思想交流 - 页 11 1...456789101112131415161718...36 新评论 [删除] 2007.10.28 06:04 #101 Vinin: 特立独行。 FION: 维克多，你处理过科霍宁地图吗？我还没有遇到过任何可以理解的多层NS的 "鱼"。我希望能感受到一些具体的东西，即使它不能很好地用于评估。还是那句话--网格训练，计算机能容纳多少个参数？虽然进入这些 "评分标准"......，但有陷入其中的危险。基本上，我们可以通过使用同一组指标限制参数来优化网格。 在这里的某个地方（在论坛），我发布了一个顾问不科霍宁，但网的分层 我认为它可以作为一条鱼。 你能不能说得更具体一点？它肯定已经被淘汰了。 '神经网络训练'--这里有各种一般性的想法 "在MTS中使用人工智能"--在我的帖子中附有一位专家 我看过你的代码，学到了一些东西，特别是关于指标数据的规范化，但总的来说，我没能掌握结构，我卡在了数组里。 阵列中的数组真的很复杂 :( MQL中没有对象或至少没有结构，在这个意义上严重阻碍了这个过程。 要么数组包装得很好，没有半升就不能理解，要么包装很清楚，但代码很吓人 :( 如果你不了解数组，请问我会尽量记住并解释。 Victor Nikolaev 2007.10.28 06:23 #102 maveric: 维宁。 特立独行。 FION: 维克多，你处理过科霍宁地图吗？我还没有遇到过任何可以理解的多层NS的 "鱼"。我希望能感受到一些具体的东西，即使它不能很好地用于评估。还是那句话--网格训练，计算机能容纳多少个参数？虽然进入这些 "评分标准"......，但有陷入其中的危险。基本上，我们可以通过使用同一组指标限制参数来优化网格。 我在这里的某个地方（在论坛上）发布了一个提示 不是科霍宁，而是多层网 我认为它可以作为一条鱼。 你能说得更具体些吗？它肯定已经被淘汰了。 '神经网络训练'--这里有各种一般性的想法 "在MTS中使用人工智能"--在我的帖子中附有一位专家 我看过你的代码，学到了一些东西，特别是关于指标数据的规范化，但总的来说，我没能掌握结构，我卡在了数组里。 阵列中的数组真的很复杂 :( MQL中没有对象或至少没有结构，在这个意义上严重阻碍了这个过程。 要么数组包装得很好，没有半升就不能理解，要么包装很清楚，但代码很吓人 :( 如果你不了解数组，请问我，我会尽量记住并解释。 我看到了那个代码，翻了翻，就记住了。它是以C语言的代码为基础的。翻译和改编。增加了贸易功能。 我暂时对反向分配网络不感兴趣。 我没有足够的技术能力去做一个正常的电网。一个小的没有任何影响。 我想并且已经开始重新设计专家顾问（我需要很多时间来优化它）；我将使它成为自我培训。Kohonen层只用于数据压缩。我必须决定压缩比。到目前为止，我已经拿了太多的东西，这也是由于技术能力的原因。 Yurixx 2007.10.28 09:06 #103 2维宁 Yurixx: 维宁。 我推荐阅读F. Wasserman《神经计算机科学：理论与实践 》。它写得非常好。如果你需要，我可以通过电子邮件寄给你。我不仅可以阅读这本书，还可以阅读其他书籍。 如果不嫌麻烦，我也是。我的地址在我的个人资料中。 我最近得出的结论是，如果没有NS，我的系统就无法被教导正确的交易。正如我所看到的，我是一个糟糕的老师。:-)我有一个想法，它需要适当的数据聚类，我的系统也是如此。嗯，据我所知，它们可以使用Kohonen网络进行集群。但是我第一次尝试通过这一切，还没有取得任何结果。我对它的了解太少了。我需要阅读一些好的东西，既要有明确的观点，又要有实际使用的好例子。 我读过NS上的整条布线，但这不是我的水平。需要立即填补空白。 我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。 Victor Nikolaev 2007.10.28 09:29 #104 Yurixx: 2维宁 尤里克斯。 维宁。 我推荐阅读F. Wasserman《神经计算机科学：理论与实践 》。它写得非常好。如果你需要，我可以通过电子邮件寄给你。我不仅可以阅读这本书，还可以阅读其他书籍。 如果不嫌麻烦，我也是。我的地址在我的个人资料中。 我最近得出的结论是，如果没有NS，我的系统就无法被教导正确的交易。正如我所看到的，我是一个糟糕的老师。:-)我有一个想法，它需要适当的数据聚类，我的系统也是如此。嗯，据我所知，它们可以使用Kohonen网络进行集群。但是我第一次尝试通过这一切，还没有取得任何结果。我对它的了解太少了。我需要阅读一些好的东西，既要有明确的观点，又要有实际使用的好例子。 我读过NS上的整条布线，但这不是我的水平。需要立即填补空白。 我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。 已发送。 Yurixx 2007.10.28 16:27 #105 Vinin: 尤里克斯。 我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。 已发送。 很奇怪，我还没有收到。 Victor Nikolaev 2007.10.28 16:33 #106 Yurixx: 维宁。 尤里克斯。 我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。 已发送。 很奇怪，我还没有收到。 再发一次？ Yurixx 2007.10.28 21:43 #107 Vinin: 尤里克斯。 维宁。 尤里克斯。 我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。 已发送。 很奇怪，我还没有收到。 我应该再发一次吗？ 谢谢你，我现在明白了。 Leonid Borsky 2007.12.05 23:25 #108 大家好。我建议使用所谓的"趋势检测器"。我没有想到我的这个发现会有这么好的结果。不小心弄瞎了它--把它放进去。我几乎在每一个专家顾问中都插入了这部分内容，即使是一个亏损的专家顾问也能产生一些利润!它减少了逆向交易的数量（主要是亏损的交易），并大大增加了专家顾问的盈利参数，通常至少有两个！这就是所谓的 "逆向交易"。这意味着，在优化期之外，我们更有可能获利！"。 这个想法是这样的：我们把BearsPower和BullsPower指标（牛市力量和熊市力量）拿出来，互相比较。但只要比较一下--这是个痛苦的事情。用程序来做是很麻烦的。这就是为什么我把MA放在他们身上，并在零条上比较MA值的原因!只要把这些值加起来就可以了=三角洲。进一步说，一切都很简单。如果DELTA ...>0 - 趋势是向上的。否则，它就会往下走。我们只需要在条件中加入买入如果((Delta>=0) && ...... 而在卖出条件中--如果((Delta<=0) && ...... 在任何专家顾问的外部参数中，插入 : //----------------------------------------------------------- extern int PeriodPower =13; extern int Period_Bulls =11; extern int Period_Bears =10; //----------------------------------------------------------- 你不需要插入它。但是，你必须拿起这些参数，直接在代码中插入数值而不是变量名。下面是这一区块本身。//================ Определитель тренда ============================ double Bears_array[50]; int cx=0; while (cx<51) {Bears_array[cx]= iBearsPower(NULL, 0, PeriodPower,PRICE_CLOSE,cx); cx++; } ArraySetAsSeries(Bears_array,true); double MA_Bears =iMAOnArray(Bears_array,0,Period_Bears,1,MODE_SMMA,0); double Bulls_array[50]; int lx=0; while (lx<51) {Bulls_array[lx]= iBullsPower(NULL, 0, PeriodPower,PRICE_CLOSE,lx); lx++; } ArraySetAsSeries(Bulls_array,true); double MA_Bulls =iMAOnArray(Bulls_array,0,Period_Bulls,1,MODE_SMMA,0); double Delta = MA_Bears + MA_Bulls; /*Comment ("Delta ", Delta ,"\n") */ //===================================================================下面是一个例子，说明一个EA如何与趋势检测器一起工作。我们可以看到，在上升趋势的情况下，买入仓位被打开，反之亦然。也许有人会有改进和完善设计的建议。我想知道这个趋势检测器的前景如何。 khorosh 2007.12.06 01:14 #109 leonid533. 请让我知道 - 这些参数（13,11,10）是为GBPJPY和TF - M30找到的吗？ Victor Nikolaev 2007.12.06 02:58 #110 leonid553:大家好。我建议使用所谓的"趋势检测器"。我没有想到我的这个发现会有这么好的结果。不小心弄瞎了它--把它放进去。我几乎在每一个专家顾问中都插入了这部分内容，即使是一个亏损的专家顾问也能产生一些利润!它减少了逆向交易的数量（主要是亏损的交易），并大大增加了专家顾问的盈利能力参数，通常至少有两个！这就是所谓的 "逆向交易"。这意味着，在优化期之外，我们更有可能获利！"。 这个想法是这样的：我们把BearsPower和BullsPower指标（牛市力量和熊市力量）拿出来，互相比较。但只要比较一下就可以了--这是件很麻烦的事。用程序来做是很麻烦的。这就是为什么我把MA放在他们身上，并在零条上比较MA值的原因!只要把这些值加起来就可以了=三角洲。进一步说，一切都很简单。如果DELTA ...>0 - 趋势是向上的。否则，它就会往下走。我们只需要在条件中加入买入如果((Delta>=0) && ...... 而在卖出条件中--如果((Delta<=0) && ...... 在任何专家顾问的外部参数中，插入 : //----------------------------------------------------------- extern int PeriodPower =13; extern int Period_Bulls =11; extern int Period_Bears =10; //----------------------------------------------------------- 你不需要插入它。但是，你必须拿起这些参数，直接在代码中插入数值而不是变量名。下面是这一区块本身。//================ Определитель тренда ============================ double Bears_array[50]; int cx=0; while (cx<51) {Bears_array[cx]= iBearsPower(NULL, 0, PeriodPower,PRICE_CLOSE,cx); cx++; } ArraySetAsSeries(Bears_array,true); double MA_Bears =iMAOnArray(Bears_array,0,Period_Bears,1,MODE_SMMA,0); double Bulls_array[50]; int lx=0; while (lx<51) {Bulls_array[lx]= iBullsPower(NULL, 0, PeriodPower,PRICE_CLOSE,lx); lx++; } ArraySetAsSeries(Bulls_array,true); double MA_Bulls =iMAOnArray(Bulls_array,0,Period_Bulls,1,MODE_SMMA,0); double Delta = MA_Bears + MA_Bulls; /*Comment ("Delta ", Delta ,"\n") */ //===================================================================下面是一个例子，说明一个EA如何与趋势检测器一起工作。我们可以看到，在上升趋势的情况下，我们去买，反之亦然。也许有人会有改进和完善设计的建议。我想知道这个趋势检测器的前景如何。 一个显示High[]相对于EMA的位置，第二个显示Low相对于EMA的位置，所以我认为我们应该引入阈值（重要性水平）。与德尔塔相比，不是与零，而是与这些阈值相比。 2.你的代码中有一个小错误。变量cx和lx不能等于50，条件必须是cx<50和lx<50。有一个阵列 超限。 1...456789101112131415161718...36 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
维克多，你处理过科霍宁地图吗？我还没有遇到过任何可以理解的多层NS的 "鱼"。我希望能感受到一些具体的东西，即使它不能很好地用于评估。还是那句话--网格训练，计算机能容纳多少个参数？虽然进入这些 "评分标准"......，但有陷入其中的危险。基本上，我们可以通过使用同一组指标限制参数来优化网格。
在这里的某个地方（在论坛），我发布了一个顾问不科霍宁，但网的分层
我认为它可以作为一条鱼。
你能不能说得更具体一点？它肯定已经被淘汰了。
'神经网络训练'--这里有各种一般性的想法
"在MTS中使用人工智能"--在我的帖子中附有一位专家
我看过你的代码，学到了一些东西，特别是关于指标数据的规范化，但总的来说，我没能掌握结构，我卡在了数组里。
阵列中的数组真的很复杂 :( MQL中没有对象或至少没有结构，在这个意义上严重阻碍了这个过程。 要么数组包装得很好，没有半升就不能理解，要么包装很清楚，但代码很吓人 :(
如果你不了解数组，请问我会尽量记住并解释。
维克多，你处理过科霍宁地图吗？我还没有遇到过任何可以理解的多层NS的 "鱼"。我希望能感受到一些具体的东西，即使它不能很好地用于评估。还是那句话--网格训练，计算机能容纳多少个参数？虽然进入这些 "评分标准"......，但有陷入其中的危险。基本上，我们可以通过使用同一组指标限制参数来优化网格。
我在这里的某个地方（在论坛上）发布了一个提示 不是科霍宁，而是多层网
我认为它可以作为一条鱼。
你能说得更具体些吗？它肯定已经被淘汰了。
'神经网络训练'--这里有各种一般性的想法
"在MTS中使用人工智能"--在我的帖子中附有一位专家
我看过你的代码，学到了一些东西，特别是关于指标数据的规范化，但总的来说，我没能掌握结构，我卡在了数组里。
阵列中的数组真的很复杂 :( MQL中没有对象或至少没有结构，在这个意义上严重阻碍了这个过程。 要么数组包装得很好，没有半升就不能理解，要么包装很清楚，但代码很吓人 :(
如果你不了解数组，请问我，我会尽量记住并解释。
我看到了那个代码，翻了翻，就记住了。它是以C语言的代码为基础的。翻译和改编。增加了贸易功能。
我暂时对反向分配网络不感兴趣。 我没有足够的技术能力去做一个正常的电网。一个小的没有任何影响。
我想并且已经开始重新设计专家顾问（我需要很多时间来优化它）；我将使它成为自我培训。Kohonen层只用于数据压缩。我必须决定压缩比。到目前为止，我已经拿了太多的东西，这也是由于技术能力的原因。
2维宁
我推荐阅读F. Wasserman《神经计算机科学：理论与实践 》。它写得非常好。如果你需要，我可以通过电子邮件寄给你。我不仅可以阅读这本书，还可以阅读其他书籍。
如果不嫌麻烦，我也是。我的地址在我的个人资料中。
我最近得出的结论是，如果没有NS，我的系统就无法被教导正确的交易。正如我所看到的，我是一个糟糕的老师。:-)我有一个想法，它需要适当的数据聚类，我的系统也是如此。嗯，据我所知，它们可以使用Kohonen网络进行集群。但是我第一次尝试通过这一切，还没有取得任何结果。我对它的了解太少了。我需要阅读一些好的东西，既要有明确的观点，又要有实际使用的好例子。
我读过NS上的整条布线，但这不是我的水平。需要立即填补空白。
我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。
2维宁
我推荐阅读F. Wasserman《神经计算机科学：理论与实践 》。它写得非常好。如果你需要，我可以通过电子邮件寄给你。我不仅可以阅读这本书，还可以阅读其他书籍。
如果不嫌麻烦，我也是。我的地址在我的个人资料中。
我最近得出的结论是，如果没有NS，我的系统就无法被教导正确的交易。正如我所看到的，我是一个糟糕的老师。:-)我有一个想法，它需要适当的数据聚类，我的系统也是如此。嗯，据我所知，它们可以使用Kohonen网络进行集群。但是我第一次尝试通过这一切，还没有取得任何结果。我对它的了解太少了。我需要阅读一些好的东西，既要有明确的观点，又要有实际使用的好例子。
我读过NS上的整条布线，但这不是我的水平。需要立即填补空白。
我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。
已发送。
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已发送。
很奇怪，我还没有收到。
我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。
已发送。
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再发一次？
我再次重复我的请求。当然，除非你的提议是针对少数人的。
已发送。
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我应该再发一次吗？
大家好。我建议使用所谓的"趋势检测器"。我没有想到我的这个发现会有这么好的结果。不小心弄瞎了它--把它放进去。我几乎在每一个专家顾问中都插入了这部分内容，即使是一个亏损的专家顾问也能产生一些利润!它减少了逆向交易的数量（主要是亏损的交易），并大大增加了专家顾问的盈利参数，通常至少有两个！这就是所谓的 "逆向交易"。这意味着，在优化期之外，我们更有可能获利！"。
这个想法是这样的：我们把BearsPower和BullsPower指标（牛市力量和熊市力量）拿出来，互相比较。但只要比较一下--这是个痛苦的事情。用程序来做是很麻烦的。这就是为什么我把MA放在他们身上，并在零条上比较MA值的原因!只要把这些值加起来就可以了=三角洲。进一步说，一切都很简单。如果DELTA ...>0 - 趋势是向上的。否则，它就会往下走。
我们只需要在条件中加入买入如果((Delta>=0) && ......
而在卖出条件中--如果((Delta<=0) && ......
在任何专家顾问的外部参数中，插入 :
你不需要插入它。但是，你必须拿起这些参数，直接在代码中插入数值而不是变量名。下面是这一区块本身。下面是一个例子，说明一个EA如何与趋势检测器一起工作。我们可以看到，在上升趋势的情况下，买入仓位被打开，反之亦然。
也许有人会有改进和完善设计的建议。我想知道这个趋势检测器的前景如何。
大家好。我建议使用所谓的"趋势检测器"。我没有想到我的这个发现会有这么好的结果。不小心弄瞎了它--把它放进去。我几乎在每一个专家顾问中都插入了这部分内容，即使是一个亏损的专家顾问也能产生一些利润!它减少了逆向交易的数量（主要是亏损的交易），并大大增加了专家顾问的盈利能力参数，通常至少有两个！这就是所谓的 "逆向交易"。这意味着，在优化期之外，我们更有可能获利！"。
这个想法是这样的：我们把BearsPower和BullsPower指标（牛市力量和熊市力量）拿出来，互相比较。但只要比较一下就可以了--这是件很麻烦的事。用程序来做是很麻烦的。这就是为什么我把MA放在他们身上，并在零条上比较MA值的原因!只要把这些值加起来就可以了=三角洲。进一步说，一切都很简单。如果DELTA ...>0 - 趋势是向上的。否则，它就会往下走。
我们只需要在条件中加入买入如果((Delta>=0) && ......
而在卖出条件中--如果((Delta<=0) && ......
在任何专家顾问的外部参数中，插入 :
你不需要插入它。但是，你必须拿起这些参数，直接在代码中插入数值而不是变量名。下面是这一区块本身。下面是一个例子，说明一个EA如何与趋势检测器一起工作。我们可以看到，在上升趋势的情况下，我们去买，反之亦然。
也许有人会有改进和完善设计的建议。我想知道这个趋势检测器的前景如何。
一个显示High[]相对于EMA的位置，第二个显示Low相对于EMA的位置，所以我认为我们应该引入阈值（重要性水平）。与德尔塔相比，不是与零，而是与这些阈值相比。
2.你的代码中有一个小错误。变量cx和lx不能等于50，条件必须是cx<50和lx<50。有一个阵列 超限。