"New Neural" è un progetto di motore di rete neurale Open Source per la piattaforma MetaTrader 5. - pagina 95
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Descrizione di un neurone e di uno strato:
La mia interpretazione è leggermente diversa dalla visione biologica
Il neurone stesso è un semplice trasduttore di input x in output y. Il neurone nel mio schema non ha sinapsi. Ci sono solo input (x), output (y), errore (e) e soglia (t). L'errore è una proprietà intrinseca del neurone, necessaria per l'apprendimento. Opzionalmente, può essere usato per la visualizzazione per iterazioni.
Neuroni identici possono essere combinati in uno strato. Uno strato è un insieme (vettore) di neuroni identici.
Gli ingressi e le uscite dei neuroni formano il buffer di ingresso e di uscita dello strato. Un buffer è un'entità separata usata per collegare i neuroni alle sinapsi ed è un distanziatore per semplificare lo schema di comunicazione.
La combinazione di neuroni permette un passaggio alla matematica vettoriale in molti casi, e spesso semplifica e velocizza l'operazione.
Lo strato consiste di almeno un neurone.
...
Allora la vera domanda è perché la gente non lo usa? C'è qualcosa che non va?
Alcune persone stanno usando, scrivono nei loro messaggi privati
ma nessuno sa scegliere i modelli nel mercato, cioè su, quasi, SB. E questo è un grosso intoppo per qualsiasi strategia di ML, ed è qualcosa a cui pensare e nient'altro.
Chiedere agli esperti. Cos'è un "neurone" in senso programmatico? Quanto assomiglia a una funzione ordinaria? C'è anche ingresso, trasformazione e uscita di valori. Qual è la differenza tra un "neurone" e una funzione?
La funzione è. All'inizio sale bruscamente, poi lentamente. Un po' come un logaritmo. E la sinapsi è l'input. L'assone è l'uscita. (o viceversa))
Alcune persone lo usano, scrivono di persona
ma nessuno sa come isolare i modelli nel mercato, cioè in, quasi, SB. E questo è il principale collo di bottiglia per qualsiasi strategia di ML, ed è qualcosa a cui pensare e nient'altro.
Se tutto si basa su SB, allora niente funzionerà.
Se si tratta solo di SB, allora niente funzionerà.
niente funziona per nessuno per questo motivo
La funzione è. All'inizio sale bruscamente, poi lentamente. Un po' come un logaritmo. E la sinapsi è l'input. L'assone è l'uscita. (o viceversa))
Cosa c'è da dire? Quando è stato programmato un concorso di algoritmo genetico, il 90% del forum è diventato isterico, come se fosse possibile, si è scoperto che nessuno sapeva cosa fosse, per non parlare di avere una propria implementazione, o almeno di provare a farne una... ma ehi, quanto si sono divertiti tutti!
Sì... è stato un fiasco epico... in ogni modo... Probabilmente sono anche un pessimo organizzatore.
Alcune persone lo usano, scrivono di persona
ma nessuno sa come isolare i modelli nel mercato, cioè in, quasi, SB. E questo è un grande collo di bottiglia per qualsiasi strategia di ML, ed è qualcosa a cui pensare e nient'altro.
Maxim, fino a quando il tempo tra i valori BP è alimentato all'ingresso della rete neurale e la griglia calcola i cicli di mercato (e lo è, vi assicuro) - niente funzionerà. Dovresti cercare su campioni da una sessione di trading fino a un anno. Il campione devecorrispondere strettamente al periodo di tempo e nient'altro.
È nella struttura temporale che il mercato BP differisce da SB, l'ho già scritto molte volte.
niente funziona per nessuno, per questo motivo
Diciamo che "Quasi non funziona"... e questo è ciò che resta di tutto il "Non funziona" e resta da raschiare gli scarti.
Non mi riferivo a una funzione matematica, ma a una funzione software. Un neurone, come entità software, è concettualmente diverso da un'entità funzione software che prende dei parametri, li converte e produce il risultato.
Non è diverso. È una funzione ordinaria. Ingresso di un parametro, uscita di un valore.