Nöral ağlar. Uzmanlar için sorular. - sayfa 10
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
Bu temiz. Hata ne kadar küçükse, kâr o kadar büyük olur? Ya da ilişki nedir? (Ben bundan bahsediyorum)
Görmek istediğiniz genel ilişki türünü tarif edebilir misiniz? Bu bir formül mü yoksa 2. veya 3. sayfada size verdiğim örnek yeterli mi?
Bir ilişki olarak ne görmek istediğinizi basitçe tanımlayın, aksi takdirde bir ilişkinin tam olarak ne anlama geldiği net değildir ...
Hepiniz hoşgeldiniz!
Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalarla çalışma konusunda yeterli deneyime sahip kişilerden şu soruya anlaşılır bir cevaba ihtiyacımız var:
"Sinir ağı teknolojilerini kullanarak bunu yapmak mümkün mü?"
Görev aşağıdaki gibidir - diyelim ki birkaç düzine farklı Al/Sat sinyali üreten bir küme göstergesi var. kümeye dahil olan her alet için, yani. bir sinyal grubumuz var ve her sinyal, örneğin 10 ila 120 tür arasında birkaç düzine değer alabilir. Tüm sinyaller benzersizdir ve resmileştirilmiştir. Sonuç, birkaç yüz benzersiz Al/Sat sinyalidir. Şimdi işin püf noktası:
-Risk derecesini belirlemek için sinir ağlarını kullanarak kümeye dahil edilen araçların tarihsel verileri üzerinde bu sinyallerin kalitesini modellemek mümkün müdür?
-Mümkünse, o zaman hangi yönde "kazmak", yani. Eldeki görev için en uygun araçlar nelerdir?
Hepiniz hoşgeldiniz!
Sinir ağları ve genetik algoritmalarla çalışma konusunda yeterli deneyime sahip kişilerden şu soruya anlaşılır bir cevaba ihtiyacımız var:
"Sinir ağı teknolojilerini kullanarak bunu yapmak mümkün mü?"
Görev aşağıdaki gibidir - diyelim ki birkaç düzine farklı Al/Sat sinyali üreten bir küme göstergesi var. kümeye dahil olan her alet için, yani. bir sinyal grubumuz var ve her sinyal, örneğin 10 ila 120 tür arasında birkaç düzine değer alabilir. Tüm sinyaller benzersizdir ve resmileştirilmiştir. Sonuç, birkaç yüz benzersiz Al/Sat sinyalidir. Şimdi işin püf noktası:
-Risk derecesini belirlemek için sinir ağlarını kullanarak kümeye dahil edilen araçların tarihsel verileri üzerinde bu sinyallerin kalitesini modellemek mümkün müdür?
-Mümkünse, hangi yöne "kazmak", yani. Eldeki görev için en uygun araçlar nelerdir?
benzersizlikleri pahasına, tartışırım ... :)
Görev anlaşılmaz, yani. "-" yi okuduktan sonra hala neyle uğraşmanız gerektiğini anlamıyorum, daha ayrıntılı olarak açıklayabilir misiniz ...
Gelen sinyaller kapalı mı? Onlar. Satış takip eder Al, Al Sat takip eder? kabaca konuşursak, sinyal 11111000111111111100000000000111111100000111100000000 gibi görünecek, burada 0-Sat, 1-Satın Al Eğer öyleyse, bu sinyallerin ne kadar benzersiz olduğunu kontrol edebilirsiniz...
Не совсем так, уникальность сигналов обеспечивается за счет анализа свечных формаций(групп свечей состоящих из 2х и более свечей), на основе анализа модели присваивается уникальный код например 4506. Почему столько много сигналов? просто некоторые модели имеют несколько десятков видов. Стоит задача выявить наиболее важные модели среди всего многообразия.
Bazı kriterlere göre önemli mi? Önemini nasıl değerlendiriyorsunuz?
Bazı kriterlere göre önemli mi? Önemini nasıl değerlendiriyorsunuz?
"Önem" ile sinyalin frekansı, tahmin değeri (kar faktörü, düşüş), yani. her model türü için istatistiklerin izlenmesine ihtiyaç vardır. Prensip olarak, tüm bunları ağlar olmadan organize etmenin kolay olacağını düşünüyorum, ancak bu durumda sinir ağı teknolojilerinin olası kullanımının en umut verici olacağını düşünüyorum. Yanlışsam düzeltin, ağlarla hiç uğraşmadım :)
"Önem" ile sinyalin frekansı, tahmin değeri (kar faktörü, düşüş), yani. her model türü için istatistiklerin izlenmesine ihtiyaç vardır. Prensip olarak, tüm bunları ağlar olmadan organize etmenin kolay olacağını düşünüyorum, ancak bu durumda sinir ağı teknolojilerinin olası kullanımının en umut verici olacağını düşünüyorum. Yanlışsam düzeltin, ağlarla hiç uğraşmadım :)
Eğer öyle düşünüyorsanız, bu öyle olduğu anlamına gelmez.
Ağı eğitmek için, ona örnekler beslemek için yine de önem kriterini ızgaradan önce almanız gerekir. Ağın kendisi sizin için neyin önemli olduğunu ve neyin umursamadığınızı anlamayacak, çünkü. telepatik yetenekleri yoktur. Somut örneklere ihtiyacı var.
"Önem" ile sinyalin frekansı, tahmin değeri (kar faktörü, düşüş), yani. her model türü için istatistiklerin izlenmesine ihtiyaç vardır. Prensip olarak, tüm bunları ağlar olmadan organize etmenin kolay olacağını düşünüyorum, ancak bu durumda sinir ağı teknolojilerinin olası kullanımının en umut verici olacağını düşünüyorum. Yanlışsam düzeltin, ağlarla hiç uğraşmadım :)
Sinyalin oluşma sıklığının ağlar olmadan bile hesaplanması kolaydır, GA-s ...
Tahmini değeri de düşünüyorum, ancak GA kullanmak için seçenekler var.
Genel olarak, bir görev belirlemediniz, ben cevaplara göre yargılıyorum ... Bu nedenle kimse size yardım edemez.
Tam olarak öyle değil, sinyallerin benzersizliği, şamdan oluşumlarının (2 veya daha fazla şamdandan oluşan şamdan grupları) analizi ile sağlanır, modelin analizine dayalı olarak, benzersiz bir kod atanır, örneğin 4506. Neden var? birçok sinyal? sadece bazı modellerin birkaç düzine türü vardır. Görev, tüm çeşitlilik arasında en önemli modelleri belirlemektir.
Danışman, "Sinyal Tipi" parametresiyle - ve optimize edicide, bu parametreyi sıralayın ve onu bulacaksınız. Çok, çok fazla görev, sinir ağları olmadan kolayca çözülür.