Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 2): Netzwerktraining und Tests" - Seite 6
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
ne86.mo
12.04. 2024г
Hinweis! Erdenbewohner! An den Außerirdischen vom Planeten Stock Market! Warum kann es keine Markierungen auf den Prognosebalken geben? Sie sind auf dem Bild der nnw-Datei vorhanden.
Danke, Dmitriy.
Was für ein fantastischer Artikel (und der vorangegangene Artikel)! Ich war auf der Suche nach etwas, um mich zu starten, einige Code, den ich anpassen kann, und das ist perfekt. Ich bin neu bei MQL5, aber ich lerne bereits beim Lesen des Codes. Beim Kompilieren hatte ich die gleichen zwei Fehler wie ein anderer Poster, aber dank der Antwort von Dmitriy konnte ich NeuroNet.mqh bearbeiten und eine erfolgreiche Kompilierung erhalten.
Hat jemand den Code geschrieben, um Bestellungen aufzugeben? Möchten Sie ihn teilen?
Wie könnten wir auch die Vorhersage einbeziehen, welche Parameter für die Positionseröffnung am besten funktionieren würden, wie z. B. Volumen, Sl und Tp?
Ich finde es toll, dass sowohl das Beispiel als auch die Bibliothek nur etwa 500 Codezeilen umfassen. Das ist eine überschaubare Größe zum Lernen und Anpassen.
Ich glaube, ich habe das Problem gefunden, dass die Beschriftungen der vorhergesagten Fraktale für das neuronale Regressionsnetzwerk (Fractal) nicht angezeigt werden.
Im Artikel steht folgendes:
Die Variable i durchläuft die Kerzen. Dieser Code ist im neuronalen Klassifizierungsnetz (Fractal_2) korrekt, obwohl dort der Test i<300 ist.
Im neuronalen Regressionsnetzwerk (Fractal) wird jedoch count als Testvariable verwendet, und der Test ist ">".
Count scheint die Era-Zahl zu sein. Das würde bedeuten, dass alle relevanten Kerzen beschriftet würden, nicht nur die der letzten 200 und erst nach 200 Epochen. Ich nehme an, dass dies ein Fehler ist.
Ist das richtig?
Eine großartige Lernerfahrung.
Guten Morgen
Vielen Dank für diesen Artikel, allerdings bin ich beim Kompilieren von Fractal_2.mq5 und Fractal.mq5 auf einen Compilerfehler gestoßen. Das Problem war "void feedForward(const CArrayObj *&prevLayer);" und ich habe es in "void feedForward(const CArrayObj *prevLayer);" geändert. Ist diese Änderung korrekt?
Mit freundlichen Grüßen
Mit freundlichen Grüßen
Hallo, ja, Sie können es verwenden.