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Bonjour à tous, le graphique d'optimisation n'est pas dessiné, après l'optimisation la chaîne suivante est sortie
2009.12.21 15:52:54 Il y a eu 897 passes effectuées pendant l'optimisation, 897 résultats ont été rejetés car non significatifs.
Quelqu'un peut-il m'aider ?
J'ai essayé un autre terminal, même chose, aucune idée de ce qu'il faut faire :(
J'ai essayé dans un autre terminal et c'est la même chose, je n'ai aucune idée de ce qu'il faut faire :(
Faites un clic droit sur les résultats de l'optimisation pendant l'optimisation, et décochez l'option "ignorer les résultats inutiles". En général, en utilisant la recherche, le problème est résolu en 1 minute, tandis que vous "Que faire, que faire ?
Recherchez https://www.mql4.com/ru/search/have%20been%20discarded%20as%20insignificant, l'un des résultats est https://forum.mql4.com/ru/24644/page7#191364.
En fait, il s'agissait d'autre chose, j'ai réglé explicitement la date du 20.12.08 au 20.12.09 et tout s'est bien passé, mais merci quand même, et j'ai trouvé ces messages.
Yuri je voulais vous poser une question, sur votre compte de démonstration qui est exprimé à la page 3, utilisez-vous seulement votre EA ou faites-vous aussi des trades manuellement ? et une autre question, l'EA est-il configuré pour le trading multi-devises?
Dans cette EA, tous les réseaux de comités reçoivent le même signal d'entrée et demandent la même réponse. Il n'est pas surprenant que les réseaux convergent vers la même solution. Dans cet exemple, il est possible de laisser une grille ou de modifier le système d'entrée de façon à ce que les différents réseaux aient des entrées différentes, les sorties pouvant rester les mêmes.
L'intérêt du comité est justement de l'alimenter avec les mêmes données, et d'obtenir le résultat par moyenne (de préférence sur les meilleures instances du comité). On peut laisser une grille lorsque les données d'entrée sont simples, c'est-à-dire que le rapport signal/bruit est important (cela ne s'applique pas aux marchés). Oui - ici, nous avons l'impression qu'une grille est suffisante, mais c'est parce qu'elle est entraînée sur un ensemble de données délibérément limité (de manière incorrecte), codé en variables très dépendantes, et donc le résultat de l'entraînement ne sera pas applicable dans d'autres domaines.
C'est une bonne idée d'alimenter différentes entrées à différentes mailles, mais il faut choisir comment segmenter l'ensemble total en sous-ensembles pour les mailles individuelles (le principe est une question distincte, il pourrait s'agir de la nature du marché, du type de transactions, etc.), mais la qualité des entrées pour chaque maille doit toujours être calibrée.
L'intérêt du comité est précisément de l'alimenter avec les mêmes données, et d'obtenir le résultat en faisant la moyenne (de préférence sur les meilleures instances du comité) ......
Oui - ici, on a l'impression qu'une grille suffit, mais c'est parce qu'elle est entraînée sur un ensemble de données délibérément limité (incorrectement), codé en variables très dépendantes, et donc le résultat de l'entraînement ne sera pas applicable à d'autres sections.
Il s'avère donc que 16 grilles initialisées avec des poids aléatoires de -1 à 1, après la première exécution de ann_runs(...) avec un InputVector[], on obtient (à en juger par les logs) 16 sorties identiques précises à 8 caractères ? Non. Il y a une sorte de bug ici.
Vous avez écrit vous-même que le sujet des réseaux neuronaux ne fonctionne pas simplement. Donc nous devons trouver une solution...
Il ne devrait pas y avoir une précision à 8 chiffres...
Sur la signification d'un comité :
Il existe différentes stratégies pour former des comités (compositions algorithmiques, ensembles).
Le plus simple est de faire la moyenne...
Vous pouvez en savoir plus à ce sujetici. Je vous dis tout de suite que la construction de n'importe quelle composition supercomplexe ne vous apportera aucun gain particulier. Il s'agit juste d'autre chose.
Pensez-vous que si vous donnez des valeurs d'extrema et de durée entre eux au neurone d'entrée, le résultat sera plus ou moins satisfaisant ?
Vérifié, il n'y a pas beaucoup d'intérêt dans la forme nue. Bien que les données qu'il contient semblent exhaustives, les résultats ne sont pas excellents. Un prétraitement sérieux de ces données est nécessaire, comme toujours et partout avec les NS, et là encore, parfois cela fonctionne, parfois non.
Vérifié, il n'y a pas beaucoup d'intérêt dans la forme nue. Bien que les données qu'il contient semblent exhaustives, les résultats ne sont pas excellents. Un prétraitement sérieux de ces données est nécessaire, comme toujours et partout avec les NS, et là encore, parfois cela fonctionne, parfois non.
En général, les résultats les plus stables sont obtenus en utilisant quel type de données, qui ont obtenu des résultats au moins inférieurs à la moyenne ? sous forme nue au sens de complètement à nu, ou avec une échelle de 0 à 1 ?
En général, les résultats les plus stables sont obtenus en utilisant quel type de données, est-ce que quelqu'un a obtenu au moins un résultat plus ou moins moyen ? dans la forme nue, voulez-vous dire complètement nue, ou échelonnée de 0 à 1 ?
Jusqu'à ce que vous l'essayiez, il est difficile d'évaluer les avantages des intrants, l'un pouvant fonctionner mieux dans un domaine et un autre dans un autre. Et vous pouvez obtenir un résultat moyen en essayant presque toutes les entrées. Naked est sans prétraitement, "0-1" est juste un type spécial de normalisation, c'est bien, mais ça peut ne pas être suffisant... Le prétraitement est une science à part entière, plus compliquée, selon moi, que les réseaux neuronaux eux-mêmes, la compression, la saignée, le codage et probablement bien d'autres choses encore. Vous pouvez commencer par consulter les articles de V.A. Krisilov, que vous pouvez obtenir sur http://neuroschool.narod.ru/. Ce que vous avez à l'esprit, pour mettre une phase en NS, je l'utilise seulement comme un composant d'une combinaison complexe d'entrées, rien de plus.