
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
Es gibt eine spezifische Aufgabe, ein Skript zu schreiben, das in einer bestimmten Tiefe der Geschichte eine Lösung hervorbringt -
Dann ist es notwendig, die spezifische Mindestkonfiguration des Netzes und die Mindestanzahl der erforderlichen Eingänge zu bestimmen. Das bedeutet, dass es notwendig ist, die Aufgabenstellung zu definieren, und dann sollte die ganze Welt zu der Erkenntnis gelangen, dass ein konkretes Produkt zur Verfügung steht, das an einer Karte befestigt werden kann, um das Ergebnis zu sehen. Ich habe etwas Ähnliches in Form eines Neuroindikators auf der Klot-Seite gesehen .
http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1
IMHO wird es nicht funktionieren, das Netzwerk im Skript sollte zumindest trainiert sein.
Es wäre einfacher, ein auf einem neuronalen Netz basierendes EA-Template zu schreiben, das aus der Vergangenheit lernt und nach und nach lernt, oder sogar nach und nach von Grund auf lernt.
IMHO wird es nicht funktionieren, das Netzwerk im Skript sollte zumindest trainiert sein.
Es ist einfacher, eine EA-Vorlage für neuronale Netze zu schreiben, die in der Vergangenheit gelernt und zusätzlich trainiert hat, oder sogar von Grund auf neu zu trainieren.
So wird dieser Indikator trainiert - wenn Sie den Optimierungsmodus aktivieren. Das Skript unterscheidet sich dadurch, dass es den Optimierungsalgorithmus einmal für ein bestimmtes Intervall der Historie durchführt und das Ergebnis anzeigt - zum Beispiel mit Pfeilen im Diagramm.
So wird dieser Indikator trainiert - wenn Sie den Optimierungsmodus aktivieren. Das Skript unterscheidet sich nur dadurch, dass es den Optimierungsalgorithmus einmal für ein bestimmtes Intervall der Historie durchführt und das Ergebnis anzeigt - zum Beispiel durch Pfeile im Diagramm.
Wenn alles fertig ist, warum müssen Sie es dann noch einmal machen? Oder wollen Sie einen voll funktionsfähigen Gral?)
Vorschläge für den Code YZ_BETTER_HC_2_2.mq4.
1. Geben Sie ein Kommando, um das Muster zu trainieren (tragen Sie die entsprechenden Pfeile in die Tabelle ein).
2. Nach dem Training erscheint eine STILL-Meldung:
2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1: opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1
3. Wenn Sie sich daran sattgesehen haben, fügen Sie den folgenden Code ein (ändern Sie die Art und Farbe der Pfeile), als Referenz die erste Zeile wie im Original:
Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i);
//изменим стрелки
int obj_total=ObjectsTotal();
for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){
}
Es gab einen Code YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4
tweaked (ich erinnere mich nicht an den Spitznamen)
irgendwo verschwunden!
Das habe ich versucht!
Leider habe ich nie ein geschultes Netzwerk bekommen!
Versuchen Sie, die Geschwindigkeit und den Schwung zu ändern
und laufen nicht für alle NUM_PUT
Ich habe es nur für ein einziges Beispiel ausprobiert, und es war alles in Ordnung.
P.S. Ich denke, Sie sollten mir zeigen, wie man es richtig macht.
Versuchen Sie, die Geschwindigkeit und den Schwung zu ändern
und laufen nicht für alle NUM_PUT
Ich habe nur eine einzige Probe gemacht, und es hat alles gut geklappt.
P.S. Ich denke, Sie sollten mir zeigen, wie man es richtig macht.
Ich habe große Zweifel an der Möglichkeit, neuronale Netze im Handel einzusetzen.
Vielleicht irre ich mich, aber neuronale Netze wurden ursprünglich für die Erkennung statischer Objekte entwickelt,
z. B. Handschrift, bei der ein und derselbe Buchstabe (Zeichen) von verschiedenen Personen in unterschiedlicher Handschrift wiedergegeben wurde
und das System (Netzwerk) musste lernen, jede dieser Handschriften zu erkennen.
Sie erkennt sie zweifelsohne durch die Anhäufung von Informationen.
Beim Handel (Forex) ist das Problem viel schwieriger.
Wenn ein Expert Advisor als Handelsstrategie betrachtet wird, dann muss das neuronale Netz Taktiken zur Unterstützung dieser Strategie bereitstellen.
Wie sehr wir auch Kennzahlen wie StopLoss und TP auf die Geschichte anwenden, es gibt absolut keine
garantieren, dass die Situation in der nächsten Zeit nicht scheitern wird.
Zusammenfassung.
Es ist notwendig, dem Expert Advisor beizubringen, dass er zu jedem beliebigen Zeitpunkt in Abhängigkeit von der Situation Entscheidungen treffen kann.
Mit anderen Worten: Der Expert Advisor muss ständig darauf trainiert werden, so zu handeln, wie Sie es in einer bestimmten Situation tun würden.
Bislang ist die Aufgabe - auch hier kann ich mich irren - unlösbar.
Es gibt zu viele unformalisierte Fragen.
Ich habe viele Zweifel an der Möglichkeit, neuronale Netze im Handel einzusetzen.
Ich mag mich irren, aber neuronale Netze wurden ursprünglich für die Erkennung statischer Objekte entwickelt,
z. B. Handschrift, bei der derselbe Buchstabe (Symbol) von verschiedenen Personen in unterschiedlicher Handschrift wiedergegeben wurde
und das System (Netzwerk) musste lernen, jede dieser Schriften zu erkennen.
Das neuronale Netz wurde ursprünglich entwickelt, um die Gehirnaktivität zu simulieren und KI zu schaffen.
Die Anerkennung ist eine Anwendung, ebenso wie die Börse.
Er erkennt sie unzweifelhaft durch die Anhäufung von Informationen.
Ersparnisse? Und wo speichert das Netz diese Einsparungen? Nicht auf Kosten der Akkumulation, sondern auf Kosten der Verallgemeinerung.
Beim Devisenhandel ist die Aufgabe viel schwieriger.
Wenn ein Expert Advisor als Handelsstrategie betrachtet wird, dann muss das neuronale Netz Taktiken zur Unterstützung dieser Strategie bereitstellen.
Wie sehr wir auch Kennzahlen wie StopLoss und TP auf die Geschichte anwenden, es gibt absolut keine
garantieren, dass die Situation in der nächsten Zeit nicht scheitern wird.
Zusammenfassung.
Es ist notwendig, dem Expert Advisor beizubringen, dass er zu jedem beliebigen Zeitpunkt in Abhängigkeit von der Situation Entscheidungen treffen kann.
Mit anderen Worten: Der Expert Advisor muss ständig darauf trainiert werden, so zu handeln, wie Sie es in einer bestimmten Situation tun würden.
Nun, dem kann man kaum widersprechen :) .
Bislang ist die Aufgabe - auch hier kann ich mich irren - unlösbar.
Es gibt zu viele unformalisierte Fragen.
Und was machen wir hier? Versuchen zu lösen und zu formalisieren. Vielleicht klappt es ja doch noch... Immerhin gibt es einen Präzedenzfall :) .
Ein neuronales Netz wurde ursprünglich entwickelt, um die Gehirnaktivität zu simulieren und KI zu schaffen.
Die Anerkennung ist eine Anwendung, genau wie die Börse.
Ersparnisse? Und wo speichert das Netz diese Einsparungen? Nicht durch Akkumulation, sondern durch Verallgemeinerung.
Nun, dem kann man kaum widersprechen :) .
Und was machen wir hier? Versuchen zu lösen und zu formalisieren. Vielleicht klappt es ja doch noch... Immerhin gibt es einen Präzedenzfall :) .
Ich glaube, ich habe noch keinen Präzedenzfall gefunden :).
Ich glaube, ich bin noch nicht über den Präzedenzfall gestolpert:).
Seltsam...