"New Neural", MetaTrader 5 platformu için bir sinir ağı motorunun Açık Kaynak projesidir. - sayfa 14
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
1) [-1; 0; 1] çıkış şemasında bir hata var, teorik olarak üç çıkış seçeneğinin tümü eşit derecede olası olmalıdır, aslında hipertanjantı sıfırda veya sigmoidi 0,5'te tutmak çok zordur ve o yapacak atlamak için çabalayın.
olabilir çünkü sadece örnek olarak gösterildi
2) Bulashev'in "Bir Tüccar için İstatistikler" bölümünde, bir pozisyonun etkinliğini değerlendirmek için bir plan vardır (emirleri okuyun), bu planı uygulayabilir ve ağı ticaret sinyalleri sağlamak için eğitebilirsiniz ve troller, başa başların tümü TS unsurlarıdır. ızgarayla ilgili değil.
3) Filtreler, ön işleme unsurlarıdır (örneklerin hazırlanması), gerekli bir şeydir, ancak sinekleri pirzolalardan ayırmanız gerekir. Ön işlemeyi ızgara algoritmasına sokarsanız, evrenselleştirme elde edilemez.
hayır, bu durumda filtreler, veri ön işlemesinin değil, ticaret mantığının bir parçasıdır.
Izgarayı algoritmaya sokmayı değil, TS'nin genel mantığının bir parçası olarak ağı eğitme fırsatı vermeyi öneriyorum. Sizce Millet Meclisinin çıktısı nedir? Sadece nihai alım/satım tahmini mi?
Onlar. ATP RSI ve arabalar bağlamı belirleyecek mi? Ayrıca aracın giriş setinde mi? Şansı olmayan aptalca bir uyum.
Gerçekten kazandıracak bir şeye mi ihtiyacınız var, yoksa NA'nın TS'nin unsurlarından sadece biri olduğu ve sonra onu ne üzerinde eğiteceğiniz bir örneğe mi ihtiyacınız var?
PS Bu arada, birçok çiftte oldukça iyi sonuçlar, standart olmayan filtrelemeye sahip 2 makinedeki sistemler tarafından gösteriliyor (orada NS'ye gerek yok :))
1) çünkü olabilir sadece örnek olarak gösterildi
2) hayır, bu durumda filtreler, veri ön işlemesinin değil, ticaret mantığının bir parçasıdır.
Izgarayı algoritmaya sokmayı değil, TS'nin genel mantığının bir parçası olarak ağı eğitme fırsatı vermeyi öneriyorum. Sizce Millet Meclisinin çıktısı nedir? Sadece nihai alım/satım tahmini mi?
1) Bu senin yönünde bir parke taşı değil, sadece bu anın önemini vurguladım.
2) Ulusal Meclisin çıktısı, herhangi bir yorumun sinyali olabilir, ticaret bağlamında, bu arada, piyasa koşulunun bir sınıflandırması (kötü, iyi, sabit trend, vb.) veya bu arada belirli ticaret sinyalleri olabilir. , hiç kimse belirli bir göstergenin sinyalini sınıflandırmayı yasaklamaz. Örneğin: "Şu anda Maşa" kötü bir sinyal veriyor. Şebekeyi böyle bir sinyal için eğittikten sonra, bir komitenin parçası olarak kullanılabilir. Yukarıda, ağları komiteler halinde birleştirmek için uygun bir arayüz oluşturulması önerilmiş gibi görünüyor. İşlem verimliliği, yalnızca son işlemenin özel bir durumudur.
Pekala, Ulusal Meclis'e TS'nizi kullanarak ticaret yapmayı öğretmek istiyorum, ona yukarıdan birkaç derece özgürlük ekleyin.
gerçekten kazanacak bir şeye ihtiyacın var
Şey, sadece bu filtre bayağı bir şey ve bunu yapmak hiç sorun değil. Algoritma basittir. TSku'yu sürüyoruz, giriş noktalarında veya bazı mahallelerde girişleri ve gerekli parametreleri (MA, RSI, ATP) topluyoruz.
Sonra toplanan parametreleri girdiye - çıktıya veya işlemin sonucuna pip olarak veya artı ise 1, eksi ise -1 veririz. Her şeyi banal 3 katmanlı doğrusal olmayan bir algılayıcıya sokar ve onu eğitiriz.
işte.
2) Ulusal Meclisin çıktısı, herhangi bir yorumun sinyali olabilir, ticaret bağlamında, bu arada, piyasa koşulunun bir sınıflandırması (kötü, iyi, sabit trend, vb.) veya bu arada belirli ticaret sinyalleri olabilir. , hiç kimse belirli bir göstergenin sinyalini sınıflandırmayı yasaklamaz. Örneğin: "Şu anda Maşa" kötü bir sinyal veriyor. Şebekeyi böyle bir sinyal için eğittikten sonra, bir komitenin parçası olarak kullanılabilir. Yukarıda, ağları komiteler halinde birleştirmek için uygun bir arayüz oluşturulması önerilmiş gibi görünüyor. İşlem verimliliği, yalnızca son işlemenin özel bir durumudur.
komite çözümün sadece bir parçası. Belirli bir sistemin mantığının yalnızca bir parçası olan bu tür NN'lerin eğitimi nasıl uygun ve etkili bir şekilde uygulanır? Ayrı ayrı eğitilemezler. eğitim örneği yok.
Şey, sadece bu filtre bayağı bir şey ve bunu yapmak hiç sorun değil. Algoritma basittir. TSku'yu sürüyoruz, giriş noktalarında veya bazı mahallelerde girişleri ve gerekli parametreleri (MA, RSI, ATP) topluyoruz.
Sonra toplanan parametreleri girdiye - çıktıya veya işlemin sonucuna pip olarak veya artı ise 1, eksi ise -1 veririz. Her şeyi banal 3 katmanlı doğrusal olmayan bir algılayıcıya sokar ve onu eğitiriz.
işte.
evet, yapabilirsin, ama tek bir yerde)))
Örneğin, tercihli TSka. Her toptan satış çalışması için benzer bir alıştırma yapmak ister misiniz? Tamam, bir şekilde bu süreci saptırabilir ve otomatikleştirebilirsiniz.
Veya tam tersi, giriş filtresi normaldir (Boole mantığı), ancak NS alır/satır.
Ancak prensipte her şeyden çıkıp bir şekilde uygulayabilirsiniz. Başkaları tarafından kullanım için kolaylık, görünürlük ve taşınabilirlik meselesi.
Fakat NN ile çalışmak sadece topolojisinin seçiminden mi ibaret? Öğretim yöntemi de önemli bir rol oynar. Topoloji ve öğrenme yakından ilişkilidir.
Tüm kullanıcıların kendi IMHO'ları vardır, bu nedenle kararın yarısını kendiniz alamazsınız.
Kendisini herhangi bir ön ayar ile sınırlamayan bir ağ tasarımcısı oluşturmalıyız. Ve mümkün olduğunca çok yönlü.
Önerdiğim ağ inşa şemasında, öğrenme yöntemi topolojiden bağımsızdır !!!
Şebekenin kendisi nereden geldiğini ve nereye gittiğini bildiğinden, hata yayılımı otomatiktir ve programcının bununla uğraşması gerekmez.
sergeev
2011.10.19 17:06:50Çeşitli topolojiler ve görsel anlayış için iki boyutlu bir dizi yeterli olacak mı?
Az önce cevapladım ama boş zamanlarımda düşündüm:
Bir ağ kurmak için bu bağlantı tablosu yeterli olacaktır.
Bu, üç katmanlı bir MLP, sıfır girdi katmanı, birinci katman iki nöron, ikinci katman bir nöron örneğidir.
İlk üç sütun, tüm nöronların ve nöronların tüm girişlerinin sıralı numaralandırılmasıyla oluşturulur, ikinci geçiş, yazışmayı ayarlar (bir istisna dışında, "bağlantı katmanı", "katmandan" büyük veya ona eşitse, o zaman çıktıdır) 0'dan büyükse, sinyal yalnızca gecikme operatöründen geri alınabilir).
Böyle bir bağlantı tablosu kullanarak topolojiyi en azından rastgele ayarlayabilirsiniz, ancak bu yine de evrenselliğin bir göstergesidir.
Genel olarak, katman numarasını nöronun kendisinde saklamayı ve tek boyutlu bir dizi için numaralandırmayı sıralı hale getirmeyi düşündüm, ancak şimdilik genel formülü ve detayları daha sonra tartışmak daha iyi.
Önerdiğim ağ inşa şemasında, öğrenme yöntemi topolojiden bağımsızdır !!!
Şebekenin kendisi nereden geldiğini ve nereye gittiğini bildiğinden, hata yayılımı otomatiktir ve programcının bununla uğraşması gerekmez.
inanmıyorum(lar) :)