神经网络和输入 - 页 35 1...2829303132333435363738394041 新评论 Vladimir Perervenko 2013.11.30 06:58 #341 在实践中测试了它。但为了清晰起见，可以重复。 建议输入数据（不包括OHLC）和教师。要解决的任务是分类。也就是说，老师应该给出+1/-1的信号（买/卖，涨/跌，等等）。 训练3-4种方法，获得这些方法的数字指标，这将显示每一种方法的准确性。 祝好运 [删除] 2013.11.30 07:09 #342 vlad1949: 在实践中测试了它。但为了清晰起见，可以重复。 建议输入数据（不包括OHLC）和教师。要解决的任务是分类。也就是说，老师应该给出+1/-1的信号（买/卖，涨/跌，等等）。 训练3-4种方法，获得这些方法的数字指标，这将显示每一种方法的准确性。 祝好运 不需要重复。让我们在实践中得到所有参数的验证检查的结果。 祝好运 Vladimir Perervenko 2013.11.30 07:41 #343 我这个周末会把它准备好。 祝好运 [删除] 2013.11.30 07:45 #344 vlad1949: 我这个周末会把它准备好。 祝好运 期待着它。 您真诚的 Роман 2013.11.30 12:03 #345 伙计们，我建议 - GURU 上的第五，如果不进行对话，然后对他的意见，以邀请，使他的声音（写），我们在这个方向上移动，并在一般情况下，他的意见！！！。 Reshetov请不要担心，用他的 "面包和香肠"，用他的话说，在他的R-Net - "受够了"...幸运的是没有在真正的...只要不乱搞... 一旦进入主题--让他说出（建议）他的旅行和发展方向......。更是为了三百块钱。 所有，IMHO，只是一个建议...组织（或在现有的）第五个主题上发帖。 发自内心--没有乌合之众。 Serj 2013.11.30 13:15 #346 vlad1949: 在实践中测试了它。但为了清晰起见，可以重复。 建议输入数据（不包括OHLC）和教师。要解决的任务是分类。也就是说，老师应该给出+1/-1的信号（买/卖，涨/跌，等等）。 训练3-4种方法，获得这些方法的数字指标，这将显示每一种方法的准确性。 祝好运 这是 你应该尝试的老师。(https://www.mql5.com/ru/code/903)。没有比这更好的了。 输入由你决定，甚至是OHLC。 Alexey 2013.12.01 03:39 #347 一些想法都是imho。 接下来我们将讨论固定手数交易，资金管理是一个完全不同的话题。 根据股权来评估一个EA的表现是合乎逻辑的。完美的作品当然是非常好的，但尽管如此，我们还是要现实一点。我提出以下评价方法。股票的斜率取决于交易的正确性和频率。但这并不是唯一的，因为每个正常人都对真实的股权与理想的股权有多大的关系感兴趣。结果是在最近N次交易的基础上估计的，让N=10。那么理想的交易是1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10. 这种交易的权益 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10.假设真正的贸易是1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1。 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4.现在让我们计算一下缩水，对于真实的股权，让我们读出线性回归（读出线性回归的斜率角度）和线性回归线的标准偏差（而不是从平均值）。我们得到了表征缩减的股权的第二个特征。现在，如果我们用斜率角除以偏差，我们将得到一个能完全描述交易特征的数值。现在，它可以被用作调整的健身函数。当然，可能会出现一种情况，即在最后一笔交易中获得理想的股权，在这种情况下，分散度为0。如何避免这种情况并将健身函数重新归一到+1-1的范围内是我们的功课。 原则上，还有一个选择，就是计算真实股权和理想股权之间的相关系数。当然，还有很多其他的方法可以做。 至于神经网络，我认为他们就像智人一样，分为道士、能够学习的道士和书呆子。书呆子只是背诵材料，没有任何尝试去理解它，在后面的测试中显示完美的结果。这里的道听途说都很清楚，如果你相信你的眼睛和耳朵大多坐在管理层并做出决定。 我们的目标是能够学习的降级。我认为其中一个迹象是，我们的适配度函数在0.8-0.9的范围内，在后面的测试中取得了最好的结果，网络没有重新培训。有一些可能性，这是一个发现的模式。 我将不再重复我对上述神经网内部组织的设想。有一个合理的问题，什么是更有利可图的教下或哑巴书呆子。在第一种情况下，我们只需要增加神经元和优化它们，在第二种情况下，我们需要像小猫一样淹没神经元。我认为第一个选项更可取。 我在前面已经写了向输入的内容。我还有一个想法，如果你有报告，我会在私下里回答。简而言之，我们有鱼，我们没有鱼。 [删除] 2013.12.01 08:48 #348 ivandurak: 一些想法都是imho。 在真实的基础上判断任何专家的工作成果是合乎逻辑的，而且只能是真实的。而这甚至不是IMHO。如果你在测试器中拥有20个具有正平衡曲线的专家顾问，那么用任何方法评估他们的交易结果都是智力垃圾。 把它们都放在一个真实的账户上，用最少的存款，真实的会显示一切。如果20人中有10人保持正数余额，例如三个月，那么我们可以做不同的弯曲。 Vladimir Perervenko 2013.12.01 11:17 #349 由于它不是很短，我把它附在一个附录中。 祝好运 [删除] 2013.12.01 12:12 #350 vlad1949: 由于它不是很短，我把它附在一个附录中。 祝好运 无附录 1...2829303132333435363738394041 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
在实践中测试了它。但为了清晰起见，可以重复。
建议输入数据（不包括OHLC）和教师。要解决的任务是分类。也就是说，老师应该给出+1/-1的信号（买/卖，涨/跌，等等）。
训练3-4种方法，获得这些方法的数字指标，这将显示每一种方法的准确性。
祝好运
在实践中测试了它。但为了清晰起见，可以重复。
建议输入数据（不包括OHLC）和教师。要解决的任务是分类。也就是说，老师应该给出+1/-1的信号（买/卖，涨/跌，等等）。
训练3-4种方法，获得这些方法的数字指标，这将显示每一种方法的准确性。
祝好运
不需要重复。让我们在实践中得到所有参数的验证检查的结果。
祝好运
我这个周末会把它准备好。
祝好运
我这个周末会把它准备好。
祝好运
期待着它。
您真诚的
伙计们，我建议 - GURU 上的第五，如果不进行对话，然后对他的意见，以邀请，使他的声音（写），我们在这个方向上移动，并在一般情况下，他的意见！！！。
Reshetov请不要担心，用他的 "面包和香肠"，用他的话说，在他的R-Net - "受够了"...幸运的是没有在真正的...只要不乱搞...
一旦进入主题--让他说出（建议）他的旅行和发展方向......。更是为了三百块钱。
所有，IMHO，只是一个建议...组织（或在现有的）第五个主题上发帖。
发自内心--没有乌合之众。
在实践中测试了它。但为了清晰起见，可以重复。
建议输入数据（不包括OHLC）和教师。要解决的任务是分类。也就是说，老师应该给出+1/-1的信号（买/卖，涨/跌，等等）。
训练3-4种方法，获得这些方法的数字指标，这将显示每一种方法的准确性。
祝好运
这是 你应该尝试的老师。(https://www.mql5.com/ru/code/903)。没有比这更好的了。
输入由你决定，甚至是OHLC。
一些想法都是imho。
接下来我们将讨论固定手数交易，资金管理是一个完全不同的话题。
根据股权来评估一个EA的表现是合乎逻辑的。完美的作品当然是非常好的，但尽管如此，我们还是要现实一点。我提出以下评价方法。股票的斜率取决于交易的正确性和频率。但这并不是唯一的，因为每个正常人都对真实的股权与理想的股权有多大的关系感兴趣。结果是在最近N次交易的基础上估计的，让N=10。那么理想的交易是1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10. 这种交易的权益 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10.假设真正的贸易是1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1。
1 2 1 2 3 2 3 4 3 4.现在让我们计算一下缩水，对于真实的股权，让我们读出线性回归（读出线性回归的斜率角度）和线性回归线的标准偏差（而不是从平均值）。我们得到了表征缩减的股权的第二个特征。现在，如果我们用斜率角除以偏差，我们将得到一个能完全描述交易特征的数值。现在，它可以被用作调整的健身函数。当然，可能会出现一种情况，即在最后一笔交易中获得理想的股权，在这种情况下，分散度为0。如何避免这种情况并将健身函数重新归一到+1-1的范围内是我们的功课。
原则上，还有一个选择，就是计算真实股权和理想股权之间的相关系数。当然，还有很多其他的方法可以做。
至于神经网络，我认为他们就像智人一样，分为道士、能够学习的道士和书呆子。书呆子只是背诵材料，没有任何尝试去理解它，在后面的测试中显示完美的结果。这里的道听途说都很清楚，如果你相信你的眼睛和耳朵大多坐在管理层并做出决定。
我们的目标是能够学习的降级。我认为其中一个迹象是，我们的适配度函数在0.8-0.9的范围内，在后面的测试中取得了最好的结果，网络没有重新培训。有一些可能性，这是一个发现的模式。
我将不再重复我对上述神经网内部组织的设想。有一个合理的问题，什么是更有利可图的教下或哑巴书呆子。在第一种情况下，我们只需要增加神经元和优化它们，在第二种情况下，我们需要像小猫一样淹没神经元。我认为第一个选项更可取。
我在前面已经写了向输入的内容。我还有一个想法，如果你有报告，我会在私下里回答。简而言之，我们有鱼，我们没有鱼。
一些想法都是imho。
在真实的基础上判断任何专家的工作成果是合乎逻辑的，而且只能是真实的。而这甚至不是IMHO。如果你在测试器中拥有20个具有正平衡曲线的专家顾问，那么用任何方法评估他们的交易结果都是智力垃圾。
把它们都放在一个真实的账户上，用最少的存款，真实的会显示一切。如果20人中有10人保持正数余额，例如三个月，那么我们可以做不同的弯曲。
由于它不是很短，我把它附在一个附录中。
祝好运
由于它不是很短，我把它附在一个附录中。
祝好运