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Ahora me explico, a res>0, aquí 0 corresponde al nivel 50 del indicador RSI, le asignamos 1, de lo contrario le asignamos -1
¿Qué no está claro? Un mínimo de código y nada más.
Tal y como está escrito en el código fuente, la condición principal de la normalización de los datos NO se cumple.
Lo único es filtrar otro cero, pero en este caso no es tan importante.
En este caso, ¿por qué necesita la red? Se enseña a operar siguiendo el algoritmo de ruptura de la línea cero de los datos normalizados (o ruptura del RSI del nivel 50). Es decir, conoces el algoritmo a priori, así que prográmalo y no juegues con la red. Otra cosa es si usted no conoce el algoritmo, y trata de hacer la red para encontrarlo, utilizando los resultados de las operaciones anteriores y las lecturas de los indicadores pertinentes.
Buena suerte.
Gracias, ya veo, la palabra clave en todo esto es rango.
Probablemente deberías dormir por la noche...
Los valores normalizados (1;-1) deben introducirse en la entrada NS. De lo contrario, el entrenamiento del NS puede conducir a resultados inciertos.
Yo haría una afirmación menos atrevida: hay que alimentar las entradas NS con valores limitados.
Buenas tardes a todos, el gráfico de optimización no se dibuja, después de la optimización aparece la siguiente línea
2009.12.21 15:52:54 Se han realizado 897 pases durante la optimización, 897 resultados han sido descartados por ser insignificantes
¿puede alguien ayudar?
Buenas tardes a todos, el gráfico de optimización no se dibuja, después de la optimización se muestra una cadena
2009.12.21 15:52:54 Se han realizado 897 pases durante la optimización, 897 resultados han sido descartados por ser insignificantes
¿alguien puede ayudar?
Pruebe en las propiedades del espert, en la pestaña Optimización, a eliminar todas las restricciones en los resultados de la optimización.
Просветите плиз, зачем умножение на 2 в строке 190:
Puedes comentar esta línea por completo. No tiene ningún significado. Fue dejado por el anterior Asesor Experto.
¿No es así? La cadena rellena el valor devuelto por la función ann_pnn, y en función de éste abre una compra o una venta. Siguiendo esa lógica, toda la función ann_pnn es innecesaria, y deja que las órdenes se abran al azar. Tampoco entiendo muy bien por qué las rejillas sólo se forman en las opciones perdedoras (si (OrderProfit() < 0)).
Intentaré profundizar aún más. Mi registro muestra que las respuestas de todas las parrillas son iguales en una encuesta y diferentes en la otra, pero iguales. Es lo mismo durante toda la prueba de control.
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(0) devuelve: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(1) devuelve: 0.05168430
........
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(14) devuelve: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(15) devuelve: 0.05168430
Lo investigaré, pero ¿quién sabe? ¿Qué ocurre?
Es probable que se produzca una nueva formación. Este consejero no debe ser visto como una guía para la acción - si uno lo entiende, se trata más bien de no hacer lo que dice. En particular, nunca debe seguir el consejo de utilizar el optimizador genético (tal como está escrito en la página principal https://www.mql5.com/ru/code/9386). Sólo debe utilizarse para optimizar los pesos de la propia rejilla (como se hizo en el ejemplo del perceptrón publicado hace tiempo en el sitio), y en el caso de la selección de los parámetros de entrada (que se hace en el actual FANN-EA), se deben proporcionar ejemplos que estén distribuidos lo más uniformemente posible en el espacio de características. Si se incluye la genética, la parrilla sólo se cincelará con los mejores ejemplos.
Básicamente, el tema de las redes neuronales interesa a muchos operadores, pero pocos se dan cuenta de que no se puede tratar a la ligera ;-). Y aquí se escriben algunos artículos, pero o no son suficientes, o nadie los entiende realmente.
Pruebe en las propiedades del espert, en la pestaña Optimización, a eliminar todas las restricciones de los resultados de la optimización.
Todas las casillas de verificación están desmarcadas allí, ¿qué más podría ser el problema? gracias por la respuesta :)
Попробую копнуть еще глубже. У меня по логу видно что ответы всех сеток одинаковы при одном опросе, при другом -- другие, но то же одинаковые. И так на всем протяжении контрольного теста
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(0) returned: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(1) returned: 0.05168430
........
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(14) returned: 0.05168430
14:44:45 2008.02.01 00:05 FANN-EA USDJPY,M5: f2M_get_output(15) returned: 0.05168430
Буду разбираться, но может кто в курсе? Что не так?
En este EA, todas las redes de comités reciben la misma señal de entrada y requieren la misma respuesta. No es sorprendente que las redes converjan a la misma solución. En este ejemplo se puede dejar una rejilla o modificar el sistema de entrada para que diferentes redes se alimenten de diferentes entradas, las salidas se pueden dejar igual.
Buena suerte.