神经网络和输入 - 页 14 1...789101112131415161718192021...41 新评论 Роман 2013.11.08 23:00 #131 我如何选择，我的服务是什么？ Vladimir Gomonov 2013.11.08 23:05 #132 Roman.: 你如何选择和服务什么？ 选择一个大一点的，把钥匙端到扁担上，放在盘子里，放在盘子里 ;) Роман 2013.11.08 23:07 #133 MetaDriver: 要选择一个更大的，把钥匙放在平板上......放在一个盘子里......。 ;) 谢谢...我知道....:-) 尊重！！！。 不开玩笑 -- 发自内心。 Vladimir Gomonov 2013.11.09 02:07 #134 Roman.: 谢谢...我知道....:-) 尊重！！！。 不开玩笑--发自内心。 谢谢你。 事实上，网格对营养不是很挑剔，饮食应该或多或少地与手头的任务相对应。 也就是说，由于我们正在寻找未知的模式，我们需要一个系列，其中有许多，此外，许多与结果（在我们的例子中 - 预测）相关的。 因此，第二个时刻--到底该预测什么。 也就是说，什么东西要喂给输出，什么东西要教给电网。 这个问题在子题中并不涉及，但应该是这样的，因为否则网状物可能会成功地学习并在OutOfSample上创造预测记录，而且，因为在你的童年时期，你受到了虐待的待遇，所以仍然是阳痿。 这只是一个值得思考的问题，我不会在具体问题上帮助你，因为我自己太年轻了...... ;) Alexey 2013.11.09 03:36 #135 这样吧。 我们将当前的酒吧描述向量反馈给输入神经元。例如，开盘价增量，其他符号的开盘价增量，成交量，当前时间，符号的利率，新闻日历，月亮和太阳周期，等等。事实证明，输入层有多少个神经元，这就是我们应该考虑的历史。 然后是网络本身。网格是一个二维的神经元矩阵（不一定是为了描述想法的方便）。为了减少神经元的计算数量，我们限制了突触的数量，比如说，5-10个，但每个突触都可以连接到其范围内的任何轴突，由一定的圆圈限制，（你可以把一个更强大的处理器，使它到任何轴突，任何神经元）。因此，我们应该得到一个谁知道什么配置的网络，有大量的反馈，这将考虑集市的总体情况。然后，根据我们的想象力，我们又开启了宿醉功能，定期钉上几个神经元。出生功能，周期性地创造几个三个神经元。结果，我们看到网格会自我调整，其内部结构和神经元的数量，尽管我们不知道如何使最小的神经元数量足够。 输出信号。抵达腹腔空间的第一件事，建立一个具有完美输入和输出的ts，例如n度的多项式上的通道。在通道边界上反弹，通过这些信号训练网络。 或者一个完美公平的目标函数，一条直线到显示器的右上角，然后让网络自己寻找正确的输入和输出。 JIpmpro 2013.11.09 05:20 #136 LeoV: 任何TS，无论是否有神经网络，都使用在过去数据上寻求的模式。因此，从本质上讲，不能保证将来在这些发现的模式上挣钱。或者你有什么方法可以确定你在过去的数据上发现的模式在未来可以赚钱？ 我不是唯一的人。 如果你写得很详细，会有很多文字，如果你有兴趣，你可以在Spider上阅读，例如在Neo的关于模式的主题中，或者在Felix White的主题中。 阿瓦尔斯出现在这个论坛上，阅读他的帖子。 有一些普遍的规律性的东西（或者说是规律），不仅存在于市场，而且存在于任何地方。例如，惯性思维足以让人不会一直没有面包和黄油。 它在过去有效，在未来也会有效。 而如果 将停止工作，我们最不感兴趣的是MTS的故障和存款的损失:)。 (想一想，如果物理定律哪怕稍有改变，会发生什么？ 而猜测是否会成功/不会成功--不是我们的方法，而是去找吉普赛人。 [删除] 2013.11.09 06:25 #137 JImpro: 我不是唯一的人。 如果你写得很详细，会有很多文字，如果你有兴趣，你可以在Spider上阅读，例如在Neo的关于模式的主题中，或者在Felix White的主题中。 阿瓦尔斯出现在这个论坛上，阅读他的帖子。 有一些普遍规律性的东西（或者说是规律），不仅存在于市场，而且存在于任何地方。例如，惯性思维足以让人不会一直没有面包和黄油。 它在过去有效，在未来也会有效。 而如果 将停止工作，我们最不感兴趣的是MTS的故障和存款的损失:)。 (想一想，如果物理定律哪怕稍有改变，会发生什么？ 而猜测会成功/不会成功--不是我们的方法，是吉普赛人的方法。 Aha-ha-ha! 还有重力--价格，比如说，上升，然后下降 JIpmpro 2013.11.09 07:22 #138 FAGOTT: 是的，是的，是的! 和重力--价格，比如，上升，然后下降。 很难猜测球员是否会击球，但当球已经在空中时，就不需要猜测了，很明显，球会落到地上。 (然而，它可能 ，卡在一棵树上--市场上有一种用于这种情况的止损器）。 最主要的是不要去预测-猜测，在你击中它之前，它是没有希望的。 你可能会挥一挥手，但随后改变主意。 Andrey Dik 2013.11.09 08:30 #139 一般来说，我认为，该系统应该以这样一种方式建立，即交易一些相同的模式。 这完全适用于有神经和无神经的TS。这样的系统，从本质上讲，将在OOS上进行交易，活动随着时间的推移而衰减。 即，逐渐地，随着时间的推移，来到单位时间的交易数量 将趋于0（效率保持在一个恒定的水平，减少的只是利润率，只需要随着时间的推移重新训练，刷新实际模式的基础），因为 "学习 "模式发生的频率越来越低....。 所以不应该有TC处理的数据的插值/近似的暗示。 PSMetaDriver 见证了这样的概念，我的TS大约在2年前....。但我在无休止的实验中逐渐陷入困境，不知不觉中失去了正确的方向......当然也有可能从旧的档案资料中挖掘，但这将是如此困难，以至于重新写一遍会更容易......( Роман 2013.11.09 09:27 #140 MetaDriver: 谢谢你。 事实上，网格对营养不是很挑剔，饮食应该或多或少地与手头的任务相对应。 也就是说，由于我们正在寻找未知的模式，我们需要有许多模式的系列，而且，许多与结果（在我们的例子中是预测）相关的模式。 因此，第二个时刻--到底该预测什么。 也就是说，什么东西要喂给输出，什么东西要教给电网。 这个问题在子题中并不涉及，但应该是这样的，因为否则网状物可能会成功地学习并在OutOfSample上创造预测记录，而且，因为在你的童年时期，你受到了虐待的待遇，所以仍然是阳痿。 这只是一个值得思考的问题，我不会在具体问题上帮助你，因为我自己太年轻了...... ;) :-) 谢谢你。 我知道了。先生。 在这上面。 1...789101112131415161718192021...41 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
你如何选择和服务什么？
选择一个大一点的，把钥匙端到扁担上，放在盘子里，放在盘子里
;)
要选择一个更大的，把钥匙放在平板上......放在一个盘子里......。
;)
谢谢...我知道....:-)
尊重！！！。
不开玩笑 -- 发自内心。
谢谢...我知道....:-)
尊重！！！。
不开玩笑--发自内心。
谢谢你。
事实上，网格对营养不是很挑剔，饮食应该或多或少地与手头的任务相对应。 也就是说，由于我们正在寻找未知的模式，我们需要一个系列，其中有许多，此外，许多与结果（在我们的例子中 - 预测）相关的。
因此，第二个时刻--到底该预测什么。 也就是说，什么东西要喂给输出，什么东西要教给电网。 这个问题在子题中并不涉及，但应该是这样的，因为否则网状物可能会成功地学习并在OutOfSample上创造预测记录，而且，因为在你的童年时期，你受到了虐待的待遇，所以仍然是阳痿。
这只是一个值得思考的问题，我不会在具体问题上帮助你，因为我自己太年轻了......
;)
这样吧。
我们将当前的酒吧描述向量反馈给输入神经元。例如，开盘价增量，其他符号的开盘价增量，成交量，当前时间，符号的利率，新闻日历，月亮和太阳周期，等等。事实证明，输入层有多少个神经元，这就是我们应该考虑的历史。
然后是网络本身。网格是一个二维的神经元矩阵（不一定是为了描述想法的方便）。为了减少神经元的计算数量，我们限制了突触的数量，比如说，5-10个，但每个突触都可以连接到其范围内的任何轴突，由一定的圆圈限制，（你可以把一个更强大的处理器，使它到任何轴突，任何神经元）。因此，我们应该得到一个谁知道什么配置的网络，有大量的反馈，这将考虑集市的总体情况。然后，根据我们的想象力，我们又开启了宿醉功能，定期钉上几个神经元。出生功能，周期性地创造几个三个神经元。结果，我们看到网格会自我调整，其内部结构和神经元的数量，尽管我们不知道如何使最小的神经元数量足够。
输出信号。抵达腹腔空间的第一件事，建立一个具有完美输入和输出的ts，例如n度的多项式上的通道。在通道边界上反弹，通过这些信号训练网络。
或者一个完美公平的目标函数，一条直线到显示器的右上角，然后让网络自己寻找正确的输入和输出。
任何TS，无论是否有神经网络，都使用在过去数据上寻求的模式。因此，从本质上讲，不能保证将来在这些发现的模式上挣钱。或者你有什么方法可以确定你在过去的数据上发现的模式在未来可以赚钱？
我不是唯一的人。 如果你写得很详细，会有很多文字，如果你有兴趣，你可以在Spider上阅读，例如在Neo的关于模式的主题中，或者在Felix White的主题中。 阿瓦尔斯出现在这个论坛上，阅读他的帖子。
有一些普遍的规律性的东西（或者说是规律），不仅存在于市场，而且存在于任何地方。例如，惯性思维足以让人不会一直没有面包和黄油。 它在过去有效，在未来也会有效。 而如果 将停止工作，我们最不感兴趣的是MTS的故障和存款的损失:)。 (想一想，如果物理定律哪怕稍有改变，会发生什么？
而猜测是否会成功/不会成功--不是我们的方法，而是去找吉普赛人。
我不是唯一的人。 如果你写得很详细，会有很多文字，如果你有兴趣，你可以在Spider上阅读，例如在Neo的关于模式的主题中，或者在Felix White的主题中。 阿瓦尔斯出现在这个论坛上，阅读他的帖子。
有一些普遍规律性的东西（或者说是规律），不仅存在于市场，而且存在于任何地方。例如，惯性思维足以让人不会一直没有面包和黄油。 它在过去有效，在未来也会有效。 而如果 将停止工作，我们最不感兴趣的是MTS的故障和存款的损失:)。 (想一想，如果物理定律哪怕稍有改变，会发生什么？
而猜测会成功/不会成功--不是我们的方法，是吉普赛人的方法。
Aha-ha-ha!
还有重力--价格，比如说，上升，然后下降
是的，是的，是的!
和重力--价格，比如，上升，然后下降。
很难猜测球员是否会击球，但当球已经在空中时，就不需要猜测了，很明显，球会落到地上。 (然而，它可能 ，卡在一棵树上--市场上有一种用于这种情况的止损器）。
最主要的是不要去预测-猜测，在你击中它之前，它是没有希望的。 你可能会挥一挥手，但随后改变主意。
一般来说，我认为，该系统应该以这样一种方式建立，即交易一些相同的模式。
这完全适用于有神经和无神经的TS。这样的系统，从本质上讲，将在OOS上进行交易，活动随着时间的推移而衰减。
即，逐渐地，随着时间的推移，来到单位时间的交易数量 将趋于0（效率保持在一个恒定的水平，减少的只是利润率，只需要随着时间的推移重新训练，刷新实际模式的基础），因为 "学习 "模式发生的频率越来越低....。
所以不应该有TC处理的数据的插值/近似的暗示。
PSMetaDriver 见证了这样的概念，我的TS大约在2年前....。但我在无休止的实验中逐渐陷入困境，不知不觉中失去了正确的方向......当然也有可能从旧的档案资料中挖掘，但这将是如此困难，以至于重新写一遍会更容易......(
谢谢你。
事实上，网格对营养不是很挑剔，饮食应该或多或少地与手头的任务相对应。 也就是说，由于我们正在寻找未知的模式，我们需要有许多模式的系列，而且，许多与结果（在我们的例子中是预测）相关的模式。
因此，第二个时刻--到底该预测什么。 也就是说，什么东西要喂给输出，什么东西要教给电网。 这个问题在子题中并不涉及，但应该是这样的，因为否则网状物可能会成功地学习并在OutOfSample上创造预测记录，而且，因为在你的童年时期，你受到了虐待的待遇，所以仍然是阳痿。
这只是一个值得思考的问题，我不会在具体问题上帮助你，因为我自己太年轻了......
;)
:-)
谢谢你。
我知道了。先生。 在这上面。