Réseaux neuronaux probabilistes, paquets et algorithmes pour MT4 - page 2

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YuraZ:
Vinin:
magiXpert:
Statistica. C'est nouveau. Si vous en avez besoin, je vous enverrai le lien. Gratuit ;) Ce qu'il faut encore apprendre.

Mon логин@mail.ru. Il serait apprécié.


sur l'utilisation de différents neuro packs ! je suis d'accord avec brtter vous devez écrire votre propre


Je ne veux pas apprendre le C, et ce que j'ai fait, c'est MQL. Il faut trop de temps pour apprendre. Et il n'est pas toujours possible de prédire à l'avance le résultat du réseau dans le futur. Si des outils sont disponibles, il faut les utiliser.
 
Vinin:
YuraZ:
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MagiXpert:
Statistica. C'est nouveau. Si vous en avez besoin, je vous enverrai le lien. Gratuit ;) Ce qu'il faut encore apprendre.

Mon логин@mail.ru. Il serait apprécié.


sur l'utilisation de différents neuro packs ! je suis d'accord avec brtter vous devez écrire votre propre


Je ne veux pas apprendre le C et ce que j'ai fait du MQL. Il faut trop de temps pour apprendre. Et il n'est pas toujours possible de prédire à l'avance le résultat du réseau dans le futur. Si des outils sont disponibles, il faut les utiliser.


Pourquoi devrais-je apprendre le C, (je le connais assez bien moi-même - pas parfaitement) ?

Mieux vaut écrire en C++ uniquement parce qu'il le connaît bien et qu'il sera plus rapide que MQL.

parce que tester le réseau et son ajustement prendrait beaucoup de temps ... mais néanmoins tout a été réécrit en MQL4

l'auteur a donc choisi C++ parce qu'il le connaît + temps https://championship.mql5.com/2012/ru/news

j'avais un ami, un programmeur talentueux. il disait que le meilleur éditeur de code n'est pas le meilleur, mais celui que vous connaissez !

il a écrit des programmes talentueux ... qu'il a édité avec un éditeur assez simple... même s'il y en avait beaucoup de sophistiqués dans le coin.

ses concurrents étaient un département de près de 50 personnes ! ils utilisaient les technologies les plus sophistiquées

le résultat a été malheureux ! les logiciels du groupe de 50 personnes ont été jetés ...

le logiciel du collègue a été utilisé pendant près de 20 ans ...

 
Pour savoir où chercher des programmes. Est-ce que tout le monde a Oslo ? Je ne parle pas de l'âne d'Issyk-Kul, je parle d'eMule. Passez à l'âne. Tapez le nom du programme que vous recherchez et allez-y. J'obtiens les dernières versions de Matlab de cette façon.
À propos des réseaux neuronaux. Je pense que le principal problème est de les recycler et de les former à nouveau en temps réel. Le marché est en train de changer. Et ce qui a fonctionné hier échoue aujourd'hui et échouera demain. Ce qui signifie que les réseaux doivent être ré-entraînés d'une manière ou d'une autre. Surtout dans des conditions de championnat, lorsque l'expo est laissée sans gestion pendant 3 mois entiers. C'est d'ailleurs ma principale plainte concernant les règles du championnat. En bref, messieurs, peut-être est-il préférable de discuter de cette question ?
 
eugenk:
En ce qui concerne les endroits où chercher des programmes. Est-ce que tout le monde a Oslo ? Je ne parle pas de l'âne d'Issyk-Kul, je parle d'eMule. Va voir l'âne. Tapez le nom du programme que vous recherchez et allez-y. J'obtiens la dernière version de Matlab de cette façon.
À propos des réseaux neuronaux. Je pense que le principal problème est de les apprendre et de les recycler en temps réel. Le marché change. Et ce qui fonctionnait hier échoue aujourd'hui et échouera demain. Ce qui signifie que les réseaux doivent être ré-entraînés d'une manière ou d'une autre. En particulier dans le cadre d'un championnat, lorsque l'équipe est laissée sans contrôle pendant 3 mois entiers. D'ailleurs, c'est ma principale plainte concernant les règles du championnat. En bref, messieurs, peut-être est-il préférable de discuter de cette question ?


J'ai mis l'exp... Je ne l'ai appris qu'à partir de la période 2007.

c'est-à-dire que j'ai juste choisi les paramètres optimaux - et jusqu'à présent, ça marche.

il n'y a pas de recyclage à l'intérieur !

je ne suis pas très familier avec le nS ! mais mon premier algorithme, quand je me suis mis au forex, je le dessinais comme ceci

mon premier bloc - démarrer - lire les indicateurs - résumer les lectures des indicateurs - signal - signal reçu - mémoriser - élaborer - en fonction du résultat corriger les paramètres des indicateurs - réentraîner

en fait, c'est quelque chose comme un simple NA - bien que je n'aie rien lu sur le NA

il est nécessaire de se recycler - se recycler, je pense, et probablement seulement quand il y a de mauvais résultats - je peux me tromper - c'est une opinion intuitive

Je crois aussi intuitivement que la partie la plus difficile de l'algorithme est l'unité d'apprentissage.

 
Je suis tout à fait d'accord avec vous, même si je ne comprends pas grand-chose à la théorie de la construction des SN. Par exemple, je ne sais pas comment évaluer les critères pour le système qui a cessé de fonctionner, il a perdu 15 % du dépôt ou 50 %.
 
YuraZ, vous êtes donc dans le championnat et vous n'abandonnez pas encore ? Donnez-moi un lien vers votre combattant ! Il y a eu une discussion sur l'adaptation et le recyclage une fois. J'ai proposé d'écrire un système simple. Par exemple par stochastique ou en croisant deux masses. Et ensuite, essayez de l'optimiser chaque jour sur une période pas très longue. Je ne sais pas si quelqu'un a réalisé une telle expérience. C'est difficile dans le testeur. Et c'est encore plus difficile sur la démo. C'était juste avant que je ne disparaisse d'ici et du forex en général pendant presque un an. Alors, où le chercher maintenant - je ne sais pas. Mais la différence entre les grilles et les expansions simplement optimisées est purement quantitative. Les grilles ont simplement plus de paramètres, mais elles n'ont pas d'idées. À propos, je ne comprends toujours pas comment faire face à l'inefficacité totale des grilles. D'un côté, ce n'est pas bon car les idées économisent des ressources de calcul et des informations d'entrée. D'un autre côté, c'est une bonne chose car il faut encore trouver une idée forte. La question n'est donc pas si simple. Mais l'optimisation et la réoptimisation sont des points communs qui unissent les deux approches.
 
Le succès de Better réside peut-être dans la création d'un réseau neuronal probabiliste en temps réel auto-optimisant (auto-apprentissage).
 
lovova:
eugenk Je suis entièrement d'accord avec vous, bien que je ne comprenne presque rien à la théorie de la construction des SN. Par exemple, je ne sais pas comment évaluer le critère selon lequel le système a cessé de fonctionner, il a perdu 15% du dépôt ou 50%.
c'est la question principale... J'essaie maintenant de trouver une réponse à la question de savoir ce qu'est la connaissance en général. Mon approche est à peu près la suivante. Je connais la règle de différenciation d'une fonction à partir d'une fonction et je sais programmer sous Linux sur la bibliothèque QT. Lequel de ces éléments a le plus de valeur à mes yeux ? D'une part, la connaissance de QT m'aide à gagner ma vie. D'autre part, la bibliothèque QT peut devenir obsolète, tout comme Linux lui-même. Et la règle de différenciation d'une fonction d'une fonction restera toujours la même. La question est de savoir comment évaluer mes deux connaissances ? Il s'avère qu'en parlant de la connaissance, nous parlons implicitement du temps et de l'éternité. C'est exactement la même chose que lorsque nous parlons du Forex. La situation, d'ailleurs, n'est pas nouvelle du tout. Faites une expérience. Prenez un long morceau d'élastique et accrochez-y un poids, comme un pendule. Faites tourner le truc. À certains ratios de longueur d'élastique, d'élasticité et de poids, vous serez surpris. Le tout est décrit par l'équation de Mathieu. On la résout approximativement en la divisant en parties rapides et lentes. Hélas, il n'y a pas de telle partition en forex. Et tous nos problèmes sont des questions philosophiques de compréhension du temps et de travail avec cette abstraction... Désolé si j'ai téléchargé. Mais j'ai peur que tant que nous ne répondrons pas à ces questions purement philosophiques dans un ordre fonctionnel, nous échouerons toujours.
 
Messieurs !
Les algorithmes d'apprentissage pour les maillages, même auto-apprenants, ne sont pas difficiles à trouver, mais c'est une bagatelle par rapport au processus de préparation des données pour l'apprentissage.
 
renegate:
Messieurs !
Il n'est pas difficile de trouver des algorithmes d'entraînement de grilles, même auto-apprenantes, mais c'est une bagatelle par rapport au processus de préparation des données pour l'entraînement.


Je précise. La formulation du problème. Puisque tout en dépend.

D'après ce que j'ai compris, la plupart des EA de la compétition ont des neurones.

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