記事についてのディスカッション - ページ 3 123456 新しいコメント Hely Rojas 2021.01.03 16:52 #21 これは私の個人的な意見です。 私は何年もメタトレード4でニューラル・ネットワークを勉強してきました。各層にn個のニューロンを持つ3層のネットワークを作りました。 入力として、マルチタイムフレームでインジケーターを 使ったりしました。 そして結果はいつも同じです。 訓練されたときは優秀で、ほぼ完璧な結果です。 しかし、学習したことを実践しなければならないときは、完全に失望します。 Shi Chao Ma 2021.01.06 21:54 #22 Zhiqiang Zhu: 12.68％の打率？何か意味があるのでしょうか？コイントスの確率も50％くらいだ。これだけ確率が低いと、何のために使うのかわからない。 取引金融におけるニューラルネットワークは、全く何のために使われているのかわからないし、学習するのは法則を探し、普遍的な公式を求めることであり、論理そのものが無茶苦茶だ。本当の取引金融の人工知能は判断することではなく、5次元4次元のカオスシステムに基づいて戦いの格下げを行うことである。 Shi Chao Ma 2021.01.06 22:00 #23 Zhiqiang Zhu: 12.68％の打率？何か意味があるのでしょうか？コイントスの確率も50％くらいだ。こんな低確率で、何の意味があるのか分からない。 取引アルゴリズムは3つのレベルに分けられる。第1レベルのテクニカル指標（ゴミ）、第2レベルのビッグデータ戦略（ゴミ）、第3レベルの論理的必然性（無敵）。私のアルゴリズムは3番目のレベル、セキュリティ100％5取引日プラスゼロです。 fAmAccount 2021.01.09 17:50 #24 Shi Chao Ma: ニューラルネットの圧力の取引金融は、それが普遍的な式を求めるために法則を見つけることであるものを学ぶために使用されていないので、論理自体がばかげている。本当の取引金融の人工知能は判断することではなく、5次元4次元のカオスシステムのダウングレードのストライキに基づいています。 五次元から四次元へのダウングレードを先輩から学びたい。 fAmAccount 2021.01.09 17:51 #25 Shi Chao Ma: 取引アルゴリズムは3つのレベルに分けられ、第1レベルはテクニカル指標（ゴミ）、第2レベルはビッグデータ戦略（ゴミ）、第3レベルは論理的必然性（無敵）である。私のアルゴリズムは3番目のレベル、安全性100％の5取引日プラスゼロです。 また、トレードロジックはEAの最も重要で魂のこもった部分であると信じていますので、より多くのアドバイスをお願いします！ Gerardo Castano 2021.05.02 12:01 #26 こんにちは、ドミトリー。あなたの記事を読み、コードに目を通しましたが、トレーニングには1つのデータセットしか使用 せず、検証には別のデータセットを使用せず、過剰最適化を回避していますね。このような大規模なニューラル・ネットワークでは、隠れ層がいくつもあり、1層あたりのニューロン数が非常に多いため、ネットワークは確実にすべてのデータを記憶しますが、学習が終了すると予測することができなくなります。 あなたの記事とコードに感謝します。 ジェラルド Josh 2022.01.13 15:36 #27 Fractal.mq5ファイルについて、デバッグ中に以下のエラーが発生します： 2022.01.13 08:30:54.502 Fractal_1 (BTCUSD,M1) CSeries::CheckLoadHistory: requested too much data (100801) 2022.01.13 08:30:54.502 Fractal_1 (BTCUSD,M1) failed to get 100801 bars for BTCUSD,PERIOD_M1 データの最大バー数（10,000）を超えて要求しないようにコードを編集する方法について何か提案はありますか？ Josh 2022.01.13 15:38 #28 これが、私が扱っているファイルです。 ファイル: Fractal.mq5 36 kb NeuroNet.mqh 40 kb Dmitriy Gizlyk 2022.01.13 18:49 #29 Josh 最大バー数（10,000）を超えて要求しないようにコードを編集する方法について何か提案はありますか？ あなたはM1タイムフレームを使用しています。そして、10,000分はわずか7日間です。NNを訓練するには小さすぎます。 Josh 2022.01.14 14:13 #30 Dmitriy Gizlyk #:あなたはM1タイムフレームを使っている。そして10,000分はわずか7日間です。NNを訓練するには小さすぎる。 ドミトリー、返信ありがとう！ 記事の最後にあるように、1Hから始めるべきでした。 あなたのNeural Network Made Easyシリーズには本当に感謝しています！私自身もMQLでこれらのコンセプトをマスターしたいと思っています（MTRを使ってRにデータを渡す方が簡単ですが(笑)）。 これらは可能性の高いアルゴリズムであり、あなたはライブラリとシリーズで見事な仕事をしてくれました！ 123456 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
私は何年もメタトレード4でニューラル・ネットワークを勉強してきました。各層にn個のニューロンを持つ3層のネットワークを作りました。
入力として、マルチタイムフレームでインジケーターを 使ったりしました。
そして結果はいつも同じです。
訓練されたときは優秀で、ほぼ完璧な結果です。
しかし、学習したことを実践しなければならないときは、完全に失望します。
12.68％の打率？何か意味があるのでしょうか？コイントスの確率も50％くらいだ。これだけ確率が低いと、何のために使うのかわからない。
12.68％の打率？何か意味があるのでしょうか？コイントスの確率も50％くらいだ。こんな低確率で、何の意味があるのか分からない。
ニューラルネットの圧力の取引金融は、それが普遍的な式を求めるために法則を見つけることであるものを学ぶために使用されていないので、論理自体がばかげている。本当の取引金融の人工知能は判断することではなく、5次元4次元のカオスシステムのダウングレードのストライキに基づいています。
取引アルゴリズムは3つのレベルに分けられ、第1レベルはテクニカル指標（ゴミ）、第2レベルはビッグデータ戦略（ゴミ）、第3レベルは論理的必然性（無敵）である。私のアルゴリズムは3番目のレベル、安全性100％の5取引日プラスゼロです。
こんにちは、ドミトリー。あなたの記事を読み、コードに目を通しましたが、トレーニングには1つのデータセットしか使用 せず、検証には別のデータセットを使用せず、過剰最適化を回避していますね。このような大規模なニューラル・ネットワークでは、隠れ層がいくつもあり、1層あたりのニューロン数が非常に多いため、ネットワークは確実にすべてのデータを記憶しますが、学習が終了すると予測することができなくなります。
あなたの記事とコードに感謝します。
ジェラルド
Fractal.mq5ファイルについて、デバッグ中に以下のエラーが発生します：
2022.01.13 08:30:54.502 Fractal_1 (BTCUSD,M1) CSeries::CheckLoadHistory: requested too much data (100801)
データの最大バー数（10,000）を超えて要求しないようにコードを編集する方法について何か提案はありますか？
あなたはM1タイムフレームを使用しています。そして、10,000分はわずか7日間です。NNを訓練するには小さすぎます。
あなたはM1タイムフレームを使っている。そして10,000分はわずか7日間です。NNを訓練するには小さすぎる。
ドミトリー、返信ありがとう！ 記事の最後にあるように、1Hから始めるべきでした。
あなたのNeural Network Made Easyシリーズには本当に感謝しています！私自身もMQLでこれらのコンセプトをマスターしたいと思っています（MTRを使ってRにデータを渡す方が簡単ですが(笑)）。
これらは可能性の高いアルゴリズムであり、あなたはライブラリとシリーズで見事な仕事をしてくれました！