記事"アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの活用 パート II. 最適化と予測"についてのディスカッション

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Kohonen ネットワークを扱うために設計されたユニバーサルツールに基づいて、最適なEAパラメータを分析して選択するシステムを構築し、時系列の予測を検討します。 第 I 部では、必要なアルゴリズムを追加して、一般に公開されているニューラルネットワーククラスを修正し、改善しました。 今回はこれを実践に応用しましょう。

これはテストが7月1日、2018から12月1日、2018の期間にどのように表示されるかを表したものです。

Unity-Forecast:予測: MetaTrader5 テスターにおける外国為替および金クラスタにおける銀の動きの予測

時には、精度は 60% に達します。 基本的には、予測オブジェクトを基本的に選択し、インプットを準備し、長時間、細心の注意をもって設定する必要がある場合には、この方法が有効であると結論づけることができます。

作者: Stanislav Korotky