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神经网络是否与历史相适应？或者你只需要改变一些东西（戳哪里），让它看起来像有利可图的东西。
神经网络只执行你给它的任务，如果你想要一个 "市场公式"，它用历史数据为你计算。
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我认为，问题不在于你捅了什么，捅在哪里，以及你还准备捅谁。
神经网络只执行你给它的任务，如果你想要一个 "市场公式"，它用历史数据为你计算。
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也就是说，不使用3个层，每个层有20个神经元（如例子），而使用10个层，每个层有100个神经元，这没有意义？因为我今天已经想装载我的Kor i7了。
那么，与其使用3个层，每个层有20个神经元（如例子中），不如使用10个层，每个层有100个神经元，这是否有意义？我今天已经想把我的Kor i 7装起来了
在这里，你问了一个具体的问题，但可惜没有具体的答案，我已经看了一百多个关于NS的视频，并专门上网搜索了这个问题--NS的配置是一个机会问题，没有具体的建议--只有一般的原则。
被误解的教师继续潜入...在布谷鸟的巢穴上...
是否有无缩水的策略？
另一点是，马克西姆的方法涉及到不断的再训练，因此，如果每周都进行再训练，图表会如何爬行，这很有意思。
你能告诉我神经网络出了什么问题吗？我在当地网站上读到关于从NeuroPro程序到Expert Advisor的输入神经网络传输。我按照描述做了一切，得到了同样的结果
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虽然我的专家顾问没有交易逻辑，但除了几百个实数的集合--神经元组的权重和求和公式。
在我看来，这就是问题所在--没有逻辑，因此完全可以自由地对价格历史进行最佳近似。对于一个静止的过程，这将是正确的方法，但在我们的案例中，它并不完整，因此不是静止的。使用有想法的预测器--在我看来这更正确。
顺便问一下，网络中每层有多少个输入神经元和神经元的层数？
那么，与其使用3个层，每个层有20个神经元（如例子中），不如使用10个层，每个层有100个神经元，这是否有意义？我今天已经想把我的Kor i 7装起来了
是否有无缩水的策略？
另一件事是，马克西姆的方法意味着不断地重新训练，因此，如果我们每周重新训练，图表会如何爬行，这很有趣。
我不是专门为了 "看看 "会发生什么而在第二周重新训练。
到目前为止，这没什么大不了的。没有人说它是圣杯，它是一个快速学习的机器，在图表的 "好 "块上运行良好。
我目前正在从python改写新的功能，那里相当复杂，但他们应该会改善TC。我将在MB中单独写一篇关于他们的文章。
数据集呢？
我有阿库拉西57.3%的loglos 0.688
https://c.mql5.com/3/275/market66.zip
准确率:65% 对数损失:0.61382
ZS纯数据集是不酷的，它将与每个芯片bid/ask很好地能够在测试器上运行，好和语义的输出值，返回，沃拉，等等。
NS是与优化器相同的配合，甚至在更大程度上。
不幸的是，许多人不了解这一点，并继续与之打交道。而要理解它是如此简单和明显。
在外汇中没有MO或神经网络是有用的。
你能告诉我神经网络有什么问题吗？我在当地网站上看到关于从NeuroPro程序移植到Expert Advisor的神经网络。我按照描述做了一切，得到了同样的结果
但是，只要我到了前线，或者反过来，只要我超过了规定的期限，纯粹的混乱就开始了，没有一点生机，利润要么立即见底，要么飞出，没有任何系统性利润增长的迹象，哪怕是一点点。
神经网络是否与故事相符？还是我们只需要改变一些东西（戳哪里），让它看起来像一个盈利的。但是，究竟需要改变什么（在程序内或可能使用另一个程序）。
这实在是太令人惊讶了，算法中没有故意的调整，因为它发生在测试器grails中，也就是说，EA没有提前看，但有趣的是，当你在设置中设置 "如果预测小于50点就不开仓"，然后在重新测试时...只有在新闻烛台 前开出的交易，正确的方向和所需的利润大小（整个冲动）仍然存在。虽然，专家顾问中没有任何交易逻辑，除了数百个实数的集合--神经网络的权重和求和公式。
事实证明，你已经找到了大家都在谈论的圣杯？
只是别忘了与维克多-察雷戈罗 杰夫（NeuroPro的创建者）分享利润，他们说他在克拉斯诺亚尔斯克，在一个生态灾难的城市，靠每小时5-10美元的家教和写论文为生，生活在匮乏之中。