Probabilistische neuronale Netze, Pakete und Algorithmen für MT4 - Seite 19

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Ich habe versucht, mit der Topologie zu arbeiten, indem ich den Grad der Signalglättung änderte oder das Eingangsfeld qualitativ veränderte - die Ergebnisse sind schrecklich. Bei probabilistischen Netzen fallen dem ungeübten Auge sofort mehrere methodische Widersprüche auf, die bei der Netzentwicklung auftreten - einer davon ist, dass die Reichweite der Testperiode proportional zur Nichtlinearität des Netzes ist. Das heißt, es ist nicht klar, wie das Netz optimiert werden kann.

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Was soll ich sagen... hier ist die Pornographie))

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da ist sie

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xproit:
hier ist es

Ein kurzer Blick. Sie haben Recht - Pornografie).

Warum ein so großer Garten mit völlig unkoordinierten Eingaben? Welchen Sinn hat es, die absoluten Werte und ihre Differenzen gleichzeitig einzugeben? Nets werden "betrunken" von diesem...

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Die Sache ist die, dass ich in MT4 eine Datendatei vorbereite, in die ich alles eintrage, was ich habe, und in NEUROSHELL 2 wähle ich direkt aus, kombiniere, usw.

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xproit:

Die Sache ist die, dass ich eine Datendatei in MT4 vorbereite, indem ich alles, was ich habe, anhänge, und in NEUROSHELL 2 wähle ich direkt aus, kombiniere, usw.

Und können Sie mir die Eingabedatei für NS2 zeigen?

Und was ist das Kriterium für die Klassifizierung der Eingabemenge, d.h. warum bestimmen Sie, dass diese Menge von z.B. kaufen, diese verkaufen? Ups, habe es selbst gesehen...

Z.U. Übrigens habe ich vor ein paar Tagen ein relativ frisches NS2 ausgegraben, nur um damit mit PNN zu experimentieren...

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Ich verwende die Netze immer noch im Handel. Zur Bestätigung von Handelssignalen mit vorhergesagten Indikatorwerten. Dies ist wahrscheinlich der Hauptvorteil dieser Methode gegenüber dem Nachlauf und der Mittelwertbildung. Wenn ich geglättete Linien wie BZL MACD(High,15,30) 3 Punkte im Voraus vorhersage, selbst wenn ich Lags des Indikators beim Einstieg verwende, erhalte ich im Durchschnitt einen Korrelationskoeffizienten von 0,995.

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Im Wesentlichen sind probabilistische Netze weniger anspruchsvoll in der Aufgabe, das Eingabefeld zu bestimmen. Das Netz verwendet beim Training einen Algorithmus mit individuellen Korrekturen der Glättungsparameter der einzelnen Eingaben sowie des Gesamtglättungsparameters. Das heißt, während des Trainings werden die Werte der einzelnen Glättungsparameter als Instrument zur Analyse der Empfindlichkeit der Eingabe verwendet. Das heißt, das Netz wird nicht durch das Eingabefeld optimiert. Es ist wünschenswert, ihm mehr Inputs (Kandidaten) zu geben.

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Versuchen Sie, mit ihnen zu arbeiten. Ich arbeite auch schon eine Weile mit ihnen zusammen. Hier ist ein Indikator für die Vorbereitung einer Datei bzw. eines Skripts

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xproit:
Versuchen Sie, mit ihnen zu arbeiten. Ich arbeite auch schon eine Weile mit ihnen zusammen. Hier ist ein Indikator für die Vorbereitung einer Datei bzw. eines Skripts

Ich werde es mir ansehen, danke.