Come formare correttamente i valori di input per il NS. - pagina 12
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Se i moderatori lo permettono, metto gli archivi qui (dopo averli letti dovrete cancellarli :))))
GRAZIE MILLE!!! Grande archivio - vado a imparare... questo è quello che non sapevo fare, quindi vado a imparare - GRAZIE ancora.
>> e grazie per mantenere vivo questo thread.
Quindi, che dire degli ingressi? Chi ha quali reti e input?
prendere la differenza in EMA
per ogni TF
M1 M5 M15 M30 (H1)
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
Ottengo qualcosa del genere
#define MAX_INP 6 //; 3-5 5-8 8-13 13-21 21-34 34-55 55-89 89-144 144-233
all'ingresso della formazione do qualcosa come questo
INP_PATTERNS[3][0]=-2;
INP_PATTERNS[3][1]=-3 ;
INP_PATTERNS[3][2]=-4 ;
INP_PATTERNS[3][3]=-5 ;
INP_PATTERNS[3][4]=-6 ;
INP_PATTERNS[3][5]=-7 ;
INP_PATTERNS[3][6]=-8 ;
INP_PATTERNS[3][7]=-9 ;
INP_PATTERNS[3][8]=-10;
OUT_PATTERNS [ 3, 0]=0. ;
OUT_PATTERNS [ 3, 1]=0. ;
OUT_PATTERNS [ 3, 2]= 1.0 ; // ciao
uscita! questo paternoster ha BAY
INP_PATTERNS[4][0]=1 ;
INP_PATTERNS[4][1]=1 ;
INP_PATTERNS[4][2]=2 ;
INP_PATTERNS[4][3]=2 ;
INP_PATTERNS[4][4]=3 ;
INP_PATTERNS[4][5]=3 ;
INP_PATTERNS[4][6]=4 ;
INP_PATTERNS[4][7]=5 ;
INP_PATTERNS[4][8]=6 ;
OUT_PATTERNS[4, 0]=1. ; // vendere
OUT_PATTERNS [ 4, 1]=0. ;
OUT_PATTERNS [ 4, 2]= 0. ;
Vendere
INP_PATTERNS[5][0]=0 ;
INP_PATTERNS[5][1]=0 ;
INP_PATTERNS[5][2]=1;
INP_PATTERNS[5][3]=0 ;
INP_PATTERNS[5][4]=-2;
INP_PATTERNS[5][5]=0 ;
INP_PATTERNS[5][6]=1;
INP_PATTERNS[5][7]=0 ;
INP_PATTERNS[5][8]=-5 ;
OUT_PATTERNS [ 5, 0]=0.00 ;
OUT_PATTERNS [ 5, 1]= 1.00 ; // flip
OUT_PATTERNS [ 5, 2]= 0.00
----
ha tre uscite
alla rete
l'uscita è considerata come direzione
RETE NEURALE COME SCRIPT
3-5
5-8
8-13
13-21
21-34
34-55
55-89
89-144
144-233
Che cos'è? Puoi essere più specifico, non è molto chiaro dal post originale.
Che cos'è questo? Puoi essere più specifico, non è molto chiaro dal post originale.
questi sono i numeri di muving.schematicamente
--
cioè prende la differenza tra le EMA adiacenti su diversi TF
e viene alimentato nell'ingresso di rete
nel codice ho letto più di 6 ingressi
ma io elaboro 6 -- il codice è sperimentale.
--
2 YuraZ. La gente si sta riprendendo, è bello da vedere.
Il tuo esperto nel thread di cui sopra è stata la mia prima introduzione. Grazie mille per il codice. Incollo qui la sua versione leggermente corretta e decorata. È buono per i principianti.
2 YuraZ. La gente si sta riprendendo, è bello da vedere.
Il tuo esperto nel thread di cui sopra è stata la mia prima introduzione. Grazie mille per il codice. Incollo qui la sua versione leggermente corretta e decorata. È perfetto per un principiante.
Non credo che sia degno dell'esempio, anche io ho preso il codice iniziale dallo stesso thread.
https://forum.mql4.com/ru/12474 dalla prima pagina
---
ma ho aggiunto uno strato.
allora l'algoritmo di incremento casuale della rete
Ho aumentato la precisione nell'allenamento.
poi l'algoritmo per l'apprendimento da dati reali (anche se con un insegnante che mette le frecce cioè un umano)
Ci ho aggiunto l'apprendimento dai dati reali, se si mettono le frecce sul grafico! il sistema inizia a imparare dai dati reali, non da modelli stupidi
una condizione!
è necessario vedere un'apertura del ventilatore M1 M5 M15 M30 ( H1 )
c'è anche un codice per un appartamento!
...
Sembra bello, come opzione è abbastanza buono.
Sembra bello, come opzione è abbastanza buono.
le entrate sono a volte catturate magnificamente! ma c'è bisogno di qualcos'altro!
Ho aggiunto l'addestramento su dati reali! Se metti delle frecce sul grafico, il sistema inizia l'addestramento non su modelli stupidi ma su dati reali!
una condizione!
si deve vedere l'apertura del ventilatore almeno M1 M5 M15 M30 ( H1 )
C'è anche un codice di appartamento!
L'ho visto. Ho rimosso il rilevamento tramite frecce. Tuttavia, ho bisogno della versione della macchina. Senza "mani".
Questo è fondamentalmente ciò di cui tratta l'intero thread :)
Visto. Ho rimosso la definizione di freccia. Serve ancora una versione per la macchina. Senza "mani".
Per questo in linea di principio l'intero ramo è dedicato :)
come variante di un punto è possibile cercare di trovare
1 convergenza di uno zigzag da più TF in un punto
+ apertura del ventilatore
e alimentare questi punti con l'ingresso
Cioè ricordare i punti più vicini e dimenticare quelli vecchi
Non so quale numero di campioni - probabilmente in modo sperimentale
dimensione della rete (numero di neuroni negli strati) probabilmente anche sperimentalmente