如何正确形成NS的输入值。 - 页 12 1...5678910111213141516171819...31 新评论 zero 2008.07.09 11:33 #111 sergeev писал (а)>> 如果版主允许，我把档案放在这里（看完后你要删除它们 :)))) 非常感谢 ！！！伟大的档案 - 我去学习了...这正是我不知道如何做的，所以我去学习了--再次感谢你。 >>并感谢你保持这个话题的活力。 Yuriy Zaytsev 2008.07.09 11:47 #112 sergeev писал (а)>> 那么，投入呢。谁拥有哪些网络和投入？ 拿出EMA的差异 对于每个TF m1 m5 m15 m30 (h1) 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233 我得到了这样的信息 #define MAX_INP 6 //; 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233 在培训的投入上，我给出了这样的建议 INP_PATTERNS[3][0]=-2; inp_patterns[3][1]=-3 ; inp_patterns[3][2]=-4 ; ; inp_patterns[3][3]=-5 ; inp_patterns[3][4]=-6 ; inp_patterns[3][5]=-7 ; inp_patterns[3][6]=-8 ; inp_patterns[3][7]=-9 ; INP_PATTERNS[3][8]=-10; out_patterns [ 3, 0]=0。 ; out_patterns [ 3, 1]=0。 ; OUT_PATTERNS [ 3, 2]= 1.0 ; // 再见 输出！这个教父有BAY inp_patterns[4][0]=1 ; inp_patterns[4][1]=1 ; inp_patterns[4][2]=2 ; inp_patterns[4][3]=2 ; inp_patterns[4][4]=3 ; inp_patterns[4][5]=3 ; inp_patterns[4][6]=4 ; inp_patterns[4][7]=5 ; inp_patterns[4][8]=6 ; out_patterns[4, 0]=1。 ; // 出售 out_patterns [ 4, 1]=0. ; out_patterns [ 4, 2]= 0. ; 出售 inp_patterns[5][0]=0 ; inp_patterns[5][1]=0 ; INP_PATTERNS[5][2]=1; inp_patterns[5][3]=0 ; INP_PATTERNS[5][4]=-2; inp_patterns[5][5]=0 ; INP_PATTERNS[5][6]=1; inp_patterns[5][7]=0 ; inp_patterns[5][8]=-5 ; out_patterns [ 5, 0]=0.00 ; OUT_PATTERNS [ 5, 1]= 1.00 ; // 翻转 out_patterns [ 5, 2]= 0.00 ---- 有三个输出 在网络上 输出被认为是方向 脚本的神经网络 How to form the Indicators: Fibo Bar MT5 Indicators: SVS_Oscillator TheXpert 2008.07.09 11:51 #113 YuraZ писал (а)>> 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233 它是什么？你能不能说得更具体一点，从原帖中看不太清楚。 Yuriy Zaytsev 2008.07.09 11:54 #114 TheXpert писал (а)>> 这是什么？你能不能说得更具体一点，从原帖中看不太清楚。 这些都是Muving的数字。 示意性地 -- void Get0MAEUR(int iBAR ) { MA[1][3 ] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 3,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][5 ] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 5,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][8 ] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 8,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][13] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 13,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][21] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 21,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][34] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 34,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][55] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 55,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][89] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1, 89,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][144][iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1,144,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[1][233][iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M1,233,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][3 ] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 3,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][5 ] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 5,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][8 ] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 8,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][13] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 13,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][21] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 21,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][34] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 34,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][55] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 55,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][89] [iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5, 89,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][144][iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5,144,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); MA[2][233][iBAR]=iMA(Symbol(),PERIOD_M5,233,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,iBAR); ... INP_PATTERNS[iB][0]= (MA[iTF][3 ][iP]-MA[iTF][5 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][1]= (MA[iTF][5 ][iP]-MA[iTF][8 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][2]= (MA[iTF][8 ][iP]-MA[iTF][13 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][3]= (MA[iTF][13 ][iP]-MA[iTF][21 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][4]= (MA[iTF][21 ][iP]-MA[iTF][34 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][5]= (MA[iTF][34 ][iP]-MA[iTF][55 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][6]= (MA[iTF][55 ][iP]-MA[iTF][89 ][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][7]= (MA[iTF][89 ][iP]-MA[iTF][144][iP])/Point ; INP_PATTERNS[iB][8]= (MA[iTF][144][iP]-MA[iTF][233][iP])/Point ; 即，它取几个TF上相邻EMA之间的差值 并被送入主电源输入 在代码中，我读到了6个以上的输入 但我处理6--代码是实验性的。 -- --- 2008.07.09 11:55 #115 2 YuraZ.人 们正在回升，这很好。 你在上述主题中的专家是我的第一个介绍。非常感谢您提供的代码。我将在此粘贴其稍作修正和装饰的版本。这对初学者来说是很好的。 附加的文件： yz_better_2_3_1.mq4 12 kb Yuriy Zaytsev 2008.07.09 11:58 #116 sergeev писал (а)>> 2 YuraZ.人 们正在回升，这很好。 你在上述主题中的专家是我的第一个介绍。非常感谢您提供的代码。我将在此粘贴其稍作修正和装饰的版本。这对初学者来说是完美的。 我认为这不值得举例，我也是从同一条线上得到的初始代码。 https://forum.mql4.com/ru/12474 从第一页开始 --- 但我加了一层。 则随机网络扩容算法 我在训练中提高了准确性。 然后，从真实数据中学习的算法（虽然有老师放箭，即人）。 我在那里添加了从真实数据中学习的内容，如果你在图表上加上箭头！系统开始从真实数据中学习，而不是从愚蠢的模式中学习。 一个条件! 你需要看到一个风扇开口M1 M5 M15 M30 ( H1 ) 也有一个代码的单位! TheXpert 2008.07.09 11:59 #117 YuraZ писал (а)>> ... 看起来不错，作为一种选择，它是相当不错的。 Yuriy Zaytsev 2008.07.09 12:01 #118 TheXpert писал (а)>> 看起来不错，作为一种选择，它是相当不错的。 有时，入口处被抓得很好！但还需要一些别的东西! --- 2008.07.09 12:03 #119 YuraZ писал (а)>> 我在那里增加了对真实数据的学习！如果你在图表上放上箭头，系统就不会从愚蠢的模式中学习，而是从真实的数据中学习！这是我的建议。 一个条件! 你必须看到风扇的开口 M1 M5 M15 M30 ( H1 ) 也有一个平坦的代码! 我看到了。我已经删除了用箭头检测的内容。然而，我需要机器版本。没有 "手"。 这基本上就是这整个主题的内容 :) Yuriy Zaytsev 2008.07.09 12:10 #120 sergeev писал (а)>> 见过。我已经删除了箭头的定义。仍然需要一个机器版本。没有 "手"。 原则上，整个分支都致力于此 :) 作为一个点的变体，我们可以尝试找到 1个由几个TFs组成的 "之 "字形收敛在一个点上 + 风扇开口 并将这些点反馈到输入 即记住最接近的点，忘记旧的点。 我不知道样本的数量 - 可能是实验性的 网络规模（层中的神经元数量）可能也是实验性的 1...5678910111213141516171819...31 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
如果版主允许，我把档案放在这里（看完后你要删除它们 :))))
非常感谢 ！！！伟大的档案 - 我去学习了...这正是我不知道如何做的，所以我去学习了--再次感谢你。
>>并感谢你保持这个话题的活力。
那么，投入呢。谁拥有哪些网络和投入？
拿出EMA的差异
对于每个TF
m1 m5 m15 m30 (h1)
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
我得到了这样的信息
#define MAX_INP 6 //; 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233
在培训的投入上，我给出了这样的建议
INP_PATTERNS[3][0]=-2;
inp_patterns[3][1]=-3 ;
inp_patterns[3][2]=-4 ; ;
inp_patterns[3][3]=-5 ;
inp_patterns[3][4]=-6 ;
inp_patterns[3][5]=-7 ;
inp_patterns[3][6]=-8 ;
inp_patterns[3][7]=-9 ;
INP_PATTERNS[3][8]=-10;
out_patterns [ 3, 0]=0。 ;
out_patterns [ 3, 1]=0。 ;
OUT_PATTERNS [ 3, 2]= 1.0 ; // 再见
输出！这个教父有BAY
inp_patterns[4][0]=1 ;
inp_patterns[4][1]=1 ;
inp_patterns[4][2]=2 ;
inp_patterns[4][3]=2 ;
inp_patterns[4][4]=3 ;
inp_patterns[4][5]=3 ;
inp_patterns[4][6]=4 ;
inp_patterns[4][7]=5 ;
inp_patterns[4][8]=6 ;
out_patterns[4, 0]=1。 ; // 出售
out_patterns [ 4, 1]=0. ;
out_patterns [ 4, 2]= 0. ;
出售
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inp_patterns[5][7]=0 ;
inp_patterns[5][8]=-5 ;
out_patterns [ 5, 0]=0.00 ;
OUT_PATTERNS [ 5, 1]= 1.00 ; // 翻转
out_patterns [ 5, 2]= 0.00
----
有三个输出
在网络上
输出被认为是方向
脚本的神经网络
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
它是什么？你能不能说得更具体一点，从原帖中看不太清楚。
这是什么？你能不能说得更具体一点，从原帖中看不太清楚。
这些都是Muving的数字。示意性地
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即，它取几个TF上相邻EMA之间的差值
并被送入主电源输入
在代码中，我读到了6个以上的输入
但我处理6--代码是实验性的。
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2 YuraZ.人 们正在回升，这很好。
你在上述主题中的专家是我的第一个介绍。非常感谢您提供的代码。我将在此粘贴其稍作修正和装饰的版本。这对初学者来说是很好的。
2 YuraZ.人 们正在回升，这很好。
你在上述主题中的专家是我的第一个介绍。非常感谢您提供的代码。我将在此粘贴其稍作修正和装饰的版本。这对初学者来说是完美的。
我认为这不值得举例，我也是从同一条线上得到的初始代码。
https://forum.mql4.com/ru/12474 从第一页开始
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但我加了一层。
则随机网络扩容算法
我在训练中提高了准确性。
然后，从真实数据中学习的算法（虽然有老师放箭，即人）。
我在那里添加了从真实数据中学习的内容，如果你在图表上加上箭头！系统开始从真实数据中学习，而不是从愚蠢的模式中学习。
一个条件!
你需要看到一个风扇开口M1 M5 M15 M30 ( H1 )
也有一个代码的单位!
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看起来不错，作为一种选择，它是相当不错的。
看起来不错，作为一种选择，它是相当不错的。
有时，入口处被抓得很好！但还需要一些别的东西!
我在那里增加了对真实数据的学习！如果你在图表上放上箭头，系统就不会从愚蠢的模式中学习，而是从真实的数据中学习！这是我的建议。
一个条件!
你必须看到风扇的开口 M1 M5 M15 M30 ( H1 )
也有一个平坦的代码!
我看到了。我已经删除了用箭头检测的内容。然而，我需要机器版本。没有 "手"。
这基本上就是这整个主题的内容 :)
见过。我已经删除了箭头的定义。仍然需要一个机器版本。没有 "手"。
原则上，整个分支都致力于此 :)
作为一个点的变体，我们可以尝试找到
1个由几个TFs组成的 "之 "字形收敛在一个点上
+ 风扇开口
并将这些点反馈到输入
即记住最接近的点，忘记旧的点。
我不知道样本的数量 - 可能是实验性的
网络规模（层中的神经元数量）可能也是实验性的