Indicadores: Sampler
Es un poco confuso lo que es las entradas ideales para NS.
Ellos (entradas) qué? no contienen patrones contradictorios? o qué otro criterio de idealidad?
No está muy claro cuáles son las entradas ideales para NS.
¿Son (insumos) qué? ¿No contienen patrones contradictorios? ¿O qué otro criterio de idealidad?
Entradas desde el punto de vista del comercio.
El indicador muestra lo que debe ser enseñado a NS, cuando se aprende con un maestro. Es decir, lo que debe estar en la salida de la red.
Entradas desde el punto de vista del comercio.
El indicador muestra lo que debe enseñar a la NS, cuando se aprende con un maestro. Es decir, lo que debería ser la salida de la red.
¿Ha realizado una comprobación de contradicción?
Esto es cuando el pasado de un ejemplo es similar, pero el futuro es multidireccional.
¿Has hecho una comprobación de contradicción?
Es cuando el pasado del ejemplo es similar, pero el futuro es divergente.
¿"El pasado del ejemplo es similar" es similar a qué?
Depende de los datos introducidos en la entrada de la red.
El indicador sólo calcula la salida deseada de la red (en varias variantes), no calcula ningún futuro ni ninguna entrada. Qué alimentar a la entrada es otro tema.
Para un sistema de rollover (siempre en el mercado) - es mejor utilizar 1 método de señal o tampón analógico.
Para un sistema con stop loss y take profit fijos - el 2º método.
Hice el indicador para simplificar la preparación de ejemplos de entrenamiento.
Cómo la red identificará estos ejemplos - depende de sus capacidades.
"el pasado del ejemplo es similar" ¿es similar a qué?
Depende de los datos introducidos en la entrada de la red.
El indicador sólo calcula la salida deseada de la red (en varias variantes), no calcula ningún futuro ni ninguna entrada. Qué alimentar a la entrada es otro tema.
Para un sistema de rollover (siempre en el mercado) - es mejor utilizar 1 método de señal o tampón analógico.
Para un sistema con stop loss y take profit fijos - el 2º método.
Hice el indicador para simplificar la preparación de ejemplos de entrenamiento.
Cómo la red identificará estos ejemplos - depende de sus capacidades.
Vamos a hacer el ridículo, vamos.
Hay una correlación entre dos ejemplos (por ejemplo), un ejemplo (ejemplo de entrenamiento) es un ejemplo porque tiene un pasado (esas entradas) y un futuro (esas salidas deseadas).
En este contexto, el mayor problema es cuando el mismo pasado de dos ejemplos tiene un futuro diferente, tales ejemplos no pueden ser aprendidos por la rejilla en principio. Y este es el principal problema por el que las redes en vr no funcionan.
Hagámonos los tontos, vamos.
No era mi intención. Me ha parecido entender mal la pregunta.
Existe una correlación entre dos ejemplos (por ejemplo), un ejemplo (ejemplo de entrenamiento) es un ejemplo porque tiene un pasado (esas entradas) y un futuro (esas salidas deseadas).
En este contexto, el mayor problema es cuando el mismo pasado de dos ejemplos tiene un futuro diferente, tales ejemplos no pueden ser aprendidos por la rejilla en principio. Y este es el principal problema por el que las redes en vr no funcionan.
Ahora sé que he entendido bien la pregunta.
Todavía no sé lo que voy a alimentar a la entrada de la rejilla (todavía estoy buscando soluciones óptimas). Pero ya sé exactamente (este indicador me lo dirá) lo que debe haber en la salida.
Una de las opciones para resolver su problema (imho):
Tome dos rejillas, entrenar uno para las compras - el otro para las ventas. Entonces, si ambas rejillas dan señales multidireccionales - ignorar la señal.
Ni siquiera iba a hacerlo. Pensé que había entendido mal la pregunta.
Ahora sé que la he entendido bien.
Todavía no sé lo que voy a alimentar a la entrada de la red (todavía estoy buscando soluciones óptimas). Pero ya sé exactamente (este indicador me lo dirá) cuál debe ser la salida.
Una de las opciones para resolver su problema (imho):
Tome dos rejillas, entrenar uno para las compras - el otro para las ventas. Entonces, si ambas rejillas dan señales multidireccionales - ignorar la señal.
Sí, bueno, la idea es clara, tiene su lugar. Creo que muchos networkers estarán interesados.
Gracias por el desarrollo publicado.
¿No se redibuja?
¿No redibuja?
No, no redibuja.
P.D. Sólo dibuja.
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Sampler:
El indicador calcula señales perfectas de entrada en el mercado, que pueden ser utilizadas para la formación de redes neuronales.
Autor: Serj