Diskussion zum Artikel "Neuronale Netzwerke - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen" - Seite 5
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Was den Artikel selbst angeht, nicht die NS im Allgemeinen. Wo ist der Haken? Die Anzahl der Koeffizienten, die angepasst werden müssen, ist mit der Menge der Geschichte vergleichbar.
Nehmen wir an, die Anzahl der Koeffizienten ist gleich der Anzahl der historischen Daten. Ich denke, dann wird die Anpassung einfach perfekt sein. Es wird kein einziges Verlustgeschäft geben, und es wird das Maximum aus der Geschichte herausgeholt.
Wenn wir die NS-Konstruktion als eine Auswahl einer wilden Anzahl von Koeffizienten betrachten, brauchen wir nicht so eine gute Sache.
Ihre Argumente wären fair, wenn der Artikel "Die Erschaffung des Grals" heißen würde. :)
Aber darum geht es in dem Artikel überhaupt nicht. Die Struktur des NS ist also dem Zweck des Artikels völlig angemessen und erlaubt es:
1) die Etappen der EA-Erstellung deutlich zu demonstrieren (insbesondere ist der Unterschied zwischen der Genauigkeit des untrainierten und des trainierten Netzes deutlich zu erkennen - ein solcher Unterschied wäre nicht zu erkennen, wenn das Netz nur wenige Neuronen enthielte);
2) die Arbeit mit großen Netzen zu demonstrieren. All diese Manipulationen bei der Ersetzung von Massentext in Notepad wären unverständlicherweise notwendig, wenn das Beispiel nur ein paar Neuronen enthielte. Und wer weiß, wie groß die NS von den Lesern sein werden. So wie es aussieht, habe ich ihnen alles im Voraus beigebracht.
Ich frage mich, für welchen Zeitraum der Termin nicht in die Zukunft reicht? Wenn es ein Monat ist, ist das gut.
Die meisten Händler können und wissen nicht, wie man eine Buy Stop Order richtig eröffnet ....
Und beim Anblick eines solchen Artikels werden sie einfach inkontinent ...
Ihre Argumente wären stichhaltig, wenn der Artikel den Titel "Die Erschaffung des Grals" trüge. :)
Aber darum geht es in dem Artikel überhaupt nicht. Die Struktur des NS ist also dem Zweck des Artikels völlig angemessen und erlaubt es:
1) die Etappen der EA-Erstellung deutlich zu demonstrieren (insbesondere ist der Unterschied zwischen der Genauigkeit des untrainierten und des trainierten Netzes deutlich zu erkennen - ein solcher Unterschied wäre nicht zu erkennen, wenn das Netz nur wenige Neuronen enthielte);
2) die Arbeit mit großen Netzen zu demonstrieren. All diese Manipulationen bei der Ersetzung von Massentext in Notepad wären unverständlicherweise notwendig, wenn das Beispiel nur ein paar Neuronen enthielte. Und wer weiß, wie groß die NS von den Lesern gebaut werden. So wie es aussieht, habe ich ihnen alles im Voraus beigebracht.
Ihr Artikel ist sehr nützlich für eine endlich nüchterne Betrachtung des NS. Die Erkenntnis, dass die "Multiplizieren und Addieren"-Logik extrem primitiv ist, so dass sie viel mehr Eingabeparameter für eine akzeptable Anpassung benötigt als sinnvollere Ansätze.
Natürlich hat die weltweite Erfahrung gezeigt, dass selbst eine so einfache Logik bemerkenswerte Ergebnisse bei der Erkennung einer begrenzten Anzahl von Mustern - Captchas, Bilder usw. - liefern kann. Wenn man jedoch mit einer unendlichen Anzahl von Mustern (Zeitreihen) arbeiten muss, erhält man etwas Ähnliches wie in diesem Artikel.
Wenn das Ziel darin bestand, das Interesse an NS zu wecken, das auf Aufgaben angewendet wird, die nichts mit BP zu tun haben, aber dennoch BP als Beispiel verwenden, dann ist dies ein etwas seltsamer Ansatz. Aber vielleicht ist Ihr Artikel der ehrlichste über NS. Schade, dass sich niemand den Quellcode ansieht und versteht, worum es geht. Diskussionen über NS vs. NS, um das innere Bedürfnis zu befriedigen, etwas zum Thema NS zu diskutieren, werden durch einige Kommentare zu dem Artikel gut demonstriert.
Nun, einige Leute lesen den Code. Vom Standpunkt der Nützlichkeit des Artikels für mich persönlich gebe ich ihm 100%.
Auch unter dem Gesichtspunkt des "modernen" NS hat dieser Ansatz seine Daseinsberechtigung.
Wenn einige Leute die + und * Operationen im Code nicht sehen, was soll ich ihnen dann sagen...? Der Artikel richtet sich an Entwickler, nicht an Händler (insbesondere nicht an solche, die keine Ahnung von Buy-Stops haben).
Vielen Dank an den Autor. Ich habe ihn zu meinen Favoriten hinzugefügt, da ich immer wieder auf dieses Material zurückkommen werde.
Oh, mein, was Leidenschaften was....., Neuronen, Gene, natürliche Mutationen, künstliche Replikationen, mit einer Kolonie von Chromosomen)) ist es, wie viel Sie wissen müssen, um zu verstehen, dass sie auf die Klassiker geschieden sind, und Sie können nicht vereinfachen?
Was steuert das neuronale Netz, wenn man ihm den Charakter des Paares beibringt? Oder habe ich etwas übersehen? Wenn ja, dann ist es das Geld und die Mühe nicht wert, die man dafür aufwendet.
Hallo Andrew,
Vielen Dank für diesen sehr interessanten Artikel...! Schön zu sehen, wie man MT5 mit neuronalen Netzen verbinden kann.Hast du in Erwägung gezogen, dein Beispiel für neuronale Netze mit MT4 zu verbinden...?
MT4 hat eine viel größere Benutzerbasis, und das würde mehr Leute dazu ermutigen, zu schätzen, was dein großartiger Artikel wirklich bietet.
Außerdem habe ich versucht, nach NeuroPro zu suchen, um es auszuprobieren... aber es ist schwer zu finden und es sieht nicht so aus, als gäbe es viel Unterstützung dafür?
Vielleicht sollten Sie stattdessen ein kostenloses neuronales Netzprogramm namens Neuroph verwenden...
http://neuroph.sourceforge.net/
Neuroph ist ein neueres, Java-unterstütztes Programm mit einer guten, benutzerfreundlichen GUI zum Erstellen und Testen der Netze (ohne dass Sie etwas programmieren müssen).Eigentlich... sieht Neuroph den von Ihnen geposteten NeuroPro-Beispielen sehr ähnlich... so dass die Konvertierung hoffentlich recht einfach sein wird.
Neruoph funktioniert auch mit aktuellen und älteren Windows-Versionen und hat sowohl 32bit- als auch 64bit-Versionen für Multicore-Systeme... also keine Kompatibilitätsprobleme, von denen ich gelesen habe.Auf jeden Fall hoffe ich, dass Sie den Neuroph/MT4-Artikel in Erwägung ziehen...das wäre eine enorme Hilfe...!
In der Zwischenzeit...danke für einen sehr informativen Artikel mit vielen Möglichkeiten, neuronale Netze zu verwenden...!
Machen Sie's gut,Robert
Und toller Tipp zu Neuroph, danke Robert, sieht SEHR interessant aus!
Cheers
Stu