"New Neural "は、MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース・ニューラルネットワークエンジンプロジェクトです。 - ページ 25 1...181920212223242526272829303132...100 新しいコメント TheXpert 2011.10.23 12:22 #241 -アレクシー-微分進化法のサンプルコードが必要であれば、お送りします。方法はいたってシンプル。グローバルな極値を探すことができます。 役に立つかもしれない。可能であれば、説明文へのリンクがあることが望ましい。ありがとうございます。 Avals 2011.10.23 12:34 #242 ジュ いや、そういうことではないんです。テストと最適化の期間は、例えばそれが使用される場合、テイクプロフィット値と同じくらい重要なシステムパラメータです。また、ネットワークが再トレーニングされたからといって、あるデータを削除したり、あるデータを追加したりするのは愚かなことです。コンサバトリーで何かを変える（例えば、ネットワークのトポロジーを変える）方がよいでしょう。 TheXpert、 ありがとう、見て みるよ。 TheXpert 2011.10.23 12:34 #243 papaklassプログラマーの皆さん、このようなNSを作って、テストを始めましょう。少しはプログラミングしているようですね。グリッドのついたDLを渡して使い方を示し（難しいことではありません）、テストやディスカッションのためのモデルを提供するのです。結局のところ、インプットとアウトプットを作るのはあなたであり、グリッドは何を学ぶかには関心がないのです。真偽のほどはともかく、4Kの例しか出せないのが残念です。グリッド・エコー・グリッドdllのソースコードを渡すのは嫌だ。もし怖ければ、信頼できる人にソースを渡してまとめてもらうこともできます。アセンブリ（dllka＋EA）も載せて、みんなに見てもらおう。 Andrey Dik 2011.10.23 12:36 #244 アヴァルス テストと最適化の期間は、例えばテイクプロフィットを使用する場合、その値と同様に重要なシステムパラメータとなります。また、ネットワークが再トレーニングされたからといって、あるデータを削除したり、あるデータを追加したりするのは愚かなことです。コンサバトリーの何かを変えた方がいい（トポロジーなど）。 もし、あなたが10年ぐらいネットワークに携わっているのなら、その辺の知識をブラッシュアップしてから発言したほうがいいかもしれません。 TheXpert 2011.10.23 12:39 #245 ジュ 10年ほど前にネットワークに携わっていたのであれば、まず関連分野の知識をリフレッシュしてから発言したほうがよいでしょう。さあ、あなたも。MLPも負けず劣らずの出来栄えです。皆さん、喧嘩はやめましょう、それが私の言いたいことです。 Andrey Dik 2011.10.23 13:01 #246 TheXpert です。 皆さん、喧嘩はやめましょうよ、そういうことです。まだ誰もしていない。しかし、なぜレイヤーのニューロン数を減らし、Sampleのサンプル数を増やすのか（本質はどちらも同じ、ニューロンの自由度を減らすこと）、もちろんある限界まで、ネットワークの学習が停止するまで理解する必要があります。 ニューラル・エンジンを作るという大変な作業が必要なのは、それを最も単純な方法で扱う方法を誰も理解できない場合です。エンジンとの効果的な作業のために、ダミーのためのマニュアルを書く必要があるようだ - 役に立つヒントのようなもの。そうでなければ、「ニューロエンジンを使っているのに、預金が目の前で溶けていくなんて、どういう了見だ」と、単純なユーザーやトレーダーから非難されることになります。文句を言うぞ! Victor Nikolaev 2011.10.23 13:19 #247 TheXpert です。 まあ、それこそ、有能な人がいて、でもプログラマーではない、というのが望ましいのですが。 もしかしたら、私にもできるかもしれない。プログラマーの資格はない、学位も2つない。でも、得意なことがあるんです。 михаил потапыч 2011.10.23 13:21 #248 いくら各自が経験や荷物を持っているとはいえ、今さら宇宙船を作る必要はないでしょう。車も自転車も必要なく、スクーターでいいんです。シンプルで、ぶっきらぼうで、わかりやすく、信頼できる。宇宙船に最適な燃料の計算式をめぐる論争から、この段階で解放されるのです。動くスクーターを持っているというだけで、注目されます。超問題は解決しない？その必要はないのです。注目を集めるには十分ですし、シンプルな分、妥協もしやすくなります。 Mykola Demko 2011.10.23 14:07 #249 papaklass トレードに必要なものを形にしていく。他のトレーダーが追加する。...手に入れたいものでは。 プログラマーの皆さん、このようなNSを作ってください。テスト結果はフォーラムに掲載し、ディスカッションを行う予定です。このアプローチにより、トレーダーとプログラマーは短期間のうちに、双方に理解しあえる言語を話すようになる。以上から、私は次のように結論づけました。3つのブロックが必要です前処理装置1台2 NS3ポストプロセッシングユニット前処理では、必要なデータを準備し、入力に振り分ける。NSはその間にぶら下がっている後処理には、出力のサンプルとExpert Advisorのための出力の解釈の両方が含まれます。前処理と後処理は同じクラスでないと、学習用の入力と出力のマッチングに問題が生じます。 このクラスは2つの出力配列（入力と出力）をNSにエクスポートし、出力配列は相互に排他的なメソッド（学習モードでは読み込みのみ、作業モードでは書き込みのみ）を通じてエクスポートされます。このように、ユーザは前処理と後処理の仮想メソッドを自分自身で飽和させ、NSのpre_post_processingの クラスに接続し、EAからそのクラスを呼び出す。Expert Advisorクラスは、後処理されたデータのみを提供します（マーケット環境から直接データを受信します）。こんな感じ。 削除済み 2011.10.23 14:43 #250 Vinin： できるかもしれませんね。プログラマーにはなれない、2つの学位を持っていない。でも、なんとなくわかるんです。ビクター、どんな助けでも歓迎します。ミシェック： いくら宇宙船を作りたいといっても、みなさんがすでに持っている豊富な経験や荷物を考えれば、今、宇宙船を作る必要はないでしょう。車がなくても、自転車がなくても、スクーターがあればいいんです。シンプルで、ぶっきらぼうで、わかりやすく、信頼できる。宇宙船に最適な燃料の計算式をめぐる論争から、この段階で解放されるのです。動くスクーターを持っているというだけで、注目されます。超問題は解決しない？その必要はないのです。注目を集めるには十分ですし、シンプルな分、妥協もしやすくなるでしょう。私もそう思います。こういう宇宙船はどうだろう、スクーター・自転車を作ろう（つまり、発明する必要はなく、MQLで実装すればいいのだ）。具体的なタスクを設定し、その効果を最大化する方法を考えよう。例えば、私がMQL5を知らない（OOPも初心者レベル）、NSを扱ったことがない（NSがあるからExpert Advisorシステムなどが分かるわけではない）、と想像してください。でも、手を取り合って、一定のTSを持つことができる。そこで、私のすべての知識が、次のように定式化するのに十分であると想像してみよう。1.あるデータとあるルール（事前にわからない）をもとに、ある信号という形で結果を出すニューラルネットワークが欲しい。出力時には、「買う」「売る」「待つ」というオプションがあります。2 信号は異なるソースから来る必要があります。例えば、単純なローソク足のパターン、標準的な指標（CCI、MA、RSI、ストキャスティックなど）、価格フィードなど、トレーダーが思いつくものであれば、それは可能です。ネットワークのロジックや機能はどうにでもなるし、ネットワークをどのように学習させるかは重要ではありません（私にとってNSはBLACK/BLACKの箱 です）。しかし、トレーニングの観点からは、トレーダー/エキスパートが取引口座で行うアクションについて、あらかじめ用意されたファイル（または複数のファイル）からデータを使用してトレーニングする機会を持つことが重要です（または他のオプションが利用可能な場合もあります）。4.ルールセットはファイルに保存でき、必要に応じてファイルから読み込むことができなければなりません。以上のことから、「2層」のニューロンで構成されるNSを得る必要がある（忘れないでください、私はおバカさんなんです！）。a) 第1層は、生の信号（指標、ローソク足パターン、気配値の流れなど）を分析するニューロンで構成されています。単純化すると、各ニューロンは1つの入力ソースのみを処理し、出力には3つのオプション（買う、売る、待つ）が得られる。b) 1つ以上の「初期」レベルニューロンから符号化された信号（買い、売り、待ち）を受信する。ルールに基づいて1つの信号を生成する。 1...181920212223242526272829303132...100 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
微分進化法のサンプルコードが必要であれば、お送りします。方法はいたってシンプル。グローバルな極値を探すことができます。
いや、そういうことではないんです。
テストと最適化の期間は、例えばそれが使用される場合、テイクプロフィット値と同じくらい重要なシステムパラメータです。また、ネットワークが再トレーニングされたからといって、あるデータを削除したり、あるデータを追加したりするのは愚かなことです。コンサバトリーで何かを変える（例えば、ネットワークのトポロジーを変える）方がよいでしょう。
TheXpert、 ありがとう、見て みるよ。
プログラマーの皆さん、このようなNSを作って、テストを始めましょう。
少しはプログラミングしているようですね。
グリッドのついたDLを渡して使い方を示し（難しいことではありません）、テストやディスカッションのためのモデルを提供するのです。結局のところ、インプットとアウトプットを作るのはあなたであり、グリッドは何を学ぶかには関心がないのです。
真偽のほどはともかく、4Kの例しか出せないのが残念です。グリッド・エコー・グリッド
dllのソースコードを渡すのは嫌だ。もし怖ければ、信頼できる人にソースを渡してまとめてもらうこともできます。
アセンブリ（dllka＋EA）も載せて、みんなに見てもらおう。
テストと最適化の期間は、例えばテイクプロフィットを使用する場合、その値と同様に重要なシステムパラメータとなります。また、ネットワークが再トレーニングされたからといって、あるデータを削除したり、あるデータを追加したりするのは愚かなことです。コンサバトリーの何かを変えた方がいい（トポロジーなど）。
10年ほど前にネットワークに携わっていたのであれば、まず関連分野の知識をリフレッシュしてから発言したほうがよいでしょう。
さあ、あなたも。MLPも負けず劣らずの出来栄えです。
皆さん、喧嘩はやめましょう、それが私の言いたいことです。
皆さん、喧嘩はやめましょうよ、そういうことです。
まだ誰もしていない。
しかし、なぜレイヤーのニューロン数を減らし、Sampleのサンプル数を増やすのか（本質はどちらも同じ、ニューロンの自由度を減らすこと）、もちろんある限界まで、ネットワークの学習が停止するまで理解する必要があります。
ニューラル・エンジンを作るという大変な作業が必要なのは、それを最も単純な方法で扱う方法を誰も理解できない場合です。エンジンとの効果的な作業のために、ダミーのためのマニュアルを書く必要があるようだ - 役に立つヒントのようなもの。そうでなければ、「ニューロエンジンを使っているのに、預金が目の前で溶けていくなんて、どういう了見だ」と、単純なユーザーやトレーダーから非難されることになります。文句を言うぞ!
まあ、それこそ、有能な人がいて、でもプログラマーではない、というのが望ましいのですが。
いくら各自が経験や荷物を持っているとはいえ、今さら宇宙船を作る必要はないでしょう。
車も自転車も必要なく、スクーターでいいんです。シンプルで、ぶっきらぼうで、わかりやすく、信頼できる。宇宙船に最適な燃料の計算式をめぐる論争から、この段階で解放されるのです。
動くスクーターを持っているというだけで、注目されます。超問題は解決しない？その必要はないのです。注目を集めるには十分ですし、シンプルな分、妥協もしやすくなります。
トレードに必要なものを形にしていく。他のトレーダーが追加する。
...
手に入れたいものでは。
プログラマーの皆さん、このようなNSを作ってください。テスト結果はフォーラムに掲載し、ディスカッションを行う予定です。このアプローチにより、トレーダーとプログラマーは短期間のうちに、双方に理解しあえる言語を話すようになる。
以上から、私は次のように結論づけました。
3つのブロックが必要です
前処理装置1台
2 NS
3ポストプロセッシングユニット
前処理では、必要なデータを準備し、入力に振り分ける。
NSはその間にぶら下がっている
後処理には、出力のサンプルとExpert Advisorのための出力の解釈の両方が含まれます。
前処理と後処理は同じクラスでないと、学習用の入力と出力のマッチングに問題が生じます。 このクラスは2つの出力配列（入力と出力）をNSにエクスポートし、出力配列は相互に排他的なメソッド（学習モードでは読み込みのみ、作業モードでは書き込みのみ）を通じてエクスポートされます。
このように、ユーザは前処理と後処理の仮想メソッドを自分自身で飽和させ、NSのpre_post_processingの クラスに接続し、EAからそのクラスを呼び出す。Expert Advisorクラスは、後処理されたデータのみを提供します（マーケット環境から直接データを受信します）。
こんな感じ。
できるかもしれませんね。プログラマーにはなれない、2つの学位を持っていない。でも、なんとなくわかるんです。
ビクター、どんな助けでも歓迎します。
いくら宇宙船を作りたいといっても、みなさんがすでに持っている豊富な経験や荷物を考えれば、今、宇宙船を作る必要はないでしょう。
車がなくても、自転車がなくても、スクーターがあればいいんです。シンプルで、ぶっきらぼうで、わかりやすく、信頼できる。宇宙船に最適な燃料の計算式をめぐる論争から、この段階で解放されるのです。
動くスクーターを持っているというだけで、注目されます。超問題は解決しない？その必要はないのです。注目を集めるには十分ですし、シンプルな分、妥協もしやすくなるでしょう。
私もそう思います。こういう宇宙船はどうだろう、スクーター・自転車を作ろう（つまり、発明する必要はなく、MQLで実装すればいいのだ）。
具体的なタスクを設定し、その効果を最大化する方法を考えよう。例えば、私がMQL5を知らない（OOPも初心者レベル）、NSを扱ったことがない（NSがあるからExpert Advisorシステムなどが分かるわけではない）、と想像してください。でも、手を取り合って、一定のTSを持つことができる。
そこで、私のすべての知識が、次のように定式化するのに十分であると想像してみよう。
1.あるデータとあるルール（事前にわからない）をもとに、ある信号という形で結果を出すニューラルネットワークが欲しい。出力時には、「買う」「売る」「待つ」というオプションがあります。
2 信号は異なるソースから来る必要があります。例えば、単純なローソク足のパターン、標準的な指標（CCI、MA、RSI、ストキャスティックなど）、価格フィードなど、トレーダーが思いつくものであれば、それは可能です。
ネットワークのロジックや機能はどうにでもなるし、ネットワークをどのように学習させるかは重要ではありません（私にとってNSはBLACK/BLACKの箱 です）。しかし、トレーニングの観点からは、トレーダー/エキスパートが取引口座で行うアクションについて、あらかじめ用意されたファイル（または複数のファイル）からデータを使用してトレーニングする機会を持つことが重要です（または他のオプションが利用可能な場合もあります）。
4.ルールセットはファイルに保存でき、必要に応じてファイルから読み込むことができなければなりません。
以上のことから、「2層」のニューロンで構成されるNSを得る必要がある（忘れないでください、私はおバカさんなんです！）。
a) 第1層は、生の信号（指標、ローソク足パターン、気配値の流れなど）を分析するニューロンで構成されています。単純化すると、各ニューロンは1つの入力ソースのみを処理し、出力には3つのオプション（買う、売る、待つ）が得られる。
b) 1つ以上の「初期」レベルニューロンから符号化された信号（買い、売り、待ち）を受信する。ルールに基づいて1つの信号を生成する。