NS + göstergeleri. Deney.

Yeni yorum
 
Standart göstergelerin değerlerine dayalı olarak tekrarlayan NN kullanarak bir sonraki günlük çubuğun Yüksek Düşük değerini tahmin etme girişimi.
ağ yapısı: tamamen bağlı, tekrarlayan, 3 katman. nöron sayısı GA tarafından seçilir. yörünge 50 döngü.

Giriş (normalleştirilmiş değerler):
            , iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 ) - iMA ( NULL , 0 , 20 , 0 , MODE_SMA , PRICE_MEDIAN , i + 1 )
            , iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 ) - iMA ( NULL , 0 , 10 , 0 , MODE_SMA , PRICE_MEDIAN , i + 1 )
            , iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 ) - iMA ( NULL , 0 , 5 , 0 , MODE_SMA , PRICE_MEDIAN , i + 1 )            
            , iRSI ( NULL , 0 , 14 , PRICE_MEDIAN , i + 1 )
            , iATR ( NULL , 0 , 12 , i + 1 )
            , iWPR ( NULL , 0 , 14 , i + 1 )
            , iMACD ( NULL , 0 , 12 , 26 , 9 , PRICE_MEDIAN , MODE_MAIN , i + 1 )
            , iMACD ( NULL , 0 , 12 , 26 , 9 , PRICE_MEDIAN , MODE_SIGNAL , i + 1 )
            , iMACD ( NULL , 0 , 12 , 26 , 9 , PRICE_MEDIAN , MODE_SIGNAL , i + 1 ) - iMACD ( NULL , 0 , 12 , 26 , 9 , PRICE_CLOSE , MODE_MAIN , i + 1 )
            , iStochastic ( NULL , 0 , 5 , 3 , 3 , MODE_SMA , 0 , MODE_MAIN , i + 1 )
            , iStochastic ( NULL , 0 , 5 , 3 , 3 , MODE_SMA , 0 , MODE_SIGNAL , i + 1 )
            , iStochastic ( NULL , 0 , 5 , 3 , 3 , MODE_SMA , 0 , MODE_MAIN , i + 1 ) - iStochastic ( NULL , 0 , 5 , 3 , 3 , MODE_SMA , 0 , MODE_SIGNAL , i + 1 )
            , iADX ( NULL , 0 , 14 , PRICE_MEDIAN , MODE_MAIN , i + 1 )
            , iADX ( NULL , 0 , 14 , PRICE_MEDIAN , MODE_PLUSDI , i + 1 )
            , iADX ( NULL , 0 , 14 , PRICE_MEDIAN , MODE_MINUSDI , i + 1 )
            , iStdDev ( NULL , 0 , 10 , 0 , MODE_EMA , PRICE_MEDIAN , i + 1 )
	    // www.atrlab.com
dizi çıktısı. iz oluşur. yol.
Günün maksimumu bir öncekinin kapanışından >15 puan ise, dizinin ilk elemanı = 1, geri kalanı 0.
Günün maksimumu bir öncekinin kapanışından >30 puan ise, dizinin ikinci elemanı = 1, geri kalan 0.
vb.

çıktı örneği.

s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 r1 r2 r3 r4 r5 r6 r7
0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0

sonuç. örnek test.



çizgilere yakın değerler - destek/direnç seviyesinden sorumlu nöronun aktivitesi.
 
Tüm göstergeler fiyat türevleridir. Tek fiyat vermek daha kolay değil mi? NN için veri hazırlama kurallarından biri boyutsallık azaltmayı içerir. Bu nedenle, tüm verileri fiyata indirerek azaltın. Aksi takdirde, yedekli birbirine bağlı verileri beslersiniz.
 
işti. sadece yüzde verdi. fiyat değişikliği. sonuçlar piyasaya bakış açımı değiştirmedi.
 
njel :
işti. sadece yüzde verdi. fiyat değişikliği. sonuçlar piyasaya bakış açımı değiştirmedi.


Yüzdeyi hesaplamak için bir tür referans değerine (yüzdeyi hesaplamak için) ihtiyacınız vardır. Bana bundan biraz daha bahseder misiniz + Piyasaya bakış açınız, eğer zorlaştırmıyorsa

 
Fazla yazmayacağım, sadece makaleyi okuyun: Sinir ağları: hatalar üzerinde çalışın
 
girişte verdi
         double c1 = MathLog (  iHigh ( Symbol () , Period () , i ) / iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 )) * 100.0 ;
         double c2 = MathLog (  iLow ( Symbol () , Period () , i ) / iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 )) * 100.0 ;
ve ağ, 15'lik bir yörünge ile zaman gecikmeli idi. ancak tahminin kalitesi cesaret verici değildi.

2 Alex Bugalter

makaleyi okudum. Örneğin, bir sinir ağım var ama modüler. Bir şey tavsiye edebilir misin?
 
njel :
girişte verdi
         double c1 = MathLog (  iHigh ( Symbol () , Period () , i ) / iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 )) * 100.0 ;
         double c2 = MathLog (  iLow ( Symbol () , Period () , i ) / iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 )) * 100.0 ;
ve ağ, 15'lik bir yörünge ile zaman gecikmeli idi. ancak tahminin kalitesi cesaret verici değildi.

İki sayının oranının doğal logaritması ? Bu fiyattaki yüzde değişim mi?
 
Alex-Bugalter писал (а):
Fazla yazmayacağım, sadece makaleyi okuyun: Sinir ağları: hatalar üzerinde çalışın
Makaleyi okudum, yarardan çok zararı var. Olasılık ve kâr kelimelerini manipüle ederken didaktik olarak korkunç yazılmış. Sağlamlık vermek için bir sürü akıllı kelime.
 
Rosh :
Alex Bugalter yazdı:
Fazla yazmayacağım, sadece makaleyi okuyun: Sinir ağları: hatalar üzerinde çalışın
Makaleyi okudum, yarardan çok zarar veriyor. Olasılık ve kâr kelimelerini manipüle ederken didaktik olarak korkunç yazılmış. Sağlamlık vermek için bir sürü akıllı kelime.

Desteklerim. Bu bir yazı değil, aynen öyle, yürüyüşe çıktım..
 
Prival :
jöle :
girişte verdi
         double c1 = MathLog (  iHigh ( Symbol () , Period () , i ) / iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 )) * 100.0 ;
         double c2 = MathLog (  iLow ( Symbol () , Period () , i ) / iClose ( Symbol () , Period () , i + 1 )) * 100.0 ;
ve ağ, 15'lik bir yörünge ile zaman gecikmeli idi. ancak tahminin kalitesi cesaret verici değildi.

İki sayının oranının doğal logaritması? Bu fiyattaki yüzde değişim mi?
olumsuzluk. %100 preved için % alırdı. fiyat. ve son zamanlarda bir yerde bu tür fiyat hareketi ölçümleriyle karşılaştım. Bu arada, aynı zamanda bir seçenek olan her şeyi paragraflarda ifade etmek mümkündü. Ve şu anda Ulusal Meclis'in bir sonraki modelini ne besleyeceğimi düşünüyorum. Ve beslemeye değer mi? hmmm
 
Çok saygı duyulan Rosh & SK , neyin iyi neyin kötü olduğunu ve nerede yürümenin daha iyi olduğunu çok iyi anlarsanız.
Cahillere, sizce zararın ne olduğunu ve bu makalede tam olarak neyin doğru ifade edilmediğini gösterebilir misiniz?
Ve sonra pek çok insan "yanılgı" ile tanıştırılır, o yüzden doğru yolu gösterelim.
Yoksa sadece yürüyüşe mi çıktın?
Ayrım gözetmeksizin herkes kusur bulabilir.
Ve bu makalede: "Sinir ağları ve zaman serisi analizi" de saçmalık mı yazılıyor?

Ps: Ve ayrıca Rosh, kişisel olarak benim için, tabii ki tam olarak ne demek istediğinizi zorlaştırmadıkça: “Yazılı didaktik açıdan berbat”
123456789101112
Yeni yorum