交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 873

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阿列克谢-维亚兹米 金。

它看起来很好!但你如何将其转化为凡人可以理解的代码？

翻译起来也很容易

   Xmin=  0.0;
   Xmax= 10.0;
   Xcp = Xmin + (Xmax-Xmin)/2.0;
   Xcc = Xmax*2.0/3.0;

   Kmin= Xmin/Xcp;
   Kmax= Xmax/Xcp;

   if( x >= Xmax )            k= Kmax; else
   if( x <= Xmin )            k= Kmin; else
   if( (x>Xmin)&&(x<=Xcp) )   k= MathPow(X/Xcp,2.0);    else
   if( (x>Xcp) &&(x<=Xcc) )   k= 1.0+((X-Xcp)/Xcp)/3.0; else
   if( (x>Xcc) &&(x<Xmax) )   k= 1.0+MathPow((X-Xcp)/Xcp,2.0); 

参数X 的变化范围被划分为所需的子范围，函数K 的相应变化被指定在其中。

它看起来不错，如上图所示，对于问题中指定的特定范围

Xmin=0.0。

Xmax=10.0。

如果你改变了这些界限，美就会被打破。

但当范围边界可以改变且输出为所需的函数值时，也可以用一般的方式进行。

好吧，我希望建设的原则是清楚的，可以理解的。

好运。

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这样更好，我们将删除不必要的

.

   Xmin=  0.0;
   Xmax= 10.0;
   Xcp = Xmin + (Xmax-Xmin)/2.0;

   Kmin= Xmin/Xcp;
   Kmax= Xmax/Xcp;

   if( x >= Xmax )            k= Kmax; else
   if( x <= Xmin )            k= Kmin; else
   if( (x>Xmin)&&(x<=Xcp) )   k= MathPow(X/Xcp,2.0);    else
   if( (x>Xcp) &&(x<Xmax) )   k= 1.0+MathPow((X-Xcp)/Xcp,2.0); 

好运。

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有可能放大截断的效果

.

   Xmin=  0.0;
   Xmax= 10.0;
   Xcp = Xmin + (Xmax-Xmin)/2.0;

   Kmin= Xmin/Xcp;
   Kmax= Xmax/Xcp;

   if( x >= Xmax )            k= Kmax; else
   if( x <= Xmin )            k= Kmin; else
   if( (x>Xmin)&&(x<=Xcp) )   k= MathPow(X/Xcp,4.0);    else
   if( (x>Xcp) &&(x<Xmax) )   k= 1.0+MathPow((X-Xcp)/Xcp,4.0); 

我希望一切都很清楚，可以理解。

好运。

[Aleksey Vyazmikin]

Oleg avtomat:

有可能加强截断的效果

.

我希望一切都很清楚，可以理解。

好运。

谢谢你!

现在谈论清晰易懂还为时过早--我们必须实质性地考虑这个问题!

[Aleksey Vyazmikin]

请版主将所有关于系数的主题移到这个主题https://www.mql5.com/ru/forum/172114/page2#comment_7267439，以免它们在这里丢失。

[Yuriy Asaulenko]

阿列克谢-维亚兹米 金。
我请求版主将所有关于系数的主题帖子移到这个主题https://www.mql5.com/ru/forum/172114/page2#comment_7267439 ， 这样它们就不会在这里丢失。

在这里，我有一个问题，为什么你的挑战会出现在这个主题中？

当然，我并不介意，已经有很多人打酱油了，但这很有趣。不，我甚至不反对它，只是感兴趣，没有别的。

[Aleksey Vyazmikin]

Yuriy Asaulenko:

在这里，我有一个问题，为什么你的挑战会出现在这个主题中？

当然，我并不介意，已经有很多人在搞忽悠了，但这很有意思。不，我甚至不介意，只是感兴趣，没有别的。

因为根据我的观察，这个主题的人很少在其他主题中发帖，这可能意味着他们不看这些主题。

这个问题对于机器学习来说必须解决，因为我想象它的解决对于强化学习 来说是必要的，所以它与这个主题有关。

[Yuriy Asaulenko]

阿列克谢-维亚兹米 金。

因为根据我的观察，这个主题里的人很少在其他主题里发帖，这可能意味着他们不看这些主题。

这个问题应该为机器学习所解决，因为我想象它需要为强化学习所解决，所以它与这个主题有关。

而普通的sigmoids等不起作用？而在任何教科书中都有大量的内容。

而他们不读的东西，他们也不读。有时，也许。

[Aleksey Vyazmikin]

尤里-阿索连科。

标准的sigmoids等不适合吗？在任何一本教科书中，都有很多这样的人。

我应该在哪个州寻找它们并检查它们是否适合？我没有知识，是个傻瓜，所以我问聪明的人。

[Yuriy Asaulenko]

阿列克谢-维亚兹米 金。

我应该在哪个州寻找它们并检查它们是否合适？我没有知识--我是个傻瓜，所以我问聪明的人。

我们如何知道它们是否合适？你是否与NS（神经网络）打交道？

如果没有，你会怎么做？而这将更接近于MO的主题）。