Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.
struct DATA_CDL // Структура хранения данных о свече
{ // ups - в.тень, dns - н.тень, bd - телоdouble cdl_max; // Максимум свечи/верхней тениint ups_diap; // Размер верхней тени, пdouble bd_max; // Максимум тела/минимум верхней тениint bd_diap; // Размер тела, пdouble bd_min; // Минимум тела/максимум нижней тениint dns_diap; // Размер нижней тени, пdouble cdl_min; // Минимум свечи/нижней тениint cdl_size; // Размер свечи, пint type; // Тип тела свечи (0-восходящая, 1-нисход, 2-доджи)datetime time; // Время формирования свечи
};
私の投稿を全く読まなかったのか、内容を全く理解しなかったのか？していなかったと思います。申し訳ございません。
まあ、パターンはまだ重要ではない、重要なことは、2つまたは3つのローソクを隣同士に分析することができる方法の方法論である。
基本的なパターンを持っていれば、コード化することも、素早く変更することもできる（例えば、修正と引き戻しの条件を変え、他のパターンを得る）。
そうです、基本モデルのコーディングが面白いのです
数年前からmqlを扱っていなかったのですが、mql5は非常に強力なプログラミング言語であるようなので、いくつかの構文について議論したいと思います。例えば、演算子のリロードによって2つのパターンを比較することはできますか？- 半人間の半定形言語がMetaEditorと通信してローソク足の組み合わせを検索するコードを入手したい - そしてこの検索をどこで使うか -日本のローソク足か パターンかセタップか - これは別の次元の話である。
Integer 氏がコードを書いてくれれば、彼の考え方が理解できるのですが......。）
まあ、パターンはまだ重要ではない、重要なことは、2つまたは3つのローソクを隣同士に分析することができる方法の方法論である。
そう、基本的なパターンのコーディングこそが面白いのです
私は何年もMLを扱っていませんでしたが、ML5は非常に強力なプログラミング言語であるようです。- 半人間の半定形言語がMetaEditorと通信してローソク足の組み合わせを検索するコードを入手したい - そしてこの検索をどこで使うか - 日本のローソク足かパターンかセタップか - これは別の次元の話である。
今のところ、希望はIntegerに あります： 彼の考えを理解するために、彼がコードをくれることを期待しましょう :)
検索しても見つからなかったので、リンクを教えてください。
皆さん、こんばんは。どのようにしたのか、説明していこうと思います。
1.ローソク足をOHLCで表現せず、上影、下影、ボディという「抽象的な表現」で表現しました。ローソク足のパラメータを以下のように決定しました。
キャンドルが形成された後、我々は、そのパラメータを決定する関数を介してそれを実行します。
2.期間中のローソク足の平均サイズを考慮する（大きすぎる/小さすぎるパターンを除外するため）。
3.その後、我々はパターンを取ると、その強気/弱気/フラット変種（パターンに応じて）を記述する - 私たちが見るように：最初のキャンドルが上昇し、2番目のものが下降している、最初のろうそくの本体は、2番目のもののそれよりも大きく、両方のキャンドルは、その日の少なくとも平均値（またはNポイント）である、など
4. 各パターンについて、いくつかの精度のバリエーションを説明する（精度1-最も正確、2-より正確でない、など）。
5.そしてもちろん、アクセスしやすく、表示しやすいようにインジケーターにまとめます。
その結果、数字（前述のように-数字は列挙から取られる）、方向（強気、弱気、フラット）、精度（1、2、3...）が得られます。こんな感じ。
皆さん、こんばんは。どのようにしたのか、説明していこうと思います。
1.ローソク足をOHLCで表現せず、上影、下影、ボディという「抽象的な表現」で表現しました。ローソク足には以下のようなパラメータを定義しました。
続編を待っています。
以下は
2本のバーの相対的な位置関係をコード化したもの。0から69までのコード、合計70のオプション。ギャップダウン-コード0、ギャップアップ-コード69。
こちら
2本のバーの相対的な位置関係をコード化したもの。0から69までのコード、合計70のオプション。ギャップダウン-コード0、ギャップアップ-コード69。
驚異的！確かにそうなんですが、こうやって描いたほうがいいと思うんです。
ありがとうございます、調べてみます。3本のバーシーケンスに同じコードを行えば、どのバーシーケンスでもすべてのヒストリカルデータを「コード化」することができます。
2, 3, (2+2) = 4, (2+3) = 5, (3+3 || 2+2+2) = 6, ......