神经网络，如何掌握它们，从哪里开始？ - 页 9 12345678910111213141516...19 新评论 Dmitriy 2009.01.15 07:55 #81 Neutron >> : 这是正确的：双参数指数平滑并不逊于双输入NS。 比较指数平滑和NS是不合适的，因为使用的是不同的数学仪器。 不同的仪器。 Aleksandr Pak 2009.01.15 08:03 #82 budimir писал(а)>> 比较指数平滑和NS是不合适的，因为使用的是不同的数学仪器。 不同的仪器 所以证明是不同的）））。 Dmitriy 2009.01.15 08:55 #83 Korey >> : 所以证明它是不同的）））） 作为一个大学的SPEC科目的前教师，我解释（免费）。 1.Exp. 平滑化调整时间序列（通常是每个条形的收盘价）。 考虑到2或3个参数，如果考虑到2个参数，我们得到一个 双参数的指数平滑，如果我们考虑到3个参数，我们可以得到 3参数的指数平滑。 第一个参数：这是价格位置参数 第二个参数：这是趋势斜率参数 第三个参数：这是一个季节性参数（因素）。 前2个参数是用循环公式计算的。 S[n]=w*y[n]+(1-w)*(S[n-1]+T[n-1]) T[n]=t*(S[n]-S[n-1])+(1-t)*T[n-1] 那么，"预测 "值：y [n+1]=S[n]+T[n] 作为第一和第二参数的初始（即初始）值，我们可以 从线性回归公式中取系数。 2.为了 "预测 "价格走势，你使用分类器形式的NS（向上、向下。 我不知道）--其中使用了一个根本不同的数学仪器。 Aleksandr Pak 2009.01.15 09:02 #84 给布迪米尔 壳的方法得分5 下一步，用两个(2=??)输入与2XEMA的NS进行分解，看看那里有什么区别)) Andrey 2009.01.15 09:05 #85 Шаг 1: Выбираем входные данные. Например, x1 = WPR Per1 x2 = WPR Per2 x3 = WPR Per3 我认为输入数据是指外部EA参数中的变量，系数将与之进行比较，这样的假设是否正确？ Dmitriy 2009.01.15 09:11 #86 Korey >> : 给布迪米尔 壳的方法得分5 下一步，用两个(2=??)输入与2XEMA的NS进行分解，看看那里有什么区别)) 有1000个输入的NS预测HIGH和LOW与2xEMA的区别是什么？ Aleksandr Pak 2009.01.15 09:22 #87 如果优化任务相同，差异将是 1）在NS冗余中 2）在NS的噪音中 如果优化问题不同，其差异将体现在以下方面 1.在2xEMA的情况下，后续的TC建设是根据一些假设手动添加的。 2.然而，据称NS本身会发现，而且本身会确认并据称在本身中实施这些 "假设"，即据称它将为潜在的规律性而被磨砺。 =数学仪器2хЕМА+ТС的力量和结构与NS相似，即2хЕМА+ТС的运算环与NS的运算环相似。 Andrey 2009.01.15 09:32 #88 Шаг 1: Выбираем входные данные. Например, x1 = WPR Per1 x2 = WPR Per2 x3 = WPR Per3 我认为输入数据是指EA外部参数中的变量，与之进行系数比较，这样的假设是否正确？ 这就是我对基于分形 的简单专家顾问的系数的看法。 我现在应该怎么做呢？ Dmitriy 2009.01.15 09:36 #89 Korey >> : =2xEMA+TS的力量和数学仪器的组成与NS相似，即2xEMA+TS的运算环与NS的运算环相似。 因此，如果它们是相似的（在数学仪器的意义上），那么，在选择这些方法时，可以使用神经包和软件的价格标准。 计算2xEMA+TS ???- MetaTrader本身可能适合作为后者，即专家顾问和这些公式可以用mql语言编写。 注意--免费! Aleksandr Pak 2009.01.15 09:50 #90 嗯，是的，这就是在高等数学的长期劳作之后回到简单的MA的真相。 12345678910111213141516...19 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
这是正确的：双参数指数平滑并不逊于双输入NS。
比较指数平滑和NS是不合适的，因为使用的是不同的数学仪器。
不同的仪器。
比较指数平滑和NS是不合适的，因为使用的是不同的数学仪器。
不同的仪器
所以证明是不同的）））。
所以证明它是不同的））））
作为一个大学的SPEC科目的前教师，我解释（免费）。
1.Exp. 平滑化调整时间序列（通常是每个条形的收盘价）。
考虑到2或3个参数，如果考虑到2个参数，我们得到一个
双参数的指数平滑，如果我们考虑到3个参数，我们可以得到
3参数的指数平滑。
第一个参数：这是价格位置参数
第二个参数：这是趋势斜率参数
第三个参数：这是一个季节性参数（因素）。
前2个参数是用循环公式计算的。
S[n]=w*y[n]+(1-w)*(S[n-1]+T[n-1])
T[n]=t*(S[n]-S[n-1])+(1-t)*T[n-1]
那么，"预测 "值：y [n+1]=S[n]+T[n]
作为第一和第二参数的初始（即初始）值，我们可以
从线性回归公式中取系数。
2.为了 "预测 "价格走势，你使用分类器形式的NS（向上、向下。
我不知道）--其中使用了一个根本不同的数学仪器。
给布迪米尔
壳的方法得分5
下一步，用两个(2=??)输入与2XEMA的NS进行分解，看看那里有什么区别))
Шаг 1: Выбираем входные данные. Например,
x1 = WPR Per1
x2 = WPR Per2
x3 = WPR Per3
我认为输入数据是指外部EA参数中的变量，系数将与之进行比较，这样的假设是否正确？
给布迪米尔
壳的方法得分5
下一步，用两个(2=??)输入与2XEMA的NS进行分解，看看那里有什么区别))
有1000个输入的NS预测HIGH和LOW与2xEMA的区别是什么？
如果优化任务相同，差异将是
1）在NS冗余中
2）在NS的噪音中
如果优化问题不同，其差异将体现在以下方面
1.在2xEMA的情况下，后续的TC建设是根据一些假设手动添加的。
2.然而，据称NS本身会发现，而且本身会确认并据称在本身中实施这些 "假设"，即据称它将为潜在的规律性而被磨砺。
=数学仪器2хЕМА+ТС的力量和结构与NS相似，即2хЕМА+ТС的运算环与NS的运算环相似。
Шаг 1: Выбираем входные данные. Например,
x1 = WPR Per1
x2 = WPR Per2
x3 = WPR Per3
我认为输入数据是指EA外部参数中的变量，与之进行系数比较，这样的假设是否正确？
这就是我对基于分形 的简单专家顾问的系数的看法。
我现在应该怎么做呢？
=2xEMA+TS的力量和数学仪器的组成与NS相似，即2xEMA+TS的运算环与NS的运算环相似。
因此，如果它们是相似的（在数学仪器的意义上），那么，在选择这些方法时，可以使用神经包和软件的价格标准。
计算2xEMA+TS ???- MetaTrader本身可能适合作为后者，即专家顾问和这些公式可以用mql语言编写。
注意--免费!