Neuromongers, non passare :) bisogno di consigli
Un'immagine del grafico è certamente buona, ma non è sufficiente per qualsiasi consiglio e pensiero sensato, e solo per parlare dell'argomento, non solo di cosa si tratta. Con il suo permesso, un paio di domande di punta:
1) Che cos'è il telaio? Durata standard del periodo di apprendimento e OOS?
2) La profondità della finestra dei dati di input? E in generale sui dati di ingresso cosa non è "dispiaciuto"...
3) Tipo di NS?
4) Funzione di fitness?
WZY... E non promettete ancora di giurare su tutte le "maggioranze") Per il mio NS sono GBPUSD e EURUSD che risultano essere i più "importanti", il resto è decisamente peggio...
Z.U.2. E sarebbe bello avere un risultato separato del periodo di allenamento e del successivo OOS, non di tutto il periodo ovviamente, ma un pezzo del collante, la media.
1) Quale cornice? Durata standard del periodo di apprendimento e OOS?
M15. Finestra di 25 mesi, OOS di un mese.
2) La profondità della finestra dei dati di input? E in generale sui dati di ingresso cosa non è "dispiaciuto"...
Citazioni stirate convertite. Per il grafico qui sopra la profondità è di 60 barre, la coda prevista 15. La coda non è scambiata per tutta la lunghezza. Questa è l'impostazione predefinita.
3) Tipo di NS?
Rete Echo :) Non importa però. Sono abbastanza sicuro che potrei ottenere risultati simili con FANN, solo con più lavoro.
4) Funzione di fitness?
Funzione di fitness di cosa?
Z.U. E non promettete ancora di giurare su tutte le "maggioranze") Per il mio NS sono GBPUSD e EURUSD che risultano essere i più "importanti", gli altri sono sicuramente peggio...
Lo controllerò. È solo lunga.
In breve:
Apprendimento sulla storia - > Rieducazione - Profitto sulla storia - > Sul reale - Flush totale = Fasi di qualsiasi automa neurale.
Non sei stanco di fare gli stessi errori?
Gente fortunata, così tanto tempo libero.
Funzione di fitness di cosa?
La funzione di apprendimento target della rete neurale. In cosa è implementata la rete? In cosa è addestrato?
Z.I. Ran per leggere della rete "Echo") Inizio link da non condividere, Yandex e google portano al posto sbagliato ovviamente...
In breve:
Apprendimento sulla storia - > Ri-apprendimento - profitto sulla storia - > Sul reale - scarico completo = Fasi di qualsiasi automa neurale.
Non sei stanco di fare gli stessi errori?
Gente fortunata, così tanto tempo libero.
L'uomo ti ha mostrato OOS in quel modo, perché dovrebbe esserci una perdita sul "vero"?)
In breve:
La funzione di apprendimento target della rete neurale. In cosa è implementata la rete? In cosa è addestrato?
La funzione obiettivo è una parvenza di coda. La rete è implementata in una dll, l'implementazione è mia. La formazione e le funzioni di servizio di base sono fornite dall'implementazione.
La funzione di apprendimento target della rete neurale. In cosa è implementata la rete? In cosa è addestrato?
Z.I. Sono corso a leggere della rete "Echo")
L'uomo vi ha mostrato OOS come, perché ci dovrebbe essere uno scarico sul "reale").
Il sistema viene adattato alla storia e migliore è la curva dei profitti, più il sistema viene riqualificato. Una volta che il sistema colpisce la vita, è tutto... lo uccide.
I neuroni sono buoni solo per trovare soluzioni nella scienza di base.
/ cancellato dal moderatore/Funzione di destinazione - somiglianza della coda. La rete è implementata in una dll, l'implementazione è mia. La formazione e le funzioni di servizio di base sono fornite dall'implementazione.
Penso di aver capito, cioè la rete è addestrata direttamente in MT?
Un'altra domanda è perché 1000 riqualificazioni, che è chiaramente più del numero di mesi del test? Mese di formazione OOS, mese di formazione OOS.... . Alcuni risultati dell'allenamento vengono eliminati dai risultati dell'offerta e la riqualificazione ha luogo?
Penso di aver capito, cioè la rete è addestrata direttamente in MT?
Un'altra domanda è perché 1000 riqualificazioni, che è chiaramente più del numero di mesi del test? Mese di formazione OOS, mese di formazione OOS.... . Alcuni risultati dell'allenamento vengono eliminati dai risultati delle offerte e la riqualificazione ha luogo?
Situazione: l'evento A - > porta all'evento B, e questo è stato il caso per diciamo tutto l'anno 2009
È il 2010 - l'evento A - > porta a un evento non B.
/eliminato dal moderatore/.
Il sistema si adatta alla storia, e migliore è la curva dei profitti, più il sistema è sovrallenato. Una volta che il sistema colpisce la vita, è tutto... è finita.
I neuroni sono buoni solo per trovare soluzioni nella scienza di base.
L'esperto della ZE non capisce la natura delle cose, è come una scimmia con una pistola.
Non sembra che tu abbia capito qual è la causa del sovrallenamento e la causa dello scarico... Questo è tutto, e si possono risolvere molti problemi con le reti.
Sembra che tu non sia andato oltre NSH4 o 5...
Il sistema si adatta alla storia, e migliore è la curva dei profitti, più il sistema è sovrallenato. Una volta che il sistema colpisce la vita, è tutto... ragazzo.
I neuroni sono buoni solo per trovare soluzioni nella scienza di base.
Lo ZE Expert non capisce la natura delle cose, è come una scimmia con una pistola.
ti è stato detto che si tratta di un test in avanti.
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Saluti :) .
La situazione è la seguente: circa mezzo anno fa, mi sono seriamente coinvolto nella neuronica. E gradualmente, passo dopo passo, non senza l'aiuto di alcuni utenti del forum, ho raggiunto una tale immagine:
Ecco la mia testata, se qualcuno è interessato:
Coppia GBPUSD, avanti incollata dal 10.2001 fino ad ora.
Kagba la tendenza positiva c'è :) è buona :) sono felice a non finire. Ma l'aspettativa e il drawdown non sono affatto piacevoli.
Se faccio trading in questo modo, ottengo meno del 20% all'anno con lo stesso drawdown massimo.
Suggerimento: ho il sospetto di poter riprodurre un'immagine simile su qualsiasi major.L'unico problema è che mi ci sono volute 2,5 ore e più di 1000 ritrattazioni di rete per ottenere questo grafico.
C'è un modo per migliorare queste statistiche?
Sarei felice di sentire qualsiasi suggerimento da persone che usano le reti neurali nel trading.