Edebiyat. Nöral ağlar. Genetik algoritmalar. Dijital sinyal işleme. Matematik, analiz. İstatistik. - sayfa 8
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
Sinir ağları, genetik algoritmalar 107
Optimizasyon yöntemleri ve algoritmaları ---------44
Dijital Sinyal İşleme -------------61
Matematik ve Analiz ------------------------33
İstatistikler ---------------------------------42
Zaman serisi -------------------------------41
C++ Programlama ---------------------38
Finans.
arşiv başlığı ----------------------47
1. bölüm -------------------------------------- 34
2. bölüm -------------------------------------- 27
3. kısım --------------------------------------40
4. bölüm --------------------------------------57
İstatistik literatürü --------------------10
Akçaağaç Edebiyatı ------------------------1
Merakla, Maple sadece 1 kez indirildi! İlk etapta, önemli bir farkla, ağlar üzerine literatür var.
Tüm parçalara aynı anda sahip olmadan arşivi açmak imkansız olsa da, finans açısından da ilginç olan 4. bölümün 2. bölüme göre neredeyse 2 kat daha fazla indirilmiş olması.
Meslektaşlarının tez öğrencisi Likhovidov hakkındaki görüşleri ile ilgileniyor.
tezimi okudum. Öğrenci tarafından ilginç bir yaklaşım önerilmiştir: NN'yi ideal giriş göstergesinin sinyallerine göre eğitmek,temelde bir zikzak. Kimse denemedi mi? Aniden işe yarıyor mu?
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
Bu, yazarın orijinal ve dahası tavizsiz bir fikri değildir. Bunu ilk düşünen o değil.
Bu çalışmada, NN araştırmacılarından neredeyse hiç kimsenin hakkında yazmadığı çok daha ilginç yenilikçi ifadeler var.
Bu, yazarın orijinal ve dahası tavizsiz bir fikri değildir.
Ve bir sır değilse, umutsuzluk nedir? NS aşırı eğitilmiş mi veya modeller OOS'ta tekrarlanmıyor mu?
ZZ'nin tepesinde bir pozisyon açmak, paradoksal bir şey yapmak demektir. Bu, gelecekteki zirvelere kıyasla bu zirvenin maks/min olduğunu bilmek anlamına gelir!
Herhangi bir zamanda ZZ'nin tepesinin bu çubukta olacağına dair HİÇBİR bilgi yoktur, bu da ağın eğitilmesinin imkansız olduğu anlamına gelir. Bilgi akışında sadece bir "nokta"dır.
Bu nedenle, bariz olmasa da, daha önce mümkün değildi ve ileride bir bar/bar fiyatını tahmin edemeyecek.
Yapay sinir ağlarının belirli değerler değil, olası fiyat alanlarında eğitilmesi gerekir.
Вообще, ни то ни другое.
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
Bu tam olarak tüccarların (başarılı) biyolojik ağların yardımıyla ticaret yapma şeklidir. Ve olası alanlar değiştiği için, bu nedenle, sabit durdurma emirlerine sahip TS'ler çalışmaz (ya NN'ye dayalı ya da klasik göstergelere dayalı)
Beiko I.V. vb. - Optimizasyon problemlerini çözmek için yöntemler ve algoritmalar.1983.djvu
Vukolov E.A. Statistica ve Excel.djvu'da istatistiksel analizin temelleri
Kuprienko N.V. - İstatistik. Dağılım analiz yöntemleri. Seçici Gözlem - 2009.pdf
Tsirlin A.M. Tersinmez Termodinamik ve Mikroekonomide Optimizasyon Yöntemleri.pdf
Sharapov V.G. Varyasyonlar Hesabı ve Optimizasyon Yöntemleri dersi için problem çözme kılavuzu.pdf