真正的系统的迹象 - 页 2

 

注意:"配合 "中的最后一点。这也可能表明,TS的逻辑在原则上是正确的,但需要改进--切断 "蜗牛的尾巴"。

补充:我们可以在同一章节中加入关于不同报价历史(来自不同经纪公司)结果的巨大差异的观点。

 
ForexTools писал(а)>>

就在这里

这里需要 "神经网络学家 "的定义。神经网络具有惊人的记忆能力。你总是需要确保这个东西已经找到了一个模式,而不是从历史上学到了最佳的输入输出。

例如,从一个神经元的权重得出的图形,如果发现一个模式,看起来更像一条曲线,而不是一组随机的点。

 
HideYourRichess >> :

我的妈呀!


是的,表现出这种行为的系统并不是专家。它有什么 "了不起 "的地方?)))

 

ForexTools писал(а) >>

就在这里

啊。现在我知道你在说什么了。我明白了。这种函数近似是神经网络的应用之一。当应用于EA中的使用时,它是一个合适的。

 

我想在 "拟合的迹象 "中加入:历史上不同时间段的结果差异(对于同一个DC)。

 

1.我写了我的附录和对上述主题的评论。还有更多--我制定了它们。

2.没有任何讽刺意味,我认为这个话题很有用,值得写一篇文章。

3.不要对你提出的话题如此神圣地焦虑--它不会因为有足够多的人发了几篇灌水帖子而逃脱。

 
joo писал(а)>>

啊。现在我知道我们在谈论什么了。我明白了。这种函数近似是神经网络的应用之一。当适用于专家使用时,它是一种配合。

神经网络需要知道如何准备!

现在,进入正题。

适应性是指系统性地未能通过前进测试。

 
Mislaid >> :

在EA中使用近似的方法是一种适应。准备神经网络的技能与此有什么关系......(耸耸肩)。

 
理想的系统中,只有手数和风险标准是在外部参数中设定的...
 

顺便说一下,niko1312和Svinozavr的头像很酷))))。

(见前页)