確率的ニューラルネットワーク、MT4用パッケージとアルゴリズム - ページ 2

[Victor Nikolaev]

YuraZ:

ヴィン

magiXpert:
スタティスティカ新しいんです。必要であれば、リンクを送ります。無料 ;)さらに学ぶべきこと。

私のлогин@mail.ru それはありがたいことです。

ニューロパックの使い分けについて！私もbrtterさんと同じで、自分で書く必要がありますね。

C言語は勉強したくないし、やったのはMQLだし。学習するのに時間がかかりすぎる。また、将来のネットワークの結果を事前に予測することは必ずしも可能ではありません。使える道具があれば、それを使わなければならない。

[Yuriy Zaytsev]

Vinin:

YuraZ:

ヴィン

MagiXpert:
スタティスティカ新しいんです。必要であれば、リンクを送ります。無料 ;)さらに学ぶべきこと。

私のлогин@mail.ru それはありがたいことです。

ニューロパックの使い分けについて！私もbrtterさんと同じで、自分で書く必要がありますね。

C言語やMQLをやったことを覚えるのは嫌だ。学習するのに時間がかかりすぎる。また、将来のネットワークの結果を事前に予測することは必ずしも可能ではありません。使える道具があれば、それを使わなければならない。

なぜC言語を学ばなければならないのか？

C++で書いた方がいいのは、彼がC++をよく知っていて、MQLより速くなるからだ。

ネットワークのテストや調整には多くの時間がかかるからです．しかし、それにもかかわらず、すべてがMQL4に書き直されました。

ということで、作者がC++を選んだのは、C++を知っているから＋時間https://championship.mql5.com/2012/ru/news

私の友人に、才能あるプログラマーがいました。彼は、最高のコードエディターは、最高のものではなく、あなたが知っているものだと言いました。

優秀なプログラムを書いてくれた．を、かなりシンプルなエディターで編集したそうです...。洗練されたものがたくさんあったのに。

競合他社は50人近い部署で、最先端の技術を使っていた。

その結果、残念なことに50人分のソフトが捨てられてしまったのです・・・。

その同僚のソフトは20年近く使っていた．

[Его Помоечное Мурлычество]

プログラムを探す場所について。皆さんはドンキをお持ちですか？イシククルのロバの話ではなく、eMuleの話です。ドンピシャに入る。探している番組名を入力してGO。私はその方法で最新版のMatlabを入手しています。
ニューラルネットワークについて。一番の問題は、リアルタイムでの再教育、再教育だと思います。市場は変化しています。そして、昨日うまくいったことは今日も失敗し、明日も失敗する。つまり、何らかの方法でネットワークを再トレーニングする必要があるのです。特にチャンピオンシップの場合、丸3ヶ月間、エキスポが運営されないまま放置されることになります。ちなみにこれが、私がチャンピオンシップのルールに 一番不満な点です。要するに、男性諸君、議論したほうがいいのでは？

[Yuriy Zaytsev]

eugenk:
プログラムを探す場所について。オスロってみんな持ってるの？イシククルのロバの話ではなく、eMuleの話です。ロバのところへ行く。探している番組名を入力してGO。Matlabの最新版はその方法で入手しています。
ニューラルネットワークについて。リアルタイムでの学習と再教育が一番の問題だと思います。市場は変化しており、昨日うまくいったことが今日はうまくいかず、明日もうまくいかない。つまり、何らかの方法でネットワークを再トレーニングする必要があるのです。特にチャンピオンシップの場合、丸3ヶ月間、Expをコントロールできない状態になってしまう。 ちなみに、これが私のチャンピオンシップルールに対する最大の不満点である。要するに、男性諸君、議論したほうがいいのでは？

エクスペリエンスを入れてみました。2007年当時からしか覚えていません。

つまり、最適なパラメータを選ぶだけで、今のところ、こんな感じです。

内部での再教育はありません!

nSはあまり詳しくないのですが、私がFXを始めた頃の最初のアルゴリズムは、こんな風に描いていました。

私の最初のブロック - 開始 - インジケータを読む - インジケータの測定値をまとめる - 信号 - 受信した信号 - 記憶する - ワークアウト - 結果に基づいて正しいインジケータパラメータ - 再トレーニング

実はこれ、シンプルなNAのようなもので、NAについては何も読んでいませんが

再教育が必要である - 再教育、私は、おそらく悪い結果があるときだけだと思う - 私は間違っているかもしれない - これは直感的な意見である。

また、アルゴリズムの中で最も難しいのは、学習ユニットだと直感的に思っています

[削除済み]

NS構築の理論があまり理解できていないのですが、全く同感です。 例えば、システムが動かなくなった、預かり金が15％減った、50％減った、などの評価基準はわかりません。

[Его Помоечное Мурлычество]

YuraZさんはチャンピオンシップに出場されていますが、まだ諦めていないのですか？あなたの戦闘機へのリンクを教えてください一度適応して鍛え直すという議論がありました。簡単なシステムを書くことを提案しました。例えば、ストキャスティックや2つのマッシュを掛け合わせるなど。そして、あまり長くない期間、毎日最適化を図るだけです。そんな実験をした人がいるかどうかは知らないが。テスターでは難しいですね。しかも、デモではさらにハードルが高い。これは、私が1年近くこことFX全般から姿を消す直前のことでした。では、今どこで探せばいいのか......。しかし、グリッドと単に最適化された展開図との違いは、純粋に量的なものです。グリッドは単にパラメータが多いだけで、何のアイデアもない。ところで、グリッドの効果が全くない場合の対処法ですが、私はまだ理解していません。一方では、アイデアが計算資源や 入力情報を節約するため、良いとは言えません。逆に言えば、強いアイデアがまだ見つかっていないのだから、いいのだ。だから、問題はそう単純ではない。しかし、最適化と再適正化は、両者を結びつける共通点である。

[lime]

Betterの成功は、自己最適化（自己学習）するリアルタイム確率的ニューラルネットワークを作り上げたことにあるのかもしれない。

[Его Помоечное Мурлычество]

lovova:
eugenk 私は完全にあなたに同意する、しかし、私はNSの構築の理論でほとんど何も理解していない。例えば、システムが動作しなくなったという基準を評価する方法、それは預金の15％または50％を失っている私には明らかではありません。

というのが本題なのですが...。今、私は一般的に知識とは何かという問いに対する答えを見つけようとしています。私のやり方は、こんな感じです。関数から関数を微分するルールは知っているし、LinuxでQTライブラリでプログラミングする方法も知っている。私の知識では、どちらが価値があるのでしょうか？QTの知識は私の生活の糧になっている一方で、QTライブラリは陳腐化するかもしれないし、Linux自体もそうなるかもしれない。 そして、関数から関数を微分するルールは常に変わることはないだろう。問題は、私の知識の両方をどのように見積もるかということです。知識について語ることは、暗黙のうちに「時間」と「永遠」について語ることになるのです。FXの話と全く同じです。ところで、この状況はまったく目新しいものではありません。体験を作る。長い輪ゴムを用意し、振り子のように重りをぶら下げます。輪ゴムの長さ、弾力性、重さのある比率で、驚くほど振れる。全体はMathieu方程式で記述される。速い部分と遅い部分に分けることでおおよそ解ける。残念なことに、FXにはそのような仕切りはないのです。そして、私たちの問題はすべて、「時間」を正しく理解し、この抽象的な概念を正しく扱うという哲学的な問題なのです......。アップロードしていたらごめんなさい。しかし、このような純粋に哲学的な問いに実用的な順序で答えない限り、私たちは必ず失敗するのではないかと思います。

[Viktor Zhuravlev]

皆さん！
メッシュの学習 アルゴリズムは、自己学習型であっても難しいものではないが、学習用のデータを準備する工程に比べれば些細なことである。

[Victor Nikolaev]

renegate:
皆さん！
グリッドを学習させるためのアルゴリズムは、自己学習型のものであっても難しいものではないが、学習用のデータを準備する作業に比べれば些細なことである。

私は明確にします。問題の定式化。すべてがそこにかかっているので。

私の理解では、コンペティションのほとんどのEAにニューロニックが搭載されています。