Kei Sanada / Profil
"Kei Sanada" is my internet alias. My hobby is algorithmic trading in the FOREX market, Quantopian.
Profession
Information technology consultant
・Gained experience in all processes in system development, proposal, requirement definition, conceptual/detail design, build/test, and maintenance.
・Assigned to CRM section of consulting farm from September 2002. Participated in the proposal and design/development of SFA/CRM systems.
・Worked on projects for the government, chemistry maker, precision apparatus maker, communication business, and finance business.
Sales
・Gained experience in corporate sales, existing customers, and prospects, as well as the development of new products.
・Created knowledge database of sales tools.
Internal IT System Dept.
・Internal IT System planning, development, operation and maintenance
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
http://yury-reshetov.com/
Automated Trading System "Сombo"
https://www.mql5.com/ru/code/7917
The ATS is based on the classical trend-following strategy and a double-layer neural network taught in to enter the market against the trend.
ニューラルネットワークとパーセプトロン
http://kazoo04.hatenablog.com/entry/agi-ac-15
単純パーセプトロンの解説・実装
http://qiita.com/murataR/items/74a3a89ffcccb688d71f
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
http://www.forexfactory.com/showthread.php?p=8750896
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
https://youtu.be/gu8uTTURudA
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
![Biantoro Kunarto](https://c.mql5.com/avatar/2014/10/542CDD9D-067E.jpeg)
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
![Üçüncü Nesil Nöral Ağlar: Derin Ağlar](https://c.mql5.com/2/12/Deep_neural_network_MetaTrader5__2.png)
Bu makale, makine öğreniminde yeni ve perspektif bir yön için ayrılmıştır - derin öğrenme veya daha doğrusu derin nöral ağlar. Bu, ikinci nesil nöral ağlar, bağlantılarının mimarisi ve ana türleri, öğrenme yöntemleri ve kuralları ve ana dezavantajları, ardından üçüncü nesil nöral ağ geliştirme tarihi, ana türleri, özellikleri ve eğitim yöntemleri hakkında kısa bir incelemedir. Gerçek veriler ile yığınlanmış bir otomatik kodlayıcının ağırlıkları tarafından başlatılan derin nöral ağ oluşturma ve eğitimi üzerine pratik deneyler yürütülmektedir. Girdi verilerinin seçilmesinden metrik türetmeye kadar tüm aşamalar ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Makalenin son kısmı, MQL4/R'ye dayalı yerleşik göstergeye sahip bir Expert Advisor içinde derin nöral ağın yazılım uygulamasını içermektedir.
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
https://www.mql5.com/en/code/15505
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
https://www.mql5.com/en/forum/149767
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)
![Kei Sanada](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/5709071B-F79D.jpeg)