"新神经 "是MetaTrader 5平台的一个开源神经网络引擎项目。 - 页 25 1...181920212223242526272829303132...100 新评论 TheXpert 2011.10.23 12:22 #241 -亚历山大--。如果你需要微分进化法的示例代码，我可以发给你。该方法非常简单。它寻找的是全球极值。 可能是有用的。如果可能的话，最好是有描述的参考。谢谢你。 Avals 2011.10.23 12:34 #242 joo: 不，我不是这么说的。测试和优化期与获利值一样是一个重要的系统参数，如果它被用于例如。而且，仅仅因为网络被重新训练而删除一些数据或增加一些数据是很愚蠢的。最好是在音乐厅里改变一些东西（例如，改变网络的拓扑结构）。 TheXpert， 谢谢，我会 看一下的。 TheXpert 2011.10.23 12:34 #243 纸杯。各位程序员，创建这样一个NS，我们将开始测试它。你似乎会编程，有一点。让我给你一个带有网格的dll，并告诉你如何使用它（这并不难），你提供一个模型进行测试和讨论。毕竟，是你创造了输入和输出，电网并不关心要学习什么。诚然可惜，我只能提供一个4k的例子。网格呼应网格。我不想给你dll的源代码。如果你害怕，我可以把消息来源交给一个值得信赖的人去编纂。我也可以把组件（dllka + EA）放出来给大家看。 Andrey Dik 2011.10.23 12:36 #244 阿瓦尔斯。 测试和优化期与止盈值一样是重要的系统参数，如果它被用于例如。而且，仅仅因为网络被重新训练而删除一些数据或增加一些数据是愚蠢的。最好是改变音乐学院的一些东西（如拓扑结构）。 如果你已经在网络上工作了10年左右，那么你应该在你的专业领域内进行一次进修，然后再说话。 TheXpert 2011.10.23 12:39 #245 joo: 如果你在大约10年前就参与了网络建设，你应该先刷新你在相关领域的知识，然后再说话。来吧你。MLP是好得不得了的。先生们，我们不要吵架，这就是我的观点。 Andrey Dik 2011.10.23 13:01 #246 TheXpert。 先生们，我们不要吵架，这就是我要说的。还没有人这样做。然而，我们需要理解为什么他们减少层中的神经元数量，增加样本数量（两种情况的本质是一样的--减少神经元的自由度）--当然要达到一定的限度--直到网络停止学习。 如果没有人理解如何以最简单的方式使用神经引擎，谁还需要这种创建神经引擎的西西弗任务。看来你需要写一本傻瓜手册，以便有效地与发动机一起工作--像有用的提示。否则，我们将面临大量来自简单用户的指责，交易者："我使用神经引擎，但我的存款在我眼前融化了--这算哪门子的愤怒？我会抱怨的! Victor Nikolaev 2011.10.23 13:19 #247 TheXpert。 嗯，这就是有能力的人，但不是程序员的可取之处。 也许我可以做到这一点。我没有资格成为一个程序员，我没有两个学位。但我擅长的东西。 михаил потапыч 2011.10.23 13:21 #248 现在没有必要做飞船，不管你们每个人已经有多少经验和包袱。你不需要汽车，也不需要自行车，只需要一辆滑板车。简单、直白、可理解和可靠。在这个阶段，它将解除你对星舰最佳燃料配方的争议。仅仅拥有一辆工作的滑板车这一事实就会吸引人们的注意。它不能解决超级问题？它不必如此。这足以吸引人们的注意，它将使你更容易对简单的事情作出妥协。 Mykola Demko 2011.10.23 14:07 #249 纸杯。 我将制定我需要的交易内容。其他交易者会补充。...在我想得到的东西。 各位程序员，请创建这样一个NS，我们将开始测试它。我们将在论坛上公布测试结果并进行讨论。通过这种方法，交易者和程序员在短时间内将开始说一种双方都能理解的语言。从上述内容中，我得出结论：。你必须有三个区块1个预处理单元2 NS3个后处理单元预处理将准备和分配必要的数据给输入。国家安全局在他们之间悬而未决后处理包括输出的样本和对专家顾问输出的解释。前处理和后处理必须在同一个类中，否则我们可能会在训练的输入和输出的匹配上出现问题。 这个类向NS输出两个输出数组（输入和输出），输出数组是通过互斥的方法输出的（在训练模式下只读，在工作模式下只写）。因此，用户用自己的虚拟方法饱和预处理和后处理，连接到NS的pre_post_processing 类，并从EA调用该类。专家顾问类只返回后处理的数据（直接从市场环境接收数据）。类似这样的事情。 [删除] 2011.10.23 14:43 #250 Vinin: 也许我可以做到。我不可能成为一个程序员，我没有两个学位。但我已经有了一些进展。维克多，欢迎任何帮助。Mischek: 鉴于你们每个人都已经有丰富的经验和包袱，你们现在不需要建造一艘飞船，无论你们多么希望这样做。不需要汽车，不需要自行车，做个滑板车吧。简单、直白、可理解和可靠。在这个阶段，它将解除你对星舰最佳燃料配方的争议。仅仅拥有一辆工作的滑板车这一事实就会吸引人们的注意。它不能解决超级问题？它不必如此。这足以吸引人们的注意，它会让你更容易在简单的事情上妥协。我同意。这些星际飞船呢，让我们做一个滑板车/自行车（我的意思是，你不需要发明它，你只需要在MQL中实现它）。让我们设定一个具体的任务，并思考如何最大限度地提高其有效性。例如，想象一下，我不知道什么是MQL5（我对OOP的了解也只是傻瓜水平），我从来没有和NS打过交道（不是说有了NS，我就不了解专家顾问系统等）。但我可以换手，有一定的TS。因此，让我们想象一下，我所有的知识足以制定以下内容。1.我需要一个神经元组，根据某些数据和某些规则（事先不知道），以某种信号的形式产生某种结果。在输出端，我们将有以下选项：买入、卖出、等待。2 这些信号应该来自不同的来源。例如，它可以是：简单的蜡烛 图，标准指标（CCI，MA，RSI，Stochastic等），价格反馈和其他可以想到的交易商的东西。网络的逻辑和功能将在任何情况下实现，而网络究竟如何训练，这并不重要（对我来说，NS是一个黑/白盒子）。但在训练方面，重要的是有机会使用预先准备好的文件（或几个文件）中的数据进行训练，用于交易员/专家在交易账户上的行动（或可能有一些其他选择）。4.这套规则必须能够保存在一个文件中，如果有必要，可以从文件中加载。从这一切出发，我们需要得到一个由 "两层 "神经元组成的NS（记住，我是个傻瓜！）。a) 第一层由分析原始信号（指标、烛台形态、报价流等）的神经元组成。在一个简化版本中，每个神经元只处理一个输入源。 在输出端我们得到三个选项--买入、卖出、等待。b) 从一个或多个 "初始 "水平神经元接收编码信号（买、卖、等待）。根据规则产生一个单一的信号。 1...181920212223242526272829303132...100 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
如果你需要微分进化法的示例代码，我可以发给你。该方法非常简单。它寻找的是全球极值。
不，我不是这么说的。
测试和优化期与获利值一样是一个重要的系统参数，如果它被用于例如。而且，仅仅因为网络被重新训练而删除一些数据或增加一些数据是很愚蠢的。最好是在音乐厅里改变一些东西（例如，改变网络的拓扑结构）。
TheXpert， 谢谢，我会 看一下的。
各位程序员，创建这样一个NS，我们将开始测试它。
你似乎会编程，有一点。
让我给你一个带有网格的dll，并告诉你如何使用它（这并不难），你提供一个模型进行测试和讨论。毕竟，是你创造了输入和输出，电网并不关心要学习什么。
诚然可惜，我只能提供一个4k的例子。网格呼应网格。
我不想给你dll的源代码。如果你害怕，我可以把消息来源交给一个值得信赖的人去编纂。
我也可以把组件（dllka + EA）放出来给大家看。
测试和优化期与止盈值一样是重要的系统参数，如果它被用于例如。而且，仅仅因为网络被重新训练而删除一些数据或增加一些数据是愚蠢的。最好是改变音乐学院的一些东西（如拓扑结构）。
如果你在大约10年前就参与了网络建设，你应该先刷新你在相关领域的知识，然后再说话。
来吧你。MLP是好得不得了的。
先生们，我们不要吵架，这就是我的观点。
先生们，我们不要吵架，这就是我要说的。
还没有人这样做。
然而，我们需要理解为什么他们减少层中的神经元数量，增加样本数量（两种情况的本质是一样的--减少神经元的自由度）--当然要达到一定的限度--直到网络停止学习。
如果没有人理解如何以最简单的方式使用神经引擎，谁还需要这种创建神经引擎的西西弗任务。看来你需要写一本傻瓜手册，以便有效地与发动机一起工作--像有用的提示。否则，我们将面临大量来自简单用户的指责，交易者："我使用神经引擎，但我的存款在我眼前融化了--这算哪门子的愤怒？我会抱怨的!
嗯，这就是有能力的人，但不是程序员的可取之处。
现在没有必要做飞船，不管你们每个人已经有多少经验和包袱。
你不需要汽车，也不需要自行车，只需要一辆滑板车。简单、直白、可理解和可靠。在这个阶段，它将解除你对星舰最佳燃料配方的争议。
仅仅拥有一辆工作的滑板车这一事实就会吸引人们的注意。它不能解决超级问题？它不必如此。这足以吸引人们的注意，它将使你更容易对简单的事情作出妥协。
我将制定我需要的交易内容。其他交易者会补充。
...
在我想得到的东西。
各位程序员，请创建这样一个NS，我们将开始测试它。我们将在论坛上公布测试结果并进行讨论。通过这种方法，交易者和程序员在短时间内将开始说一种双方都能理解的语言。
从上述内容中，我得出结论：。
你必须有三个区块
1个预处理单元
2 NS
3个后处理单元
预处理将准备和分配必要的数据给输入。
国家安全局在他们之间悬而未决
后处理包括输出的样本和对专家顾问输出的解释。
前处理和后处理必须在同一个类中，否则我们可能会在训练的输入和输出的匹配上出现问题。 这个类向NS输出两个输出数组（输入和输出），输出数组是通过互斥的方法输出的（在训练模式下只读，在工作模式下只写）。
因此，用户用自己的虚拟方法饱和预处理和后处理，连接到NS的pre_post_processing 类，并从EA调用该类。专家顾问类只返回后处理的数据（直接从市场环境接收数据）。
类似这样的事情。
也许我可以做到。我不可能成为一个程序员，我没有两个学位。但我已经有了一些进展。
维克多，欢迎任何帮助。
鉴于你们每个人都已经有丰富的经验和包袱，你们现在不需要建造一艘飞船，无论你们多么希望这样做。
不需要汽车，不需要自行车，做个滑板车吧。简单、直白、可理解和可靠。在这个阶段，它将解除你对星舰最佳燃料配方的争议。
仅仅拥有一辆工作的滑板车这一事实就会吸引人们的注意。它不能解决超级问题？它不必如此。这足以吸引人们的注意，它会让你更容易在简单的事情上妥协。
我同意。这些星际飞船呢，让我们做一个滑板车/自行车（我的意思是，你不需要发明它，你只需要在MQL中实现它）。
让我们设定一个具体的任务，并思考如何最大限度地提高其有效性。例如，想象一下，我不知道什么是MQL5（我对OOP的了解也只是傻瓜水平），我从来没有和NS打过交道（不是说有了NS，我就不了解专家顾问系统等）。但我可以换手，有一定的TS。
因此，让我们想象一下，我所有的知识足以制定以下内容。
1.我需要一个神经元组，根据某些数据和某些规则（事先不知道），以某种信号的形式产生某种结果。在输出端，我们将有以下选项：买入、卖出、等待。
2 这些信号应该来自不同的来源。例如，它可以是：简单的蜡烛 图，标准指标（CCI，MA，RSI，Stochastic等），价格反馈和其他可以想到的交易商的东西。
网络的逻辑和功能将在任何情况下实现，而网络究竟如何训练，这并不重要（对我来说，NS是一个黑/白盒子）。但在训练方面，重要的是有机会使用预先准备好的文件（或几个文件）中的数据进行训练，用于交易员/专家在交易账户上的行动（或可能有一些其他选择）。
4.这套规则必须能够保存在一个文件中，如果有必要，可以从文件中加载。
从这一切出发，我们需要得到一个由 "两层 "神经元组成的NS（记住，我是个傻瓜！）。
a) 第一层由分析原始信号（指标、烛台形态、报价流等）的神经元组成。在一个简化版本中，每个神经元只处理一个输入源。 在输出端我们得到三个选项--买入、卖出、等待。
b) 从一个或多个 "初始 "水平神经元接收编码信号（买、卖、等待）。根据规则产生一个单一的信号。