata-se mais de não fazer o que ele diz. Em particular, você nunca deve seguir os conselhos para usar o otimizador genético (como escrito na página principal https://www.mql5.com/ru/code/9386). Ele só deve ser usado para otimizar os pesos da própria grade (como foi feito no exemplo do perceptron publicado há muito tempo no site), e no caso da seleção dos parâmetros de entrada (que é feita no FANN-EA atual), deve-se fornecer exemplos que são distribuídos da maneira mais uniforme possível no espaço de recursos. Se você incluir a genética, a grelha apenas cinzelará com os melhores exemplos.
Basicamente, o tema das redes neurais interessa a muitos comerciantes, mas poucos percebem que não pode ser tratado com ligeireza ;-) E alguns artigos são escritos aqui, mas ou eles não são suficientes, ou ninguém realmente os entende.
Tente nas propriedades do espert, na aba Otimização, remover todas as restrições sobre os resultados da otimização.
Todas as caixas de seleção estão desmarcadas lá, qual mais poderia ser o problema? obrigado pela resposta :)
Попробую копнуть еще глубже. У меня по логу видно что ответы всех сеток одинаковы при одном опросе, при другом -- другие, но то же одинаковые. И так на всем протяжении контрольного теста
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(0) returned: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(1) returned: 0.05168430
........
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(14) returned: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(15) returned: 0.05168430
Буду разбираться, но может кто в курсе? Что не так?
Neste EA, todas as redes do comitê recebem o mesmo sinal de entrada e exigem a mesma resposta. Não é surpreendente que as redes converjam para a mesma solução. Neste exemplo você pode deixar uma grade ou modificar o sistema de entrada para que redes diferentes sejam alimentadas com entradas diferentes, as saídas podem ser deixadas na mesma.
Boa sorte.