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Diskussion zum Artikel "Neuronale Netzwerke - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen" - Seite 2

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vlad1949:

SanSanych

Hier ist ein Link zu dem Artikel, über den ich gesprochen habe. http://appliedpredictivemodeling. com/blog/2014/11/11/some-thoughts-on-do-we-need-hundreds-of-classifiers-to-solve-real-world-classification-problems

In dem Artikel gibt es auch einen Link zu einem früheren Artikel von David Hand über ein Thema, das wir beide schon einmal diskutiert haben - schlechte Ergebnisse nach dem Training mit echten Daten. Sehr interessante Gedanken. Vielleicht könnten Sie eine gekürzte Übersetzung anfertigen?

Ich habe in den Archiven gestöbert und einen weiteren Artikel zum Thema Vergleich verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen gefunden.

http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf 

Viel Glück

In diesem Thread sind unsere Beiträge etwas vom Thema abgekommen, und ich habe meinen eigenen Thread. Daher schlage ich vor, unsere Diskussion hierher zu verlagern, mein Beitrag dort ist eine Antwort auf Ihren.
faa1947:
In diesem Thread sind unsere Beiträge etwas vom Thema abgekommen, und ich habe meinen eigenen Thread. Daher schlage ich vor, dass wir unsere Diskussion hierher verlagern, denn mein Beitrag dort ist eine Antwort auf Ihren.
Und wir wissen nicht, wo diese andere Diskussion ist, wohin wir sie verschieben sollen. ;-)
marketeer:
Und wir wissen nicht, wo diese andere Diskussion ist, wohin wir uns bewegen sollen. ;-)
Hier entlang
faa1947:
In diesem Thread sind unsere Beiträge etwas vom Thema abgekommen, und ich habe meinen eigenen Thread. Daher schlage ich vor, dass wir unsere Diskussion hierher verlagern, denn mein Beitrag dort ist eine Antwort auf Ihren.

Ganz im Gegenteil. Viele Menschen, die das Wort "neuronale Netze" zum ersten Mal gehört haben, werden es nützlich finden, zu wissen, dass Wissenschaft und Praxis seit der Einführung von MLP weit fortgeschritten sind.

Aber Sie mögen Recht haben.

Vorbei.

Viel Glück für den Autor.

Da statya otlichnaya, tolko ne mogu ne mogu nikak razobratsya c camim nachalom, a imeno otkuda otkuda vzyzlsya script with ictoriei kotirovok #property script_show_inputs
//+------------------------------------------------------------------+
input string    Export_FileName  = "NeuroPro\\data.csv"; // Exportdatei (im Ordner "MQL5/Files")
input int       Export_Bars_Skip = 0;                    // Wie viele Verlaufsbalken vor dem Export übersprungen werden sollen
input int       Export_Bars      = 5000;                 // Anzahl der zu exportierenden Datenzeilen
//+------------------------------------------------------------------+
const int inputlen=24;   // Wie viele Balken in der Vergangenheit die Handelsstrategie analysiert
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
  //--- eine Datei erstellen
   int file=FileOpen(Export_FileName,FILE_WRITE|FILE_CSV|FILE_ANSI,',');

   if(file!=INVALID_HANDLE)
     {
      //--- den Datenkopf schreiben
      string row="date";
      for(int i=0; i<=inputlen; i++)
        {
         if(StringLen(row)) row+=",";
         //========================================================
         // Hinweis! 
         // In der EA werden wir Unterstriche durch [] ersetzen.
         // Der Feldname im DBase-Format kann bis zu 11 Zeichen lang sein. Calc schneidet auf 10 ab.
         // Die maximale Anzahl von Feldern im DBase-Format beträgt 128-512, je nach Version.
         //========================================================
         StringConcatenate(row,row,"Bar___",i,"__");
        }
      FileWrite(file,row);

      //--- alle erforderlichen Daten aus der Historie kopieren
      MqlRates rates[],rate;
      int count=Export_Bars+inputlen;
      if(CopyRates(Symbol(),Period(),1+Export_Bars_Skip,count,rates)<count)
        {
         Print("Fehler! Unzureichende Größe der Historie für den Export der erforderlichen Daten".);
         return;
        }
      ArraySetAsSeries(rates,true);

      //--- Schreiben der Daten 
      for(int bar=0; bar<Export_Bars; bar++)
        {
         row="";
        //--- der Schlusskurs des 1. Balkens wird als Nullniveau für die Normalisierung der anderen Daten festgelegt
         double zlevel=rates[bar+1].close; 
         for(int i=0; i<=inputlen; i++)
           {
            if(StringLen(row)) row+=",";
            rate=rates[bar+i];
            if(i==0) row+=TimeToString(rate.time,TIME_DATE || TIME_MINUTES)+",";
            row+=DoubleToString(rate.close-zlevel,Digits());
           }
         FileWrite(file,row);
        }
      FileClose(file);
      Print("Datenexport erfolgreich abgeschlossen.");
     }
   else Print("Fehler! Es konnte keine Datei zum Exportieren von Daten erstellt werden. ",GetLastError()); 

}i gde etoo zhurnal expertov

date,Bar___0__,Bar___1__,Bar___2__,Bar___3__,Bar___4__,Bar___5__,Bar___6__,Bar___7__,Bar___8__,Bar___9__,Bar___10__,Bar___11__,Bar___12__,Bar___13__,Bar___14__,Bar___15__,Bar___16__,Bar___17__,Bar___18__,Bar___19__,Bar___20__,Bar___21__,Bar___22__,Bar___23__,Bar___24__
2014.09.25,-0.0008,0.0000,-0.0005,-0.0014,0.0007,0.0035,0.0035,0.0036,0.0047,0.0052,0.0050,0.0046,0.0046,0.0047,0.0049,0.0052,0.0049,0.0053,0.0055,0.0056,0.0067,0.0056,0.0097,0.0105,0.0113
2014.09.25,0.0005,0.0000,-0.0009,0.0012,0.0040,0.0040,0.0041,0.0052,0.0057,0.0055,0.0051,0.0051,0.0052,0.0054,0.0057,0.0054,0.0058,0.0060,0.0061,0.0072,0.0061,0.0102,0.0110,0.0118,0.0123
2014.09.25,0.0009,0.0000,0.0021,0.0049,0.0049,0.0050,0.0061,0.0066,0.0064,0.0060,0.0060,0.0061,0.0063,0.0066,0.0063,0.0067,0.0069,0.0070,0.0081,0.0070,0.0111,0.0119,0.0127,0.0132,0.0130

2014.09.25,-0.0021,0.0000,0.0028,0.0028,0.0029,0.0040,0.0045,0.0043,0.0039,0.0039,0.0040,0.0042,0.0045,0.0042,0.0046,0.0048,0.0049,0.0060,0.0049,0.0090,0.0098,0.0106,0.0111,0.0109,0.0122.

A imenno do momenta Convert from CSV to DBF, dalee vce uzhe proshel no ne c temi dannimi. Narod podckazhite kak cdelat' etot script c barami i ictoriei, pri tom chto export kotirovok ne preducmotren v MT5 !?? Cherez MQL5, um einen Expert Advisor Vorlage, benutzerdefinierte Indikator, Skript zu erstellen !?! ? WIE...

Ich hätte gerne eine Art DLL, um die Eingabedaten einzugeben und die Koeffizienten wieder auszugeben. Weiß jemand, welche Neuro-Software das hat...? oder kontaktiert den Autor von NeuroPro wegen der Quellen und schreibt die DLL selbst....
elugovoy:
Ich hätte gerne eine Art DLL, um die Eingabedaten einzugeben und die Koeffizienten wieder auszugeben. Weiß jemand, welche Neuro-Software das hat...? oder fragt den Autor von NeuroPro nach den Quellen und schreibt die DLL selbst...
Es gibt eine alte NeuroShell 2
elugovoy:
Ich hätte gerne eine Art DLL, um die Eingabedaten einzugeben und die Koeffizienten wieder auszugeben. Weiß jemand, welche Neuro-Software das hat...? oder kontaktiere den Autor von NeuroPro wegen der Quellen und schreibe die DLL selbst....
In Deductor ist es möglich, ein vorbereitetes Projekt mit einem Bootnik zu starten.
elugovoy:
Ich hätte gerne eine Art DLL, um die Eingabedaten einzugeben und die Koeffizienten wieder auszugeben. Weiß jemand, welche Neuro-Software das hat...? oder kontaktiere den Autor von NeuroPro wegen der Quellen und schreibe die DLL selbst....
Wenn über DLL, siehe https://www.mql5.com/de/articles/252.
Прогнозирование временных рядов в MetaTrader 5 при помощи библиотеки машинного обучения ENCOG
Прогнозирование временных рядов в MetaTrader 5 при помощи библиотеки машинного обучения ENCOG
  • 2011.04.25
  • investeo
  • www.mql5.com
Статья посвящена использованию функционала нейронных сетей библиотеки машинного обучения ENCOG в MetaTrader 5. В качестве примера приведена реализация простого нейросетевого индикатора на основе технических индикаторов и советника, торгующего по сигналам нейросетевого индикатора. Все исходные коды, скомпилированные библиотеки и примеры обученной сети прилагаются к статье.
Reshetov:
Wenn über dll, siehe https://www.mql5.com/de/articles/252.

Lustiger Name: ENCOG - Maschinelles Lernen... Nun, es ist heiß.

Die hier aufgeführten Tools sind nur ein Teil des maschinellen Lernens.

CRAN Task View: Machine Learning & Statistical Learning
  • cran.r-project.org
Several add-on packages implement ideas and methods developed at the borderline between computer science and statistics - this field of research is usually referred to as machine learning. The packages can be roughly structured into the following topics: Neural Networks : Single-hidden-layer neural network are implemented in package...
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