Discussion de l'article "Réseau neuronal bon marché et joyeux - Lier NeuroPro avec MetaTrader 5" - page 2

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vlad1949:

SanSanych

Voici un lien vers l'article dont je parlais. http://appliedpredictivemodeling. com/blog/2014/11/11/some-thoughts-on-do-we-need-hundreds-of-classifiers-to-solve-real-world-classification-problems

L'article contient également un lien vers un article antérieur de David Hand sur un sujet dont vous et moi avons déjà discuté - les mauvais résultats après une formation sur des données réelles. Ces réflexions sont très intéressantes. Peut-être pourriez-vous en faire une traduction abrégée ?

En fouillant dans les archives, j'ai trouvé un autre article sur le thème de la comparaison de différents algorithmes d'apprentissage automatique.

http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf 

Bonne chance

Dans ce fil de discussion, nos messages sont quelque peu hors sujet, et j'ai mon propre fil de discussion. Par conséquent, je suggère de déplacer notre discussion ici, mon message étant une réponse au vôtre.
 
faa1947:
Dans ce fil, nos messages sont quelque peu hors sujet, et j'ai mon propre fil. Je suggère donc que nous déplacions notre discussion ici, car mon message répond au vôtre.
Et nous ne savons pas où se trouve cette autre discussion, où la déplacer. ;-)
 
marketeer:
Et nous ne savons pas où se trouve cette autre discussion, où la déplacer. ;-)
Par ici
 
faa1947:
Dans ce fil, nos messages sont quelque peu hors sujet, et j'ai mon propre fil. Je suggère donc que nous déplacions notre discussion ici, mon message étant une réponse au vôtre.

Au contraire. De nombreuses personnes qui ont entendu le mot "réseaux neuronaux" pour la première fois trouveront utile de savoir que la science et la pratique ont beaucoup progressé depuis l'avènement des MLP.

Mais vous avez peut-être raison.

Disparu.

Bonne chance à l'auteur.

 
Da statya otlichnaya, tolko ne mogu ne mogu nikak razobratsya c camim nachalom, a imeno otkuda otkuda vzyzlsya script with ictoriei kotirovok #property script_show_inputs
//+------------------------------------------------------------------+
input string    Export_FileName  = "NeuroPro\\data.csv"; // Fichier d'exportation (dans le dossier "MQL5/Files")
input int       Export_Bars_Skip = 0;                    // Nombre de barres d'historique à sauter avant l'exportation
input int       Export_Bars      = 5000;                 // Nombre de lignes de données à exporter
//+------------------------------------------------------------------+
const int inputlen=24;   // Combien de barres passées la stratégie de trading analyse-t-elle ?
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
  //--- créer un fichier
   int file=FileOpen(Export_FileName,FILE_WRITE|FILE_CSV|FILE_ANSI,',');

   if(file!=INVALID_HANDLE)
     {
      //--- écrire l'en-tête des données
      string row="date";
      for(int i=0; i<=inputlen; i++)
        {
         if(StringLen(row)) row+=",";
         //========================================================
         // Note ! 
         // Dans l'EA, nous remplacerons les traits de soulignement par des [].
         // Le nom du champ au format DBase peut comporter jusqu'à 11 caractères. Calc le tronque à 10.
         // Le nombre maximum de champs au format DBase est de 128 à 512, en fonction de la version.
         //========================================================
         StringConcatenate(row,row,"Bar___",i,"__");
        }
      FileWrite(file,row);

      //--- copier toutes les données nécessaires de l'historique
      MqlRates rates[],rate;
      int count=Export_Bars+inputlen;
      if(CopyRates(Symbol(),Period(),1+Export_Bars_Skip,count,rates)<count)
        {
         Print("Erreur ! La taille de l'historique est insuffisante pour exporter les données requises.");
         return;
        }
      ArraySetAsSeries(rates,true);

      //--- écrire les données 
      for(int bar=0; bar<Export_Bars; bar++)
        {
         row="";
        //--- le prix de clôture de la première barre est fixé comme niveau zéro pour la normalisation des autres données
         double zlevel=rates[bar+1].close; 
         for(int i=0; i<=inputlen; i++)
           {
            if(StringLen(row)) row+=",";
            rate=rates[bar+i];
            if(i==0) row+=TimeToString(rate.time,TIME_DATE || TIME_MINUTES)+",";
            row+=DoubleToString(rate.close-zlevel,Digits());
           }
         FileWrite(file,row);
        }
      FileClose(file);
      Print("L'exportation des données a été effectuée avec succès.);
     }
   else Print("Erreur ! Échec de la création d'un fichier pour l'exportation des données. ",GetLastError()); 

}i gde etoo zhurnal expertov

date,Bar___0__,Bar___1__,Bar___2__,Bar___3__,Bar___4__,Bar___5__,Bar___6__,Bar___7__,Bar___8__,Bar___9__,Bar___10__,Bar___11__,Bar___12__,Bar___13__,Bar___14__,Bar___15__,Bar___16__,Bar___17__,Bar___18__,Bar___19__,Bar___20__,Bar___21__,Bar___22__,Bar___23__,Bar___24__
2014.09.25,-0.0008,0.0000,-0.0005,-0.0014,0.0007,0.0035,0.0035,0.0036,0.0047,0.0052,0.0050,0.0046,0.0046,0.0047,0.0049,0.0052,0.0049,0.0053,0.0055,0.0056,0.0067,0.0056,0.0097,0.0105,0.0113
2014.09.25,0.0005,0.0000,-0.0009,0.0012,0.0040,0.0040,0.0041,0.0052,0.0057,0.0055,0.0051,0.0051,0.0052,0.0054,0.0057,0.0054,0.0058,0.0060,0.0061,0.0072,0.0061,0.0102,0.0110,0.0118,0.0123
2014.09.25,0.0009,0.0000,0.0021,0.0049,0.0049,0.0050,0.0061,0.0066,0.0064,0.0060,0.0060,0.0061,0.0063,0.0066,0.0063,0.0067,0.0069,0.0070,0.0081,0.0070,0.0111,0.0119,0.0127,0.0132,0.0130

2014.09.25,-0.0021,0.0000,0.0028,0.0028,0.0029,0.0040,0.0045,0.0043,0.0039,0.0039,0.0040,0.0042,0.0045,0.0042,0.0046,0.0048,0.0049,0.0060,0.0049,0.0090,0.0098,0.0106,0.0111,0.0109,0.0122.

A imenno do momenta Convert from CSV to DBF, dalee vce uzhe proshel no ne c temi dannimi. Narod podckazhite kak cdelat' etot script c barami i ictoriei, pri tom chto export kotirovok ne preducmotren v MT5 ! ??? Cherez MQL5 pour créer un modèle d'Expert Advisor, un indicateur personnalisé, un script ! ?? ? COMMENT...

 
J'aimerais disposer d'une sorte de DLL pour introduire les données d'entrée et récupérer les coefficients. Quelqu'un sait-il quel logiciel de neurologie propose cela ? ou contacter l'auteur de NeuroPro pour obtenir les sources et écrire la DLL vous-même....
 
elugovoy:
J'aimerais disposer d'une sorte de DLL pour introduire les données d'entrée et récupérer les coefficients. Quelqu'un sait-il quel logiciel de neurologie propose cela ? ou bien contacter l'auteur de NeuroPro pour obtenir les sources et écrire la DLL vous-même...
Il existe un vieux NeuroShell 2
 
elugovoy:
J'aimerais disposer d'une sorte de DLL pour introduire les données d'entrée et récupérer les coefficients. Quelqu'un sait-il quel logiciel de neurologie propose cela ? ou contacter l'auteur de NeuroPro pour obtenir les sources et écrire la DLL vous-même....
Dans Deductor, il est possible d'exécuter un projet préparé avec un bootnik.
 
elugovoy:
J'aimerais disposer d'une sorte de DLL pour introduire les données d'entrée et récupérer les coefficients. Quelqu'un sait-il quel logiciel de neurologie propose cela ? ou contacter l'auteur de NeuroPro pour obtenir les sources et écrire la DLL vous-même....
Si c'est par le biais d'une DLL, voir https://www.mql5.com/fr/articles/252.
Прогнозирование временных рядов в MetaTrader 5 при помощи библиотеки машинного обучения ENCOG
Прогнозирование временных рядов в MetaTrader 5 при помощи библиотеки машинного обучения ENCOG
  • 2011.04.25
  • investeo
  • www.mql5.com
Статья посвящена использованию функционала нейронных сетей библиотеки машинного обучения ENCOG в MetaTrader 5. В качестве примера приведена реализация простого нейросетевого индикатора на основе технических индикаторов и советника, торгующего по сигналам нейросетевого индикатора. Все исходные коды, скомпилированные библиотеки и примеры обученной сети прилагаются к статье.
 
Reshetov:
Si via dll, voir https://www.mql5.com/fr/articles/252.

Drôle de nom : ENCOG - machine learning... Eh bien, c'est chaud.

Les outils listés ici ne sont qu'une partie de l'apprentissage automatique.

CRAN Task View: Machine Learning & Statistical Learning
  • cran.r-project.org
Several add-on packages implement ideas and methods developed at the borderline between computer science and statistics - this field of research is usually referred to as machine learning. The packages can be roughly structured into the following topics: Neural Networks : Single-hidden-layer neural network are implemented in package...
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