sinir ağı ve girişler - sayfa 14
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
Nasıl seçilir ve ne gönderilir?
daha fazlasını seç ve dairenin anahtarını ver .., evet bir tabakta .. evet bordürlü ...
;)
daha fazlasını seç ve dairenin anahtarını ver .., evet bir tabakta .. evet bordürlü ...
;)
Teşekkürler ... biliyordum .... :-)
Saygı duymak!!!
Şaka yok - kalpten.
Teşekkürler ... biliyordum .... :-)
Saygı duymak!!!
Şaka yok - kalpten.
Teşekkür ederim.
Durumda - ağlar beslenmede çok seçici değilse, diyet az ya da çok göreve uygun olmalıdır. Eh, yani Bilinmeyen kalıpları aradığımız için, birçoğunun olduğu dizilere ihtiyacımız var, ayrıca sonuçla ilişkili olan birçok dizi var (bizim durumumuzda, tahmin).
Dolayısıyla ikinci an - tam olarak ne tahmin edileceği. Onlar. ne, sobsno çıktıya gönderilecek, ızgaraya ne öğretilecek. Bununla ilgili bir soru yok, ama olmalı, aksi takdirde ızgara başarılı bir şekilde öğrenebilir, AutoOfSample'da tahmin kayıtları oluşturabilir ve dahası, çocuklukta müstehcen tacize maruz kaldığı için iktidarsız kalabilir.
Bunu düşünmek zorunda değilim, ayrıntılara girmeyeceğim, çünkü ben kendim küçüğüm ...
;)
Ve öyle olsa bile.
Mevcut çubuk tanımlama vektörünü giriş nöronuna besliyoruz. Örneğin, açılış fiyatında bir artış, diğer finansal enstrümanlar için açılış fiyatında bir artış, hacimler, cari zaman, enstrümanlar için faiz oranları , bir haber takvimi, ay ve güneş döngüleri ve ayrıca fantezi. Girdi katmanında kaç nöron olduğu ortaya çıktı, böyle bir tarihçe düşünüyoruz.
Sonraki ağın kendisi. Izgara, iki boyutlu bir nöron matrisidir (fikri tanımlamanın rahatlığı için gerekli değildir). Nöronlardaki hesaplama sayısını azaltmak için, örneğin 5-10 gibi sinaps sayısını sınırlandırıyoruz, ancak her sinaps, belirli bir daire ile sınırlı olarak, erişimindeki herhangi bir aksona bağlanabilir (yüzdeyi daha güçlü ayarlayabilirsiniz) ve herhangi bir aksona, herhangi bir nörona yapın). Sonuç olarak, piyasayı bir bütün olarak değerlendirecek çok sayıda geri bildirim içeren, kimin hangi konfigürasyonu bildiğine dair bir ağ elde etmeliyiz. Sonra yine, fanteziye göre, akşamdan kalma işlevini açarız, periyodik olarak birkaç üç nöronu çivileriz. Doğum yapma işlevi, periyodik olarak birkaç üç nöron oluşturur. FIG, minimum ve yeterli sayıda nöronun nasıl yapılacağını bilmesine rağmen, ızgaranın kendisini, iç mimarisini ve nöron sayısını ayarladığını anlıyoruz.
çıkış sinyali. Kulaklar arası uzaya gelen ilk şey, ideal girdi ve çıktılara sahip bir araç, örneğin n dereceli bir polinom üzerinde bir kanal inşa etmektir. Kanal sınırlarından bir geri tepme üzerinde çalışıyoruz, bu sinyalleri kullanarak ağı eğitiyoruz.
Veya ideal eşitliğin hedef işlevi, doğrudan monitörün sağ üst köşesine gidin ve ardından ağın kendisinin doğru giriş ve çıkışları aramasına izin verin.
Sinir ağları olan veya olmayan herhangi bir TS, geçmiş verilerde aranan kalıpları kullanır. Dolayısıyla, aslında, gelecekte bu bulunan kalıplar üzerinde kazanç garantisi yoktur. Veya geçmişteki verilerde hangi kalıpların gelecekte kazanılabileceğini belirlemek için bir yönteminiz var mı?
Var ve sadece ben değil. Detaylı yazarsanız çokça kayın alırsınız, ilginiz varsa Örümcek'te, Neo dalında örneğin desenler hakkında ya da Felix White dallarında okuyabilirsiniz. Avals bu forumda görünüyor, yazılarını okuyun.
Ayrıca yalnızca piyasada değil, genel olarak her yerde işleyen evrensel kalıplar (daha doğrusu yasalar) da vardır. Örneğin, atalet - bu zaten ekmek ve tereyağı olmadan bırakılmaması için yeterlidir. Geçmişte çalıştı ve gelecekte de çalışmaya devam edecek. Ve eğer sonuçta duracak, MTS'nin bozulması ve depozitonun kaybolması bizi en son ilgilendirecek olan şey. :) (Fizik Kanunları en azından biraz değişirse ne olacağını bir düşünün.)
Ve işe yarayıp yaramayacağını tahmin etmek bizim yöntemimiz değil, bu çingeneler için.
Var ve sadece ben değil. Detaylı yazarsanız çokça kayın alırsınız, ilginiz varsa Örümcek'te, Neo dalında örneğin desenler hakkında ya da Felix White dallarında okuyabilirsiniz. Avals bu forumda görünüyor, yazılarını okuyun.
Ayrıca yalnızca piyasada değil, genel olarak her yerde işleyen evrensel kalıplar (daha doğrusu yasalar) da vardır. Örneğin, atalet - bu zaten ekmek ve tereyağı olmadan bırakılmaması için yeterlidir. Geçmişte çalıştı ve gelecekte de çalışmaya devam edecek. Ve eğer sonuçta duracak, MTS'nin bozulması ve depozitonun kaybolması bizi en son ilgilendirecek olan şey. :) (Fizik Kanunları en azından biraz değişirse ne olacağını bir düşünün.)
Ve işe yarayıp yaramayacağını tahmin etmek bizim yöntemimiz değil, bu çingeneler için.
tabi tabi!
Ischo yerçekimi - sözde fiyat kalkıyor ve sonra düşüyor
tabi tabi!
Ischo yerçekimi - sözde fiyat kalkıyor ve sonra düşüyor
Bir futbolcunun topa vurup vuramayacağını tahmin etmek zor ama top zaten havadayken, tahmin edilecek ne var ki yere düşeceği belli oluyor. (Belki de doğrudur bir ağaca takılmak - bu tür durumlar için piyasada bir stop loss vardır.)
Ana şey, vurmadan önce tahmin tahminleriyle ilerlememek, umutsuz bir durum. El sallayacak gibi görünüyor ve sonra fikrini değiştirebilir.
Genel olarak, IMHO, aynı kalıplardan bazılarını takas edecek şekilde bir sistem kurmanız gerekir.
Bu, hem sinir ağlarında hem de onlarsız TS için tamamen geçerlidir. Böyle bir sistem, özünde, zamanla azalan aktivite ile OOS üzerinde işlem görecektir,
onlar. Yavaş yavaş, birim zaman başına işlem sayısı zaman içinde 0 olma eğiliminde olacaktır (verimlilik sabit bir seviyede kalır, yalnızca karlılık düşer, yalnızca gerçek kalıpların tabanını yenilemek için zaman içinde yeniden eğitmeniz gerekir), çünkü "öğrenilmiş" kalıplar giderek daha az yaygın. ...
Bu nedenle, TS tarafından işlenmekte olan verilere ilişkin herhangi bir enterpolasyon / yaklaşıklık ipucu olmamalıdır.
PS MetaDriver böyle bir aracımın konseptine yaklaşık 2 yıl önce tanık oldu.... ama yavaş yavaş sonsuz deneylerimin vahşiliğine o kadar saplandım ki farkına varmadan kendim yoldan çıktım. her şeyi yeniden yazmayı kolaylaştırın .. (
Teşekkür ederim.
Durumda - ağlar beslenmede çok seçici değilse, diyet az ya da çok göreve uygun olmalıdır. Eh, yani Bilinmeyen kalıpları aradığımız için, birçoğunun olduğu dizilere ihtiyacımız var, ayrıca sonuçla ilişkili olan birçok dizi var (bizim durumumuzda, tahmin).
Dolayısıyla ikinci an - tam olarak ne tahmin edileceği. Onlar. ne, sobsno çıktıya gönderilecek, ızgaraya ne öğretilecek. Bununla ilgili bir soru yok, ancak olmalı, aksi takdirde ızgara başarılı bir şekilde öğrenebilir, AutoOfSample'da tahmin kayıtları oluşturabilir ve dahası, çocuklukta müstehcen zorbalığa maruz kaldığı için iktidarsız kalabilir.
Bunu düşünmek zorunda değilim, ayrıntılara girmeyeceğim, çünkü ben kendim küçüğüm ...
;)
:-)
Sayesinde.
Anladım. Senck-s. Nişanlandım.