神经网络的顾问，分享经验。 - 页 5

新评论
 
Stanislav Korotky:
过去曾做过一些事情。你可以在博客的预测 标签下读到它。
有趣的是，你刚刚使用了我在上面评论的混乱过程的概念。但这对我来说太他妈的复杂了 :)
 
Maxim Dmitrievsky:
是的，我读过......很多哲学......很少实现......所以人们喜欢哲学多于做实事 :):):)开个玩笑。但我希望看到的是，在神经网络上能稳定地以+交易。不披露代码和算法，只是作为一个激励因素 :)
.............
如果有的话，我很高兴能看一看......别开玩笑了。但请不要把雷舍托夫先生放在这里......。:-)
沃恩。整个巴特先生似乎因为沉沦而退出了神经...
 
有一个类似neuroproject.com的网站。我已经很久没有去过了。而这里也有一篇文章：在英文中输入Fann Fann Neural Network并阅读，其中neuro与指标相连。几年前我就在研究这个问题......然后我转而做其他事情...
 
Serqey Nikitin:
1

这与识别市场中的模式是一样的，在这种情况下肯定不需要网格。



2

尽管如此，在某一特定领域训练网格是它的缺点，它将不得不定期重新训练，尽管所有的烹饪技能......。

1 我同意。
2 那么你如何训练她呢？
如果不是在某一地区...
根据优化任何其他非神经系统的建议，对其进行重新训练。
 
Maxim Dmitrievsky:
标准问题，你想教什么？))

我对这个问题的处理方法是只有价格本身（它们的差异）和变量最好最多独立。

至于配给（带到区间），当然，每个变量按其最小值，而不是按任何一个变量。

 
Алексей:

我对这个问题的处理方法是只有价格本身（它们的差异）和变量最好最多独立。

至于配给（区间缩小），当然是按每个变量的最小值，而不是按任何一个变量。

那么你如何使价格正常化呢？我的意思是，我想知道，当价格超出学习范围时，比如说在一个趋势性的市场，这对网络结果有什么影响？啊，价格差异...好了，明白了。
 
Алексей:

我对这个问题的处理方法是只有价格本身（它们的差异）和变量最好尽可能地独立。

变量是什么？对了，你过得怎么样？)
 
Комбинатор:
这些变量是什么？顺便说一下，你怎么样了？)
我正在取得良好的进展，但幅度不大。我还没有完成真正的测试。我以后一定要把它贴出来。

我做了一个平行的模型。这个想法很古老，也很简单，它早已被人们所接受。 我选择了一个滞后期的组合，对于这些滞后期，我采取了价格差异，以便在预测增长的标志时产生的偏度，a）在统计上有意义，在独立样本上可重复，b）使这些滞后变量之间的冗余度尽可能小。已经有这么多错综复杂的问题，都是关于inf的理论。观察观察的独立性要求。也许以后我会以某种概括的方式把它画出来。但坦率地说，我还没有发现任何奇迹。) 我正在运行5M分钟并生成规则。弱依赖性是相当稳定的，但还带有小的MO。

但我有一切，没有神经网络。我终于能够获得易于阅读的规则，并使用它们来创建专家顾问代码。这一切都归功于理论信息的能力。

 
Roman Shiredchenko:
1 我同意。
2 那么你如何训练她呢？
如果不是在某一地区...
根据优化任何其他非神经系统的建议，重新训练它。
它应该自己决定重新训练的时期，它应该有几个训练的时期和几个交易策略。 这将使你能够同时抓住几个模式，当一个开始失败时，另一个就开始赚钱。而且应该实时进行再培训。
 
Maxim Dmitrievsky:
标准问题：你想学什么？))

自我学习的神经网络。

你把指数，图表，标记你看到的进入和退出点。

网格似乎是在寻找模式，或者记住指数的位置和方向，以及账户与理想的+-%偏差。

我没有学到任何关于黄金的东西。

也许你应该在Eurobucks上教它......。

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