文章 "神经网络实验（第 7 部分）：传递指标" 新评论 MetaQuotes 2024.05.30 08:00 新文章 神经网络实验（第 7 部分）：传递指标已发布： 传递指标至感知器的示例。本文讲述了一般概念，并展示了最简单的现成智能交易系统，后随其优化和前向验算结果。 阅读大量这个主题的文章，我持续观察到一个悲伤的场面，那就是基于神经网络的交易系统的直接结果。许多好的思路和算法却并未带来期待的结果。 在传递输入参数时，始终会观察到相同的画面。例如，振荡器值的直接传递，以我的观点，这与资产价格没有任何共通之处。振荡器有一个众所周知的问题 — 所谓的背离。这些是开盘价、收盘价、最高价和最低价的值，当直接传递时，它们不携带任何意义，但会给系统带来难以理解的噪音。这些值与任何事物无关，并且随时间推移会有明显的散离。例如，打开任何货币对的日线图，查看收盘价的波动范围。 作者：Roman Poshtar 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
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传递指标至感知器的示例。本文讲述了一般概念，并展示了最简单的现成智能交易系统，后随其优化和前向验算结果。
阅读大量这个主题的文章，我持续观察到一个悲伤的场面，那就是基于神经网络的交易系统的直接结果。许多好的思路和算法却并未带来期待的结果。
在传递输入参数时，始终会观察到相同的画面。例如，振荡器值的直接传递，以我的观点，这与资产价格没有任何共通之处。振荡器有一个众所周知的问题 — 所谓的背离。这些是开盘价、收盘价、最高价和最低价的值，当直接传递时，它们不携带任何意义，但会给系统带来难以理解的噪音。这些值与任何事物无关，并且随时间推移会有明显的散离。例如，打开任何货币对的日线图，查看收盘价的波动范围。
作者：Roman Poshtar