記事についてのディスカッション - ページ 5

 
素朴な疑問がある。
なぜこれらのコードはフラクタルな のでしょうか?
売りが真の場合、ローソク足(i+1)はピークとなる。
買いが真の場合、ローソク足(i+1)もピークになります。


            bool sell=(High.GetData(i+2)<High.GetData(i+1) && High.GetData(i)<High.GetData(i+1));
            bool buy=(Low.GetData(i+2)<Low.GetData(i+1) && Low.GetData(i)<Low.GetData(i+1));
            TempData.Add(buy && !sell ? 1 : !buy && sell ? -1 : 0);

https://www.metatrader5.com/en/terminal/help/indicators/bw_indicators/fractals

上記の定義によると、フラクタルは少なくとも5つの連続したバーが 必要です。

 
ニューラルネット・シリーズの記事を読んでいるのですが.記事の中で使われているソース・ファイルへのリンクが見つかりません。ありがとうございます。
 
rzicco #:
ニューラルネットの連載記事を読んでいるのですが.記事の中で使われているソースファイルへのリンクが見つかりません。ありがとうございます。

記事の一番下にあります。

 

あなたのAIを使って0.00の予測を受け取ったが、何が足りないのか分からない。

 

Dmitriy Gizlyk 非常に良いトレーニング記事です。

指標(RSI、MACDなど)のパラメータを最適化する必要があると思いますが、最適化するためのアドバイスをいただけますか?まずNNを訓練/学習してから、指標のパラメータを最適化するのですか?NNの訓練/学習には長い時間がかかります。

NNの訓練/学習には長い時間がかかります。

お時間とアドバイスに感謝します。

Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
  • 2023.06.07
  • www.mql5.com
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68360626 #:

ドミトリー・ギズリク 非常に良いトレーニング記事だ。

指標(RSI、MACDなど)のパラメータを最適化する必要があると思いますが、最適化するためのアドバイスをいただけますか?まずNNを訓練/学習してから、指標のパラメータを最適化するのですか?トレーニングに時間がかかります。

NNの訓練/学習には長い時間がかかります。

お時間とアドバイスに感謝します。

まず、指標のパラメータを最適化するか、他の指標を選択する必要があります。そして、新しい学習データでNNを学習します。指標データとターゲットの相関を利用して指標を選択し、設定することができます。

 
Dmitriy Gizlyk #:

まず、指標のパラメーターを最適化するか、他の指標を選択する必要があります。そして、新しい学習データでNNを学習させます。指標データとターゲットの相関を利用して指標を選択し、設定することができます。

Dmitriy Gizlyk さん、お返事ありがとうございます。

インジケータ(RSI、MACDなど)を使ったEAを使ってトレードするのは簡単ではないと感じます。インジケーター+NNでEAを使うのはさらに複雑なようです。つまり、EAの微調整(インジケータのパラメータとNNのハイパーパラメータなど)がさらに難しくなります。

これについてどう思われますか?NN+インジケーターはどのようにトレードに役立つでしょうか?

方向性を示していただけると幸いです。

Dmitriy Gizlyk
Dmitriy Gizlyk
  • 2023.06.07
  • www.mql5.com
Trader's profile
 

皆さん、こんにちは!

一連の記事は興味深く、ためになる。

しかし!

第2部(Neural Networks - it's easy (Part 2):ネットワークのトレーニングとテスト - MQL5 Articles )からファイルをコンパイルしようとしたのですが、うまくいきませんでした:

プログラムコードのエラーを修正する方法を教えていただくか、正しいファイルを送っていただけるとありがたいです。

このような真面目な記事で、間違ったファイルを送ってしまうとは...。(

Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети
Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети
  • www.mql5.com
В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.
ファイル:
 
Retired57 #:

皆さん、こんにちは!

一連の記事は興味深く、参考になります。理論を読み、実践に移ることにしました。

しかし!

パート2(ニューラルネットワーク-それは簡単です(パート2))のファイルをコンパイルしようと試みました:ネットワークのトレーニングとテスト - MQL5 Articles )からファイルをコンパイルしようとしたのですが、うまくいきませんでした:

プログラムコードのエラーを修正する方法を教えていただくか、正しいファイルを送っていただけるとありがたいです。

このような真面目な記事で、間違ったファイルを送ってしまうとは...。(

これらのメソッドの宣言のconstキーワードを削除したらコンパイルできました。

しかし、それがプログラムの動作にどれだけ影響したかはわからない))))

 
Shi Chao Ma #:
交易算法分三个等级,一级技术指标型(垃圾),二级大数据战略型(垃圾),三级逻辑必然型(无敌)。我的算法就是第三等级,安全性100%五个交易日加个零。

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、セキュリティ100%5取引日プラスゼロです。

あなたは記事を書く能力を持っている日のコードを参照してください。また、5取引日プラスゼロ、TMアースあなたは最も豊かな。また、論理必然、100%のセキュリティ。あなたはマネープレートですよね?