Indikatoren: Sampler
Es ist ein wenig unklar, was die Idealität von Eingaben für NS ist.
Enthalten sie (Eingaben) was? keine widersprüchlichen Muster? oder welches andere Kriterium der Idealität?
Es ist ein wenig unklar, was die idealen Inputs für NS sind.
Müssen sie (Inputs) was? Dürfen sie keine widersprüchlichen Muster enthalten? Oder welches andere Kriterium der Idealität?
Inputs unter dem Gesichtspunkt des Handels.
Der Indikator zeigt, was den NS beigebracht werden sollte, wenn sie mit einem Lehrer lernen. D.h. was am Ausgang des Netzes stehen sollte.
Einträge unter dem Gesichtspunkt des Handels.
Der Indikator zeigt, was Sie dem NS beibringen sollten, wenn Sie mit einem Lehrer lernen. D.h. was die Ausgabe des Netzes sein sollte.
Haben Sie eine Widerspruchsprüfung durchgeführt?
Das ist der Fall, wenn die Vergangenheit eines Beispiels ähnlich ist, aber die Zukunft in eine andere Richtung geht.
Haben Sie eine Widerspruchsprüfung durchgeführt?
Das ist, wenn die Vergangenheit des Beispiels ähnlich ist, aber die Zukunft davon abweicht.
"Die Vergangenheit des Beispiels ist ähnlich" ist ähnlich zu was?
Das hängt von den Daten ab, die in das Netz eingespeist werden.
Der Indikator berechnet nur die gewünschte Ausgabe des Netzes (in mehreren Varianten), er berechnet keine Zukunft oder Eingaben. Was man dem Eingang zuführt, ist ein anderes Thema.
Für ein Rollover-System (immer im Markt) - ist es besser, 1-Signal-Methode oder analoge Puffer zu verwenden.
Für ein System mit festem Stop-Loss und Take-Profit - die 2te Methode.
Ich habe den Indikator erstellt, um die Vorbereitung von Trainingsbeispielen zu vereinfachen.
Wie das Netzwerk diese Beispiele identifizieren wird, hängt von seinen Fähigkeiten ab.
"die Vergangenheit des Beispiels ist ähnlich" ist ähnlich zu was?
Das hängt von den Daten ab, die in das Netz eingespeist werden.
Der Indikator berechnet nur die gewünschte Ausgabe des Netzes (in mehreren Varianten), er berechnet keine Zukunft oder Eingaben. Was man dem Eingang zuführt, ist ein anderes Thema.
Für ein Rollover-System (immer im Markt) - ist es besser, 1-Signal-Methode oder analoge Puffer zu verwenden.
Für ein System mit festem Stop-Loss und Take-Profit - die 2te Methode.
Ich habe den Indikator erstellt, um die Vorbereitung von Trainingsbeispielen zu vereinfachen.
Wie das Netzwerk diese Beispiele identifizieren wird, hängt von seinen Fähigkeiten ab.
Machen wir uns nichts vor, kommen Sie.
Es gibt eine Korrelation zwischen zwei Beispielen (zum Beispiel), ein Beispiel (Trainingsbeispiel) ist ein Beispiel, weil es eine Vergangenheit (diese Eingaben) und eine Zukunft (die gewünschten Ausgaben) hat.
In diesem Zusammenhang besteht das größte Problem darin, dass die gleiche Vergangenheit zweier Beispiele eine unterschiedliche Zukunft hat; solche Beispiele können im Prinzip nicht vom Raster gelernt werden. Und das ist das Hauptproblem, warum Netze auf VR nicht funktionieren.
Lass uns den Dummen spielen, komm schon.
Das wollte ich nicht. Ich dachte, ich hätte die Frage missverstanden.
Es gibt eine Korrelation zwischen zwei Beispielen (zum Beispiel), ein Beispiel (Trainingsbeispiel) ist ein Beispiel, weil es eine Vergangenheit (die Eingaben) und eine Zukunft (die gewünschten Ausgaben) hat.
In diesem Zusammenhang besteht das größte Problem darin, dass, wenn die gleiche Vergangenheit zweier Beispiele eine unterschiedliche Zukunft hat, solche Beispiele im Prinzip nicht vom Raster gelernt werden können. Und das ist das Hauptproblem, warum Netze auf der VR nicht funktionieren.
Jetzt weiß ich, dass ich die Frage richtig gestellt habe.
Ich weiß noch nicht, was ich in den Gittereingang einspeisen werde (ich suche noch nach optimalen Lösungen). Aber ich weiß schon genau (dieser Indikator wird es mir sagen), was am Ausgang sein sollte.
Eine der Möglichkeiten, Ihr Problem zu lösen (imho):
Nimm zwei Raster, trainiere eines für Käufe - das andere für Verkäufe. Wenn dann beide Raster multidirektionale Signale geben - ignorieren Sie das Signal.
Das hatte ich gar nicht vor. Ich dachte, ich hätte die Frage missverstanden.
Jetzt weiß ich, dass ich sie richtig verstanden habe.
Ich weiß noch nicht, was ich in den Eingang des Netzwerks einspeisen werde (ich suche noch nach optimalen Lösungen). Aber ich weiß schon genau (dieser Indikator wird es mir verraten), was der Ausgang sein soll.
Eine der Möglichkeiten, Ihr Problem zu lösen (imho):
Nehmen Sie zwei Raster, trainieren Sie eines für Käufe - das andere für Verkäufe. Dann, wenn beide Raster geben multidirektionale Signale - ignorieren Sie das Signal.
Ja, die Idee ist klar, sie hat ihre Berechtigung. Ich denke, viele Netzwerker werden daran interessiert sein.
Danke für die gepostete Entwicklung.
Es wird nicht neu gezeichnet?
Zeichnet er nicht nach?
Nein, er zeichnet nicht nach.
P.S. Er zeichnet nur.
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Sampler:
Der Indikator berechnet den perfekten Markteinstieg, was für das Training von neuronalen Netzen verwendet werden kann.
Autor: Serj