Sinir ağının girdilerini beslemek için bir dizi gösterge arayın. Tartışma. Sonuç değerlendirme aracı. - sayfa 7
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
iliarr'a
İlgi uğruna, işlem sayısını veya göreceli düşüşü kullanmayı bir uygunluk fonksiyonu olarak deneyin. Lütfen sonuçları bana bildirin, çok ilginç.
Not Düşüş bir uygunluk fonksiyonu olarak kullanılırsa, ağ hiç ticaret yapmayabilir. :))
iliarr'a
İlgi uğruna, işlem sayısını veya göreceli düşüşü kullanmayı bir uygunluk fonksiyonu olarak deneyin. Lütfen sonuçları bana bildirin, çok ilginç.
Not Düşüş bir uygunluk fonksiyonu olarak kullanılırsa, ağ hiç ticaret yapmayabilir. :))
bunun hakkında düşündüm. ama bir süreliğine ertelemeye karar verdim...
amaç fonksiyonu sadece işlem sayısı veya sadece düşüş ise, çok az anlam ifade edecektir. ağ ya pazara sık sık ve amaçsızca girmeyi/çıkış yapmayı öğrenecek ya da düşüşlerden kaçınmayı öğrenecektir...
hem kârı hem de işlem sayısını ve düşüşü optimize etmek gerekiyor ... hatırladığım kadarıyla, JGAP birkaç çıktı ile objektif bir fonksiyona sahip olmanızı sağlıyor .. şimdi görevleri daha öncelikli görüyorum: başa çıkmak giriş verilerini ve tekrarlayan sinir ağını akla getirin.
Şu anda, gördüğüm kadarıyla, giriş verilerinin önerdiğim yöntemle aranması ve test edilmesi kimsenin pek ilgisini çekmiyor ...
Test konusunda ortak bir paydada mı buluştunuz? ;-). Bunun için bir teklif var. Ağ, varsayımsal olarak sınırsız bir kâr elde etmek için denetimsiz olarak eğitilmişse, girdi verilerinin yine de kârın boyutuna bir üst sınır getirdiği akılda tutulmalıdır. Seçilen eğitim döneminde, elde edemeyeceğiniz miktarı (strateji tarafından seçilen sabit bir lotla) tahmin edebilirsiniz. Dolayısıyla bu dönem için ağ öğrenme katsayısını teorik maksimum olası kârın ağın verdiğine oranı olarak hesaplamak mümkündür. Daha sonra doğrulama dönemi için benzer tahminler yapılır ve katsayılar karşılaştırılır.
Burada zaten doğru bir şekilde belirtildiği gibi, böyle bir kontrol olmadan, IMHO, ızgara eğitiminin hiçbir değeri yoktur.
Ağ, varsayımsal olarak sınırsız kar elde etmek için bir öğretmen olmadan eğitilirse
Buna yeniden eğitim denir. bu konuyu zaten gündeme getirdik.
Sinir ağları için girdi aramayı sevenlere soru :)
Kimse temel bileşen analiziyle (diğer bir deyişle "temel bileşen analizi" veya "pca") uğraşmadı mı?
Sinir ağları için girdi aramayı sevenlere soru :)
Hiç kimse temel bileşen analiziyle ("temel bileşen analizi" veya "pca") uğraşmadı mı?
Nasıl uygulayacaksınız?
Sinir ağları için girdi aramayı sevenlere soru :)
Kimse temel bileşen analiziyle (diğer bir deyişle "temel bileşen analizi" veya "pca") uğraşmadı mı?
GHA algoritmasına dayalı bir sistem geliştirdim. Gürültü olduğunda harika çalışıyor. DFT'yi kullanabilir veya temel bileşen analizini kullanabilirsiniz. "Sevgili" ön eki olmadan "aşık" kelimesini kullanmaktan kaçınmanızı rica ederiz :)lea писал(а) >>
Kimse temel bileşen analiziyle (diğer bir deyişle "temel bileşen analizi" veya "pca") uğraşmadı mı?
Uğraştım ama tamamen farklı bir uygulama alanında. Bu arada, doğrusal olmayan PCA'yı çalıştırmayı başaramadım. Doğrusal, IMHO, oldukça zayıf.
GHA algoritmasına dayalı bir sistem geliştirdim. Gürültü olduğunda harika çalışıyor. DFT'yi kullanabilir veya temel bileşen analizini kullanabilirsiniz.
Ve bunun neyle ilgili olduğunu düşündün? MathCad/MathLab?
"Sevgili" ön eki olmadan "aşık" kelimesini kullanmaktan kaçınmanızı rica ederiz :)
TAMAM :)
Uğraştım ama tamamen farklı bir uygulama alanında. Bu arada, doğrusal olmayan PCA'yı çalıştırmayı başaramadım. Doğrusal, IMHO, oldukça zayıf.
Şimdiye kadar, lineer olanla idare etmeyi umuyorum.
Nasıl uygulayacaksınız?
Amaçlanan amacı için - orijinal olanlardan daha zayıf ilişkilendirilecek bir dizi değişken seçmek.