COMO NEGOCIAR EM NADA ? - página 5
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isso é certo... mas o exemplo do autor do ramo é na verdade quase uma onda sinusoidal. e não é preciso muita inteligência para prevê-lo... grelhas simples podem fazer isso facilmente....
http://s58.radikal.ru/i159/1007/66/036b70022eca.jpg
previsão (linha amarela) para 24 barras (se você pegar um ponto dos dados brutos como uma barra) a grade é de 2 camadas...1 camada = 4 neurônios...2 = 2...
http://s59.radikal.ru/i166/1007/63/ef9141d985cf.jpg
para 55 barras... 2 camadas...1=6 neurônios...2=2...
não há nada para ver na trama de dispersão - é tudo de 1 a 1....
Então o exemplo do autor não é bom... só para brincar com ele...
imho all ....
Você pode fazer a segunda camada (camada de saída, certo?) com um neurônio?
Curioso de se ver.
Posso pedir-lhe que faça uma segunda camada (é uma camada de saída, certo?) com um neurônio?
Estou curioso para ver.
https://www.mql4.com/go?http://i078.radikal.ru/1007/56/885cb9bceaa5.jpg
a 24 barras...primeira camada 4 neurônios...segunda camada 1
https://www.mql4.com/go?http://s005.radikal.ru/i210/1007/47/e0b69b015bcb.jpg
aos 55 os primeiros 6 os segundos 1
Acho que seria possível fazer mais neurônios também na camada 1 (onde a primeira camada é 6 - nenhuma mudança na previsão)... mas na minha opinião não é tão importante... os dados são inerentemente repetitivos e fáceis de prever... mesmo se você adicionar mais ruído....
Vizard:
Acho que também podemos fazer mais neurônios na camada 1 (onde a primeira camada é 6 - sem mudança na previsão)... mas na minha opinião não é tão importante... Os dados são inerentemente repetitivos e é muito fácil de prever... mesmo que você acrescente mais ruído....
Bem, na verdade, sim, era exatamente isso que eu queria ver.
Obrigado.
Bem, na verdade, sim, era exatamente isso que eu queria ver.
Obrigado (risos)
de nada... É uma pena que o mercado não possa ser previsto desta forma ))) de fato - a grade se lembra do período de treinamento e mostra apenas o que viu.... e isto raramente coincide com o comportamento futuro do mercado....
isso é certo... mas o exemplo do autor do ramo é na verdade quase uma onda sinusoidal. e não é preciso muita inteligência para prevê-lo... grelhas simples podem fazer isso facilmente....
https://www.mql4.com/go?http://s58.radikal.ru/i159/1007/66/036b70022eca.jpg
previsão (linha amarela) para 24 barras (se o ponto dos dados brutos for tomado como uma barra) a rede é de 2 camadas...1 camada = 4 neurônios...2 = 2...
https://www.mql4.com/go?http://s59.radikal.ru/i166/1007/63/ef9141d985cf.jpg
para 55 barras... 2 camadas...1=6 neurônios...2=2...
nada para ver na trama de dispersão - é tudo de 1 a 1....
Então o exemplo do autor não é bom... só para brincar com ele...
imho everything....
Isso é interessante. Posso pedir-lhe que faça o mesmo para um caso como este?
Peguei o sinal original e acrescentei o ruído rnd(20) a ele. Como você pode ver no desenho, o sinal não parece mais tão periódico. Mas ainda posso obter componentes periódicos com Fourier. Assim, posso recuperar a função original (com alguma precisão, mais ruído menos precisão) e usá-la para fazer previsões.
Como a NS lida com este sinal? Eu também gostaria de ver uma imagem se não for difícil. Obrigado de antemão.
Estou um pouco confuso sobre a solução final, a solução para quê? Anexei o arquivo Matcad, não usei Photoshop para desenhá-lo todo. Leva 3 minutos para programá-lo.
Aqui está o arquivo que você mesmo pode verificar, ele mostra como usar um espectro para determinar o que está na entrada... (Eu mostrei um exemplo acima), é um pouco diferente, mas espero que alguém que esteja interessado o entenda.
O chamado filtro ótimo é programado.
A questão do iniciador do tópico era - quais são os sinais que determinam a entrada e saída do ofício. Como comprar? Como eu vendo?
Você mesmo já disse que precisa encontrar os defeitos para isso. E em Matkadec você calculou apenas o espectro, ou seja, apenas a metade do trabalho. Foi por isso que perguntei sobre a solução final. Deve haver ferramentas prontas para a análise de defeitos em funções no Matcadet.
A questão do primeiro a ser iniciado era - que sinais podem ser usados para determinar a entrada e saída de uma profissão. Como comprar? Como você vende?
Você mesmo já disse que precisa encontrar os pontos fracos. E em Matkadec você calculou apenas o espectro, ou seja, apenas a metade dele. Foi por isso que perguntei sobre a solução final. Talvez existam ferramentas prontas para analisar inflexões de funções em Matkadec.
Se eu reconstruí a função original sem saber, então a inflexão da função é muito fácil de determinar, nenhuma ferramenta matcadian embutida é necessária para isso.
Se o valor anterior da função for menor que o valor atual - então subimos,
Se o valor anterior for maior - então caímos, ou seja, há um máximo ou mínimo entre os pontos de mudança de sinal...
Se eu reconstruí a função original sem saber, a inflexão da função é determinada de forma muito simples, não são necessárias ferramentas matcadianas embutidas para isso.
Se o valor anterior da função for menor que o valor atual, crescemos,
Se o valor anterior for maior - então caímos, ou seja, há um máximo ou mínimo entre os pontos de mudança de sinal...
isto é interessante. posso pedir-lhe que faça o mesmo para este caso?
Peguei o sinal original e acrescentei o ruído rnd(20) a ele, como você pode ver na figura, o sinal não parece mais tão periódico. Mas ainda posso retirar os componentes periódicos usando Fourier, as setas azuis da figura. Assim, posso recuperar a função original (com alguma precisão, mais ruído menos precisão) e usá-la para fazer previsões.
Como a NS lida com este sinal? Eu também gostaria de ver uma imagem se não for difícil. Obrigado de antemão.
Sim... Concordo que há menos um padrão de freqüência aqui... Posso tentar... mas preciso do próprio sinal (linha) em arquivo csf ou txt... formato = 1 tempo de coluna, segundo sinal de coluna... + fila um par de vezes mais longa.... porque é muito curta....
A questão do primeiro a ser iniciado era - que sinais podem ser usados para determinar a entrada e saída de uma profissão. Como comprar? Como você vende?
Você mesmo já disse que precisa encontrar as manias para fazer isso. E em Matkadec você calculou apenas o espectro, ou seja, apenas a metade do acordo. Foi por isso que perguntei sobre a solução final. Talvez haja ferramentas prontas em Matkadec para a análise das inflexões funcionais.
https://www.mql4.com/go?http://i054.radikal.ru/1007/a0/08aaba6e7c05.jpg
a primeira coisa que me vem à cabeça, e o autor provavelmente conseguiu.... blue= sinal...black lag1 deste sinal...no crossover vender ou comprar.... com tal sinal estaremos no + ... não no mercado ))))
bem, Prival já escreveu sobre isso...