NN için giriş değerleri nasıl doğru bir şekilde oluşturulur. - sayfa 10
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Önemli değil, yanılıyorsam özür dilerim.
Bu gönderi net değilse, bu çapraz kontrolün ne olduğunu daha ayrıntılı olarak açıklamaya çalışacağım, fsёtaki. Diyelim ki ağı minimum hata için eğitiyoruz. Diyelim ki, ağı 2007 için eğitirken, 0,5'lik bir ara sonuç aldık, 2008'i kontrol ettik, burada 0,8. Bu ağ hatırlanıyor ve daha fazla eğitim alıyoruz. Ayrıca, 2007 için 0,4 aldık, 2008 - 0,7 için kontrol ediyoruz. Önceki ağ atılır ve bu ağ hatırlanır ve daha fazla eğitim alırız. Ayrıca, 2007 - 0.3 için, 2008 - 0.6 için. Önceki ağ atılır ve bu ağ hatırlanır ve daha fazla eğitim alırız. 2007 - 0.2 için, 2008 - 0.8 için. Bu ağ hatırlanmaz, ancak bir önceki kalır. Ve uygulamaya devam et. 2008 için 0,6'dan daha azını alamazsanız, 2008 için 0,6 ve 2007 için 0,3 olan ağ kalır ve 2007 için 0,2 veya daha az olan ağ kalır. Aslında, daha fazla ağ eğitimi yeniden eğitimdir. Böylece, her zaman kurtarmasa da, aşırı eğitimden kaçınılır.
Ve görebileceğiniz gibi, ileriye dönük testin bununla hiçbir ilgisi yok......)))))
...
Peki ya kod - Neurosolutions veya Neuroshell 2, kodu MQL4'e taşıyor mu? Burada yaşayanlar için belki de benim için faydalı olacağını düşündüğüm birkaç fonksiyon yazacağım. Üstelik yüz satır kod yazmak bir saat sürüyor.
Numara. Dll/def alma veya "c" ile yeniden yazma yoluyla.
Burada yaşayanlar için belki de benim için faydalı olacağını düşündüğüm birkaç fonksiyon yazacağım. Üstelik yüz satır kod yazmak bir saat sürüyor.
Özellikle " 1. Girdi verilerinin hazırlanması. (ortalama kayma, korelasyonel ilişki, kovaryans eşitleme). ", o zaman çok güzel, ama eğer ... MQL4'te NN'nin başka bir uygulaması ise ...
Örneğin, "girdilerin önemi", "girdilerin çapraz korelasyonu" gibi güzel kelimeleri koda uygulamanın nasıl mümkün olduğunu asla anlayamadım (daha da güzel kelimeler eklemek için elimde Yezhov yok). Yani, formülleri/algoritmaları biliyorum, ancak OHLC, gürültü veya tam tersi, DC filtreleri ve dakikalar komik olduğunda ve günler çok geç olduğunda basitçe "ayrık değerler". :)
Numara. Dll/def alma veya "c" ile yeniden yazma yoluyla.
Özellikle " 1. Girdi verilerinin hazırlanması. (ortalamaların yanlılığı, ilintisizleştirme, kovaryans eşitleme) " konusuna ayrılacaklarsa,
Aynen öyle
Örneğin, "girdilerin önemi", "girdilerin çapraz korelasyonu" gibi güzel kelimeleri koda uygulamanın nasıl mümkün olduğunu asla anlayamadım (daha da güzel kelimeler eklemek için elimde Yezhov yok). Yani, formülleri/algoritmaları biliyorum, ancak OHLC, gürültü veya tam tersi, DC filtreleri ve dakikalar komik ve günler çok geç olduğunda basitçe "ayrık değerler". :)
Ne olmuş? Formüllerin umurunda değil, onlara bir dakikalık veya bir haftalık veriler verin.
Bu gönderi net değilse, bu çapraz kontrolün ne olduğunu daha ayrıntılı olarak açıklamaya çalışacağım, fsёtaki. Diyelim ki ağı minimum hata için eğitiyoruz. Diyelim ki, ağı 2007 için eğitirken, 0,5'lik bir ara sonuç aldık, 2008'i kontrol ettik, burada 0,8. Bu ağ hatırlanıyor ve daha fazla eğitim alıyoruz. Ayrıca, 2007 için 0,4 aldık, 2008 - 0,7 için kontrol ediyoruz. Önceki ağ atılır ve bu ağ hatırlanır ve daha fazla eğitim alırız. Ayrıca, 2007 - 0.3 için, 2008 - 0.6 için. Önceki ağ atılır ve bu ağ hatırlanır ve daha fazla eğitim alırız. 2007 - 0.2 için, 2008 - 0.8 için. Bu ağ hatırlanmaz, ancak bir önceki kalır. Ve uygulamaya devam et. 2008 için 0,6'dan daha azını alamazsanız, 2008 için 0,6 ve 2007 için 0,3 olan ağ kalır ve 2007 için 0,2 veya daha az olan ağ kalır. Aslında, daha fazla ağ eğitimi yeniden eğitimdir. Böylece, her zaman kurtarmasa da, aşırı eğitimden kaçınılır.
Ve görebileceğiniz gibi, ileriye dönük testin bununla hiçbir ilgisi yok......)))))
Diğer bir deyişle, eğitim/optimizasyon, eğitim setinde hata minimum olduğunda değil, daha erken, test setinde hata artmaya başladığında sona erer.
Diğer bir deyişle, eğitim/optimizasyon, eğitim setinde hata minimum olduğunda değil, daha erken, test setinde hata artmaya başladığında sona erer.
Genel olarak, evet. Çünkü teoriye göre, eğitim örneğindeki hata azaldıkça test örneğindeki hatanın değeri önce düşer ve daha sonra artmaya başlar, ancak eğitim örneğindeki hata hala azalmaya devam eder. İşin püf noktası da bu çukuru yakalamak. Bu, aşırı eğitimin (ağlar için) veya yeniden optimizasyonun (TS için) anlamıdır.
Genel olarak, evet. Çünkü teoriye göre, eğitim örneğindeki hata azaldıkça test örneğindeki hatanın değeri önce düşer ve daha sonra artmaya başlar, ancak eğitim örneğindeki hata hala azalmaya devam eder. İşin püf noktası da bu çukuru yakalamak. Bu, aşırı eğitimin (ağlar için) veya yeniden optimizasyonun (TS için) anlamıdır.
Kesinlikle doğru. Sadece küçük bir not. Eğri zaten yukarı çıkarken, minimumlar da olabilir, ancak teoride (teoride) zaten ilk minimumdan daha büyük olmalıdırlar. Bazen daha az olmasına rağmen (pratikte), ancak nadirdir.
Ve işte yeniden eğitimin bir resmi
Kesinlikle doğru. Sadece küçük bir not. Eğri zaten yukarı çıkarken, minimumlar da olabilir, ancak teoride (teoride) zaten ilk minimumdan daha büyük olmalıdırlar. Bazen daha az olmasına rağmen (pratikte), ancak nadirdir.
İyi bir nokta.
Genel olarak, bu başlıkta zaten birçok teori söylendi (adayınızı forumumuzda savunabilirsiniz :).
Ve zihin şimdi pratik deneyimler ve bilgi için can atıyor.
Mümkünse, uygulayıcıların girdi değerlerini analiz etme ve derleme konusundaki deneyimlerini paylaşmalarına izin verin. Yani somut örnekler.
Teşekkür ederim.
Giriş değerleri de kolay bir soru değil. Ağ girişine ne uygulanacağı birçok faktöre bağlıdır -
1. Ne tür bir sinir ağı kullanılır.
2. Sinir ağından ne elde etmek istiyoruz - fiyat veya hareket yönü veya geri dönüş noktaları veya bir sonraki mum veya başka bir şey.
Bu nedenle öncelikle bu konulara karar vermeli, ardından girdilerle sorunu çözmelisiniz.