Diskussion zum Artikel "Neuronale Netzwerke der dritten Generation: Tiefe Netzwerke" - Seite 14
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Bitte fügen Sie den Code korrekt ein. Ich habe ihn korrigiert.
Guten Tag.
Um welches Drehbuch handelt es sich?
Könnten Sie etwas genauer beschreiben, was das Skript enthält?
Wie ich höre, ist es Ihnen gelungen, das Skript mit dem R-Prozess im Prüfprogramm auszuführen?
Wenn ja, dann ist das interessant.
Bitte nehmen Sie sich die Zeit und beschreiben Sie es so detailliert wie möglich. Wird der R-Prozess in einem Client-Server-Bundle oder in einem einzelnen Rterm ausgeführt?
Ja, er läuft in einem Client-Server-Bundle.
Wie kann ich es so einfach wie möglich erklären?
Ich habe den Code der Funktion OnTimer() in eine gemeinsame Funktion für OnTick() und OnTimer() übernommen. Das einzige, was ich hinzugefügt habe, war ein benutzerdefinierter Modusschalter und ein Tick-Zähler.
Alle anderen Startvorgänge bleiben gleich. Etwas später werde ich die Funktion in das Skript implementieren, das dem Forum beigefügt ist, und es posten.
PS: Die MQL4-Dokumentation besagt, dass die OnTimer()-Funktion im Testprogramm einfach nicht funktioniert.
Ja. Es ist ein Client-Server-System.
Wie kann ich es so einfach wie möglich erklären?
Ich habe den Code der Funktion OnTimer() in eine gemeinsame Funktion für OnTick() und OnTimer() übernommen. Das einzige, was ich hinzugefügt habe, war ein benutzerdefinierter Modusschalter und ein Tick-Zähler.
Alle anderen Startvorgänge bleiben gleich. Etwas später werde ich die Funktion in das Skript implementieren, das dem Forum beigefügt ist, und es posten.
PS: Die MQL4-Dokumentation sagt, dass die Funktion OnTimer() im Tester einfach nicht funktioniert.
Ich verstehe OnTimer().
Haben Sie irgendwelche zusätzlichen Schritte bei der Client-Server-Verbindung unternommen?
Ich habe es immer noch nicht hinbekommen. Und nicht nur ich, wenn man die Beiträge im englischsprachigen Thread betrachtet.
Viel Glück!
Wie versprochen, habe ich die lokale SAE an MQL4 angehängt, um im Strategietester zu arbeiten.
i_SAE
e_SAE
Ersetzen Sie die Originale, kompilieren Sie *.ex neu.
Starten Sie den Tester, wählen Sie e_SAE, setzen Sie Enable timer = false und Count ticks = 120 (für mich war das optimal). Starten.
Wir fügen Geschwindigkeit hinzu, warten auf die magische Meldung "OPP = CLOSE...." auf der linken Seite und reduzieren die Geschwindigkeit. Danach fügen wir i_SAE mit Send to server = true zum Diagramm hinzu. Fügen Sie ein wenig Geschwindigkeit hinzu. Wir warten, bis die Ergebnisse fertig sind.
Mein R war Version 3.2.2. Vergleichen Sie unbedingt Ihre Version in beiden Dateien!
Viel Glück mit Ihren Experimenten!
Hallo, dem Artikel beigefügt, ein aktualisierter Experte.
Dem Artikelbeigefügt, ein aktualisierter Experte.
Verschwinden Sie von dort.
Verschwinden Sie von dort.
Wladimir
Guten Tag.
Das ist ein guter Witz. Ich danke Ihnen.
Lassen Sie uns nun prüfen, wie es im Tester funktioniert, und in zukünftigen Beispielen mit R werde ich diese Funktion einbeziehen.
Im Anhang des neuen DNRBM-Artikels finden Sie eine neu gestaltete Version dieses DNSAE EA mit Selbstlernfunktion, aber ohne Server.
Bitte testen Sie sie.
Viel Erfolg!
Gestapelte RBM (DN_SRBM) https://www.mql5.com/de/articles/1628
Es ist interessant festzustellen, dass ein Mensch, der sich in eine Aufgabe vertieft, sich verbessern wird
, während eine Maschine, die das Gleiche tut, an einem lokalen Optimum hängen bleibt.
Vielleicht könnte sich die algorithmische Vertiefung von einem Paradigma des "Studierens" zu einem Paradigma des "Ausführens" entwickeln.
Toller Artikel.Props
Wieder haben wir eine profitable Phase von etwa 5 Wochen, bis sich das Modell verschlechtert.
Das ist normal. Das Modell kann und sollte in regelmäßigen Abständen neu gelernt werden.
Ich halte die Aufteilung in Test- und Trainingsdaten für unnötig: Wir können alle Daten zum Training verwenden.
Können. Es ist wichtig, ein paar wichtige Punkte zu beachten:1. Trainings- und Testdaten sollten sich nicht überschneiden.
2. Der Trainingssatz sollte gemischt werden
3. Wenn das Verhältnis der Klassen des Gleichgewichts - um die Anpassung zu machen .
Ich bin froh, dass es Kollegen waren mit R.
Mit freundlichen Grüßen
Vladimir
Hallo,
bitte helfen Sie mir, einige meiner negativen Vorurteile über neuronale Netze (NN) zu klären.
b) führen wir eine zweite Optimierung durch den Tester durch, nur um zu überprüfen, welche der optimierten Indikatoren wir brauchen(*)
c) so dass wir einen kleineren Haufen unserer optimierten Indikatoren haben
d) wofür brauche ich das NN?
(*) Wenn Sie den mt4-Optimierer im genetischen Modus laufen lassen und versuchen, bestimmte Parametersätze zu umgehen (z.B. nicht testen, ob "Indikator-A" eingeschaltet ist), indem Sie von OnInit() mit"INIT_PARAMETERS_INCORRECT" zurückkehren, zählt der genetische Algorithmus dies leiderimmer noch als einen gültigen Durchlauf, und das reduziert die Anzahl der tatsächlich ausgeführten Durchläufe, bevor der Algorithmus aufgrund der Anzahl der Durchläufe, die eines der Abbruchkriterien ist, anhält.