交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1123 1...111611171118111911201121112211231124112511261127112811291130...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2018.10.19 16:48 #11221 Mihail Marchukajtes: 好吧，让我们谈谈.....你能把你的人工智能减少到一个神经元，并仍然运行我的数据吗？当然，尊重桑尼奇，但我可以自己在拉特尔做统计分析，我可以在那里转网......。没意思 :-(到目前为止，我还没有等到答案，坦率地说，我也不指望得到答案了.......。又是谁和什么阻止你以你认为合适的方式去做？你训练一个神经元，称其为人工智能，当然，这很有趣，但如果它有效，那为什么不呢？顺便说一句，我并不太支持复杂的解决方案，但我认为摆弄一两个神经元不太可能有什么意思。这就是为什么我没有看到任何热心人愿意检查什么。 顺便说一句，马克西姆大约在一年半前已经对雷舍托夫的神经元进行了调整，他的图形 成堆飞出。但他很早就放弃了。可能有这方面的原因）。 Yuriy Asaulenko 2018.10.19 17:10 #11222 马克西姆-德米特里耶夫斯基。1个神经元不拉，做了很多神经元，但由于权重的数量，优化器开始窒息，云计算吃了很多的资源。 之后，我从模糊逻辑（模糊输出）做了一个神经元，它只有2个权重，甚至是1个。这些模糊神经元的组合已经被优化得快了许多倍，但这是一个大量的写作，而且优化器并不灵活。 这就是为什么我们走了另一条路很明显，1没有也不可能拖。 嗯，他们都是NS的现状，而且有模糊的逻辑。 我的NS需要很长的时间来学习--总共大约一天。我认为这很正常。它们工作得很快，即使在慢速软件（确切地说，是shell）上也是如此--没有性能问题。 另一种方式是什么呢？ Maxim Dmitrievsky 2018.10.19 17:33 #11223 不。不幸的是，我不是一个雄辩和正式证明的大师，事实上，我会仔细考虑，如何正式地证明它，只是为了澄清自己，我甚至不记得确切的时间和从谁那里学到的，或者一般来说，这是不言而喻的，但如果只是在 "常识 "层面，未来（向前）是我们无法得到的，不应该在学习阶段以任何形式，我们通过过去学习算法，即ML的测试和优化的未来根本不应该看到未来。谈论通过窗口过滤器获得的样本的 "独立性 "是天真的；想想看，例如每一个 "独立 "的点都有一些以不同窗口为特征的动量，并以移向未来的动量为目标，而下一个点在特征中已经有一个目标))))不...这只是另一种偷看的方式。不，不服气））。 我仍然可以接受，如果动量窗口太大，那么也许会在某种程度上影响到前进后退，尽管...不 Mihail Marchukajtes 2018.10.19 18:51 #11224 马克西姆-德米特里耶夫斯基。窥视仍然只能作为一个小错误出现在火车上，而不是在测试中。 与森林无关--有了森林，即使不偷看，你也能在任何受训者身上达到可忽略的误差。仿佛是为最大限度的过度训练而设计的 :)通过窥视未来，你们在坑害自己.....。所有想愚弄市场的人，比如说马丁斯等等。他们首先欺骗自己。 最主要的是要尽快意识到这一点。他们首先是在欺骗自己。 最主要的是要尽快了解它。你必须是一个多么白痴的人，才会知道自己欺骗了自己，还继续这样做。我的意思是matinoshootnikogriders或者不管他们怎么称呼自己 :-) Sergey Chalyshev 2018.10.19 18:58 #11225 怎么了？ Yuriy Asaulenko 2018.10.19 19:54 #11226 伊戈尔-马卡努。fxsaber主题是一个非常好的工具，我坐在这里想，如果一个好的模型可以用更简单的方法来描述，那么NS/lesa等是多么的必要 - fxsaber再次证明了这一点；)实际上，两种方法，有MO和没有MO，都是平等的。实际上，IR需要一些想法，就像一个简单的策略一样。 Igor Makanu 2018.10.19 19:59 #11227 尤里-阿索连科。实际上，两种方法，有和没有国防部，都是平等的。你需要在ME下有某种想法，事实上，就像你需要一个普通的战略一样。我今天在想这个问题，我已经厌倦了阅读...但我说服了自己：如果有一个用于MA的TS，那么MA就可以用NS来做（它是 elementary....），所以值得完成NS.... 的理论研究来做一个MA。 )))) Yuriy Asaulenko 2018.10.19 20:03 #11228 伊戈尔-马卡努。我今天一直在思考这个话题......我已经厌倦了阅读...但我说服了自己：如果有一个用于MA的TS，那么可以用NS做一个MA（它是elementary....），所以还是值得完成NS....的理论研究来做一个MA ))))这就是我开始的地方。我一直在用NS解决原始的任务，比如识别MAH的交叉点和其他市场的废话，这在实践中绝对是无用的。但我发现了放马的地方）。 Ivan Negreshniy 2018.10.19 20:16 #11229 耻辱。落后就是露阴癖，在阿尔戈里特的环境中，为你感到羞愧。 那是为了你的顿悟，因为把有利可图的交易称为随机的，就像把牛熊和展览者混为一谈。 Igor Makanu 2018.10.19 20:23 #11230 马克西姆-德米特里耶夫斯基。是的，这个主题仍然可以发展......仍然有更多的空间 )阿托！我认为，这是过去多年来真正的新主题......可以说，fxsaber把空间和时间 联系在了一起 ;) 1...111611171118111911201121112211231124112511261127112811291130...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
好吧，让我们谈谈.....
你能把你的人工智能减少到一个神经元，并仍然运行我的数据吗？当然，尊重桑尼奇，但我可以自己在拉特尔做统计分析，我可以在那里转网......。没意思 :-(
到目前为止，我还没有等到答案，坦率地说，我也不指望得到答案了.......。
又是谁和什么阻止你以你认为合适的方式去做？你训练一个神经元，称其为人工智能，当然，这很有趣，但如果它有效，那为什么不呢？顺便说一句，我并不太支持复杂的解决方案，但我认为摆弄一两个神经元不太可能有什么意思。这就是为什么我没有看到任何热心人愿意检查什么。
顺便说一句，马克西姆大约在一年半前已经对雷舍托夫的神经元进行了调整，他的图形 成堆飞出。但他很早就放弃了。可能有这方面的原因）。
1个神经元不拉，做了很多神经元，但由于权重的数量，优化器开始窒息，云计算吃了很多的资源。
之后，我从模糊逻辑（模糊输出）做了一个神经元，它只有2个权重，甚至是1个。这些模糊神经元的组合已经被优化得快了许多倍，但这是一个大量的写作，而且优化器并不灵活。
这就是为什么我们走了另一条路
很明显，1没有也不可能拖。
嗯，他们都是NS的现状，而且有模糊的逻辑。
我的NS需要很长的时间来学习--总共大约一天。我认为这很正常。它们工作得很快，即使在慢速软件（确切地说，是shell）上也是如此--没有性能问题。
另一种方式是什么呢？
不幸的是，我不是一个雄辩和正式证明的大师，事实上，我会仔细考虑，如何正式地证明它，只是为了澄清自己，我甚至不记得确切的时间和从谁那里学到的，或者一般来说，这是不言而喻的，但如果只是在 "常识 "层面，未来（向前）是我们无法得到的，不应该在学习阶段以任何形式，我们通过过去学习算法，即ML的测试和优化的未来根本不应该看到未来。谈论通过窗口过滤器获得的样本的 "独立性 "是天真的；想想看，例如每一个 "独立 "的点都有一些以不同窗口为特征的动量，并以移向未来的动量为目标，而下一个点在特征中已经有一个目标))))不...这只是另一种偷看的方式。
不，不服气））。
我仍然可以接受，如果动量窗口太大，那么也许会在某种程度上影响到前进后退，尽管...不
窥视仍然只能作为一个小错误出现在火车上，而不是在测试中。
与森林无关--有了森林，即使不偷看，你也能在任何受训者身上达到可忽略的误差。仿佛是为最大限度的过度训练而设计的 :)通过窥视未来，你们在坑害自己.....。所有想愚弄市场的人，比如说马丁斯等等。他们首先欺骗自己。 最主要的是要尽快意识到这一点。他们首先是在欺骗自己。 最主要的是要尽快了解它。你必须是一个多么白痴的人，才会知道自己欺骗了自己，还继续这样做。我的意思是matinoshootnikogriders或者不管他们怎么称呼自己 :-)
怎么了？
fxsaber主题是一个非常好的工具，我坐在这里想，如果一个好的模型可以用更简单的方法来描述，那么NS/lesa等是多么的必要 - fxsaber再次证明了这一点；)
实际上，两种方法，有MO和没有MO，都是平等的。实际上，IR需要一些想法，就像一个简单的策略一样。
实际上，两种方法，有和没有国防部，都是平等的。你需要在ME下有某种想法，事实上，就像你需要一个普通的战略一样。
我今天在想这个问题，我已经厌倦了阅读...但我说服了自己：如果有一个用于MA的TS，那么MA就可以用NS来做（它是 elementary....），所以值得完成NS.... 的理论研究来做一个MA。
))))
我今天一直在思考这个话题......我已经厌倦了阅读...但我说服了自己：如果有一个用于MA的TS，那么可以用NS做一个MA（它是elementary....），所以还是值得完成NS....的理论研究来做一个MA
))))
这就是我开始的地方。我一直在用NS解决原始的任务，比如识别MAH的交叉点和其他市场的废话，这在实践中绝对是无用的。但我发现了放马的地方）。
落后就是露阴癖，在阿尔戈里特的环境中，为你感到羞愧。
是的，这个主题仍然可以发展......仍然有更多的空间 )
阿托！我认为，这是过去多年来真正的新主题......可以说，fxsaber把空间和时间 联系在了一起
;)