ニューラルネットワークのプログラミングに関する質問 - ページ 2

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grasn:
数学

grasn さん、ありがとうございます。私も素人実験（数年前）の後、夢を見なくなりましたが、どうもまだそのサイクルがうまくいっていないようです--特に、予選のNSも引き受けていないので......。

ええ、どういたしまして。NSに対する私の悲観的な意見は気にしないでください。誰もが自分の道を進むしかないのです。ちなみに、信号構造の長年の研究は、フレンドリーなフォーラム（https://www.mql5.com/ru/forum/5 0458）の資料をもとに開発したモデルの開発に大いに役立った。ウラジスラフや 他の多くの議論参加者（アレックスのことではありません）が 述べたアイデアは、私自身の経験とプロセスに対する理解に非常によく則しています。

PS：ちなみに、研究用にはSGIが開発し、こちらで販売されているMineSetをお勧めします（何かパターンを見つける必要がある場合）：http://www.purpleinsight.com/ SGIが破綻したとき。分類を含むデータマイニングツールの必要なセットと、優れた可視化機能（何しろSGIが作ったのだから、誰も目以上のものを思いつかなかった）があるのです。


NSは、実はとてもよくできているんです。私も同じような経験をしたので、あなたの悲観的な考えは理解できます。標準的なアプローチは一義的に機能しません。どうやら、関連するアプリケーションを調査したことがないようですね。Neuroshell2は、NSを勉強するためのプログラムとして非常に優れており、非常に分かりやすい。NSには実質的にすべてのタイプがあります。MT4と簡単に接続でき、すぐに結果を確認することができます。

そして一般的に、どんなNSもMQL4で直接簡単にプログラムすることができます。同じように、あなたはGA MT4または独自の手段によってNSの重みを選ぶことができます。 悲観主義は想像力と空想力の欠如によってのみ定義されます。 原則的には、制限はありません...。

 
Mathemat:
そう、ドブゾルゲ、それを予測するのではなく、インプットすることが必要なのです。
それが気になるのですが、NSがおおよそのCloseを出すことは可能なのでしょうか。
それとも、NSの出力信号で誘導すべきなのか。
計算では、NSはシグモイド関数F(x)の公式を使い、出力は-0.5から0.5に等しい。
 
klot:

NSは、実はとてもよくできているんです。私も同じような経験をしたので、あなたの悲観的な考えは理解できます。標準的なアプローチは一義的には機能しません。どうやらあなたは、関連するアプリケーションを調査したことがないようですね。試してみてください。NSを勉強するための非常に良い、そして非常に分かりやすいプログラムがNeuroshell2である。NSには実質的にすべてのタイプがあります。MT4と簡単に接続でき、すぐに結果を確認することができます。

そして一般的に、どんな種類のNSでもMQL4で直接簡単にプログラムすることができます。また、NSのウェイトをGA MT4または独自のものを使用して選択することができます。悲観主義は、想像力と空想力の欠如によってのみ定義される。基本的に制限はありません。

例えば、フィボナッチレベルは、最も洗練されたNCよりも悪くない働きをします。そして、これは決して悲観論ではなく、常識や研究、他のモデルや戦略とのNSの予測結果の比較分析に基づいた結論に過ぎません。私は仕事でNeuroSolutionを使いましたが、これも非常に良いツールです（パターンを見つけるためのMineSet）。

ただ、私は想像力と妄想力が豊かで、いろいろなことに挑戦してきましたので、その言葉を信じてください。確かにNSを使うことに断じて反対ではありませんが、自分なりに結論を出しました（おっしゃる通り、標準的なアプローチでは全く通用しません）。

いずれにせよ、より多くの予想が成功することを祈っています。:о)

 
grasn:
klot:

NSは、実はとてもよくできているんです。私も同じような経験をしたので、あなたの悲観的な考えは理解できます。標準的なアプローチは一義的に機能しません。どうやら、関連するアプリケーションを調査したことがないようですね。Neuroshell2は、NSを勉強するためのプログラムとして非常に優れており、非常に分かりやすい。NSには実質的にすべてのタイプがあります。MT4と簡単に接続でき、すぐに結果を確認することができます。

そして一般的に、どんな種類のNSでもMQL4で直接簡単にプログラムすることができます。GA MT4や自分でNSのウェイトを選ぶこともできます。 悲観論は想像力と空想力の欠如によってのみ定義されます。 基本的に限界はありません...。

例えば、フィボナッチレベルは、最も洗練されたNCよりも悪くない働きをします。そして、これは決して悲観論ではなく、常識や研究、他のモデルや戦略とのNSの予測結果の比較分析に基づいた結論に過ぎません。私は仕事でNeuroSolutionを使いましたが、これも非常に良いツールです（パターンを見つけるためのMineSet）。

ただ、私は想像力と妄想力が豊かで、いろいろなことに挑戦してきましたので、その言葉を信じてください。確かにNSを使うことに断じて反対ではありませんが、自分なりに結論を出しました（おっしゃる通り、標準的なアプローチでは全く通用しません）。

いずれにせよ、より多くの予想が成功することを祈っています。:о)

予測にニューラルネットワークが 必要だなんて、誰が言ったんですか？
 
水文気象センター、占い師、予言者などが予報を行う。

みんな、自分のことは棚に上げて、ニューラルネットワークに得意な仕事をさせたらいいんじゃないですか？
例：絞首刑執行人や幽霊のイメージを認識できるか？
 
VBAG:
予報は、水文気象センター、占い師、予言者などが行う。
株式市場のアナリストもいます:))
 
Integer:
VBAG です。
ハイドロメテオセンタ、占い師、予言者が予報をするのです。
また、株式市場のアナリスト:))
もちろん、自分の発言に責任を持とうとしない人たちもたくさんいます。
あるいは、言葉遊びの域を出ず、常に真逆の解釈ができるような表現になっている。まあ、だから言ったじゃないですか......」みたいな。
ええ、そんなことはどうでもいいんです。
悪気はなかったんです。
予測という言葉が嫌いなだけで、ニューラルネットワークの ことは残念に思っています ..,
そして、彼らとともに、この国のために。
参加者の皆さんへ
ウラジミール
 

私が行ったニューラルネットワークへのデータ表現について、少し説明します。例えば、ChampのExpert Advisorでは、ネットの1つが平均の比率を入力として受け取ります。

       ema15 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 199,0,1,0,1);
       ema13 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 132,0,1,0,1);
       ema8 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 66,0,1,0,1);
       ema7 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 46,0,1,0,1);
       ema5 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 6,0,1,0,1);       
       
       input[0] = (ema15 - Close[1])*15000;
       input[2] = (ema13 - Close[1])*10000;
       input[1] = (ema8 - Close[1])*12000;
       input[3] = (ema7 - Close[1])*15000;
       input[4] = (ema5 - Close[1])*10000;
       input[5] = (ema15 - ema8)*12000;
       input[6] = (ema13 - ema7)*15000;
       input[7] = (ema8 - ema5)*10000;

数字を掛け合わせることで、より滑らかな入力を得ることができます。

その後、グリッドは歴史からランダムに引き出された信号で学習された（400は非常に少ない⇒どの時代も単に排除して覚えているとする）。私が行ったアウトプットは以下の通りです。

1.0-1日の間に上昇70pips以上、下降30pips未満。

0.9 - 60 pips アップ 25 pips ダウン

0.8 40 上 20 下

0.75 - フラット

0.7 - 40 pipsダウン 20 pipsアップ

0.6 - 60 ダウン 25 アップ

0.5 70 ダウン 30 アップ

一日学習した後、他のサンプル（学習用ではないもの）でテストすると良い結果が得られる...。そしてEAが開発され、バーを下げれば（例えばプロビットの70ポイントではなく、20ポイント）、印象的な結果が得られます。

みんなに幸運がありますように。

 
ほら、プラン、やっぱり分類があるんですね、頼もしいです。アイデアありがとうございました

P.S. 秘密でなければ、グリッドは何ですか？やはりジョーダン/エルマンをいじくり回しました。
 
Mathemat:
ほら、プラン、やっぱり分類があるんですね、頼もしいです。アイデアありがとうございました

P.S. 秘密でなければ、グリッドは何ですか？やはりジョーダン/エルマンをいじくり回しました。



実は、全部自分で書いているんです。C#で :)その方が理解しやすいし、自分なりのものを実装しやすいからです。例えば、メッシュ学習アルゴリズムを改良したものがあります。メッシュは多層構造（例えば8 - 60 - 20 - 1）で、委員会に分かれており、それぞれが異なるアイデアを実装しています。
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