Neuronale Netze. Fragen an die Experten. - Seite 12
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(schien aber noch nicht so weit zu sein :o)
Das war es. VictorArt. Er handelt nach der Handelsgeschichte. Das Motto lautet Stabilität. Welcher Indikator stabil ist, sagt er nicht.
Hier ist sein PAMM.
Хорошо бы знать принцип или метод который он использует . Если есть возможность то то подскажите, где можно почитать.А то, что то не гуглит .
https://www.mql5.com/ru/forum/124583/page2
Frage: Wie kann ich einen "leeren" Wert in ein Netz (insbesondere PNN) eingeben?
Angenommen, ein Vektor {1, 0, 0, 1, 1} wird als Eingabe gegeben, wobei
1. Eingang 1 - Ereignis A1 ist eingetreten, 0 - Ereignis B1 ist eingetreten.
2. Eingang 1 - Ereignis A2 eingetreten, 0 - Ereignis B2 eingetreten. usw.
Was ist, wenn keines der Ereignisse in irgendeinem Element des Musters (Vektors) aufgetreten ist? Wie kann man einen Vektor {1, 0, 0, NULL, NULL} korrekt darstellen?
....
Was ist, wenn keines der Ereignisse in irgendeinem Element des Musters (Vektors) aufgetreten ist? Wie kann man einen Vektor {1, 0, 0, NULL, NULL} korrekt darstellen?
Frage: Wie kann man einen "leeren" Wert in ein Netzwerk (insbesondere PNN) eingeben?
Angenommen, dem Eingang wird ein Vektor {1, 0, 0, 1, 1} zugeführt, wobei
1. Eingang 1 - Ereignis A1 ist eingetreten, 0 - Ereignis B1 ist eingetreten.
2. Eingang 1 - Ereignis A2 eingetreten, 0 - Ereignis B2 eingetreten. usw.
Was ist, wenn keines der Ereignisse in irgendeinem Element des Musters (Vektors) aufgetreten ist? Wie kann man den Vektor {1, 0, 0, NULL, NULL} korrekt darstellen?
Filtern Sie solchen Mist, BEVOR Sie ihn in das neuronale Netz einspeisen.
Andernfalls bekommen Sie nur Mist statt Ausbildung.
Ah... ich habe mir die Argumentation von VictorART im Forum genauer angesehen.
Nach den Worten "Wenn sich der Markt so sehr verändert, dass die alten Handelsroboter an Wirksamkeit verlieren, können Sie jederzeit schnell und automatisch neue adaptive Handelsroboter erstellen, die besser an die neuen Handelsbedingungen angepasst sind " müssen Sie nicht weiter lesen.)
Filtern Sie diesen Mist heraus, bevor Sie ihn in das neuronale Netz einspeisen.
Gut, dass sie nicht geschrieben haben "... BEVOR sie ins Forum gestellt wird" )))
Ich werde versuchen, es auf andere Weise zu beschreiben.
..........
Es gibt ein Signal S1, z. B. für Kaufen, danach beginnen wir mit der Überwachung, wenn der Preis bestimmte Niveaus erreicht,
Wir definieren z. B. die Niveaus +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120, und wenn der Preis +20 ppm erreicht, dann +30 ppm, dann 100 ppm zurückgeht und -50 ppm erreicht, dann -90 ppm, dann wieder auf +120 ppm steigt, dann haben wir eine Aufzeichnung, wie dieses Signal S1= {1, 1, 0, 0, 1} und so weiter.
Aber wenn einige Signale zeitlich sehr nahe beieinander liegen, kann es sein, dass der Preis einige Niveaus nicht erreicht, so dass wir für einige Signale Sn= {1, 1, 0, } haben, d.h. die Niveaus +/- 90 und +/- 120 haben nicht funktioniert.
Aber trotzdem ist es nicht scheiße, es ist auch ein Trainingsbeispiel für NS (das zeigt, dass das Signal schwach war, kurzlebig, oder was auch immer...) und es wäre schön, es auch zum Training zu präsentieren, nicht um es herauszufiltern.
Als erstes fällt mir der Wert 0,5 für die Stufe ein, die nicht ausgelöst wurde. Aber aus irgendeinem Grund glaube ich nicht, dass das richtig ist. Was ist der richtige Wert?
Definieren wir z. B. die Niveaus +/- 20, +/- 30, +/- 50, +/- 90, +/- 120, und wenn der Preis +20 ppm erreicht, dann +30 ppm, dann um 100 ppm zurückfällt und -50 ppm erreicht, dann -90 ppm, dann wieder auf +120 ppm steigt, so lautet die Aufzeichnung eines solchen Signals S1= {1, 1, 0, 0, 1} und so weiter.
Wenn jedoch einige Signale zeitlich sehr nahe beieinander liegen, kann es sein, dass der Kurs einige Niveaus nicht erreicht, so dass wir für einige Signale Sn= {1, 1, 0, } haben, d.h. die Niveaus +/- 90 und +/- 120 wurden nicht ausgelöst.
....... Aber aus irgendeinem Grund glaube ich nicht, dass das richtig ist. Was ist das Richtige zu tun?
Geben Sie die dritte Art von Signal ein. Signale insgesamt:
0 oder 1 oder 2