市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 24 1...171819202122232425262728293031...104 新しいコメント 削除済み 2009.05.15 13:06 #231 Neutron писал(а)>> それが真実だ!ただ、騒がないでくださいね。スープは別腹です。 バーについては、私は始値のみを使用し、平均化はしていません。そして、賢明なプライヴァルがすること、それはティックに切り替えることです。ただし、保存モードとデータ収集には手こずることになりそうです。でも、それだけの価値があるのなら、いいじゃないですか。 ...そして、このNSの騒動は、単なるダフ屋に流れてしまわないか。ティックレベルで、例えば1時間足のトレンドがつかめるとは到底思えません。もちろん、ダニの数にもよるけれども...。でも、計算機には限りがありますから......。 A.A.D. 2009.05.15 13:13 #232 YDzh >> : 騒いでいるわけではありません :)チックの有用性は文献でも認識されています...カオス理論の香りがする...。価値があるかどうかについては...その価値はあるのか？そして、プライバルの助言はどこにあるのでしょうか？ こちらでご確認ください。 paralocus 2009.05.15 13:18 #233 YDzh >> : ...とか、NSで騒いでいたのが、単なるスキャルパーになるのかとか。ティックレベルで、例えば1時間足のトレンドがつかめるとは到底思えません。もちろん、ダニの数にもよるけれども...。でも、計算機には限りがありますから......。 まあ、飛行機は飛んだんですけどね...。を1回だけ。そして、どれほどの懐疑心があったことか...。 Sergey Fionin 2009.05.15 13:46 #234 YDzh писал(а)>> ...とか、NSで騒いでいたのが、単なるスキャルパーになるのかとか。ティックレベルで、例えば1時間足のトレンドがつかめるとは到底思えません。もちろん、ダニの数にもよるけれども...。でも、計算機には限りがありますから......。 アプローチの仕方が問題なのですが...。5～10分以上前のティックに目を通す必要はなく、分析に十分なバーがあり、直近1分間のバーのティックを記憶して計算することができます。しかも、そんな大容量は必要ない。 paralocus 2009.05.15 18:41 #235 FION >> : ここでは、そのアプローチ方法について...5-10分以上前のティックを見る必要はなく、分析に十分なバーがあり、直近の1分足のティックを記憶し計算することができる。そして、そんな大容量は必要ないでしょう。 MT4のデータ表現形式には、以前から不満がありました。タイムフレームは、相場が始まった当初から目をつけていたものです。つまり、MT4のタイムフレームを見ると、「これには理由があるんだ！」とすぐに理解できるのです。いわば、利便性を追求したデザイン...。-:) だから、グリッドを理解したら、タイムフレームはインデックスの後を追うことになるんだ〜。 実際、私はこのターミナルからクォートとトレーディングインターフェイスだけを必要としています。残りは、預金に害を与えることなく廃棄することができます。 削除済み 2009.05.15 20:23 #236 paralocus писал(а)>> MT4のデータフォーマットには以前から不満があった。タイムフレームは、発売当初から私の目に留まりました。つまり、MT4のタイムフレームを見ると、「これには理由があるんだ！」とすぐに理解できるのです。いわば、利便性を追求したデザイン...。-:) ですから、グリッドを理解したら、タイムフレームはインデックスの後を追うことになります。実際、私はターミナルからクォートとトレーディングインターフェイスだけを必要としています。残りのものは、預金に害を与えることなく簡単に捨てることができます。 それなら、面倒がらずに、既製のグリッドを使えばいい。なぜ、MQL4で頭を悩ませて、車輪を再発明しなければならないのか...。 paralocus 2009.05.15 22:23 #237 YDzh >> : だから、面倒くさがらずに、既製のグリッドを手に入れましょう。たとえば、Javaで書かれたものがたくさんあります。なぜわざわざMQL4で車輪の再発明をするのか...。 ただ、知るために。 Neutron 2009.05.16 03:00 #238 YDzh писал(а)>> だから、面倒くさがらずに、既製のグリッドを手に入れましょう。たとえば、Javaで書かれたものがたくさんあります。なぜわざわざMQL4で車輪の再発明をするのか...。 冗談でしょう！？- なんで他人のブループを解析してるんだろう。私のアルゴリズムはより最適化されており、ある戦術的な目的のためにカスタマイズされているのです)。 paralocus さんが書き込みました まあ、目盛りが修正されるまでは、これでいいんでしょうけど。 for(int i = cikl; i >= 0; i--) { out = OUT2(i);---------------------------------------------------// Получаем вых. сигнал сетки test = (Close[i]-Close[i+1])/Close[i+1];--------------------------// Получаем n+1-вый отсчет d_2_out = test - out;---------------------------------------------// Ошибка на выходе сетки d_2_in = d_2_out * (1 - out*out);--------------------------------// Ошибка на входе выходного нейрона Correction2[0] += d_2_in * D2[0];---------------------------// Суммируем микрокоррекции SquareCorrection2[0] += Correction2[0] * Correction2[0];----------// по каждому весу входящему в вых. нейрон Correction2[1] += d_2_in * D2[1];---------------------------// и суммируем квадраты оных микрокоррекций SquareCorrection2[1] += Correction2[1] * Correction2[1]; Correction2[2] += d_2_in * D2[2]; SquareCorrection2[2] += Correction2[2] * Correction2[2]; d_11_in = d_2_in * (1 - D2[1]*D2[1]);-----------------------------// Считаем ошибку на входах нейронов d_12_in = d_2_in * (1 - D2[2]*D2[2]);-----------------------------// скрытого слоя for (int k = 0; k < 17; k++) {---------------------------------------------------------------// Сууммируем микрокоррекции для входов Correction11[k] += d_11_in * D1[k];----------------------// первого нейрона SquareCorrection11[k] += Correction11[k] * Correction11[k]; } for (k = 0; k < 17; k++) {---------------------------------------------------------------// Суммируем микрокоррекции для входов Correction12[k] += d_12_in * D1[k];----------------------// второго нейрона SquareCorrection12[k] += Correction12[k] * Correction12[k]; } }パラロカス 、今度は各重量の二乗の和の平方根をとり、この割合で各総重量補正で割ります。それが、各重量に加算されるのですそれがひとつのエポックです。これをトレーニングエポックを計画した回数だけ繰り返す。学習終了までに、各エポックの多重寄与を徐々にゼロにする。 削除済み 2009.05.16 05:55 #239 皆さん、浅い局地的な低気圧や湾曲した初期重心に飛び込む場合、どのように対処しているのか教えてください。最初のうちはトレーニングに影響しないが、後半になると結果に大きく影響し始めるというのは理解できる。 paralocus 2009.05.16 08:15 #240 Neutron >> : ...ここで、各重量の二乗和の平方根を取り、このノルムで割ると、各総重量補正が行われます。それが、各重量に加算されるのですそれがひとつのエポックです。これをトレーニングエポックを計画した回数だけ繰り返す。学習終了までに、各エポックの多重寄与を徐々にゼロにする。 完了しました。 for(int q = 1; q <= 1000; q++) { // ----------------------------------------- ЭПОХА --------------------------------------------------- for(int i = cikl; i >= 0; i--) { out = OUT2( i); // Получаем вых. сигнал сетки test = (Close[ i]-Close[ i+1])/Close[ i+1]; // Получаем n+1-вый отсчет d_2_out = test - out; // Ошибка на выходе сетки d_2_in = d_2_out * (1 - out* out); // Ошибка на входе выходного нейрона Correction2[0] += d_2_in * D2[0]; // Суммируем микрокоррекции SquareCorrection2[0] += Correction2[0] * Correction2[0]; // по каждому весу входящему в вых. нейрон Correction2[1] += d_2_in * D2[1]; // и суммируем квадраты оных микрокоррекций SquareCorrection2[1] += Correction2[1] * Correction2[1]; Correction2[2] += d_2_in * D2[2]; SquareCorrection2[2] += Correction2[2] * Correction2[2]; d_11_in = d_2_in * (1 - D2[1]* D2[1]); // Считаем ошибку на входах нейронов d_12_in = d_2_in * (1 - D2[2]* D2[2]); // скрытого слоя for (int k = 0; k < 17; k++) { // Сууммируем микрокоррекции для входов Correction11[ k] += d_11_in * D1[ k]; // первого нейрона SquareCorrection11[ k] += Correction11[ k] * Correction11[ k]; } for ( k = 0; k < 17; k++) { // Суммируем микрокоррекции для входов Correction12[ k] += d_12_in * D1[ k]; // второго нейрона SquareCorrection12[ k] += Correction12[ k] * Correction12[ k]; } } // ------------------------------------- КОНЕЦ ЭПОХИ -------------------------------------------------- // ----------------------------------- КОРРЕКЦИЯ ВЕСОВ ------------------------------------------------ for( k = 0; k < 3; k++) W2[ k] += Correction2[ k]/MathSqrt( SquareCorrection2[ k]); for( k = 0; k < 17; k++ ) { W1[0, k] += Correction11[ k]/MathSqrt( SquareCorrection11[ k]); W1[1, k] += Correction12[ k]/MathSqrt( SquareCorrection12[ k]); } } エポックの貢献度倍率を下げる方法が少しわからないのですが...。 学習終了時に出力層の重みが非常に小さくなり、隠れ層の重みが大きくなるのですが。 アラート：W2 [0] = -0.0414 W2 [1] = 0.0188 W2 [2] = -0.0539 アラート： W1[1,0]=-27.0731 W1[1,1]=-30.2069 W1[1,2]=37.6292 W1[1,3]=30.4359 W1[1,4]=-22.7556 W1[1,5]=-37.5899 1...171819202122232425262728293031...104 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
それが真実だ!ただ、騒がないでくださいね。スープは別腹です。
バーについては、私は始値のみを使用し、平均化はしていません。そして、賢明なプライヴァルがすること、それはティックに切り替えることです。ただし、保存モードとデータ収集には手こずることになりそうです。でも、それだけの価値があるのなら、いいじゃないですか。
...そして、このNSの騒動は、単なるダフ屋に流れてしまわないか。ティックレベルで、例えば1時間足のトレンドがつかめるとは到底思えません。もちろん、ダニの数にもよるけれども...。でも、計算機には限りがありますから......。
騒いでいるわけではありません :)チックの有用性は文献でも認識されています...カオス理論の香りがする...。価値があるかどうかについては...その価値はあるのか？そして、プライバルの助言はどこにあるのでしょうか？
こちらでご確認ください。
...とか、NSで騒いでいたのが、単なるスキャルパーになるのかとか。ティックレベルで、例えば1時間足のトレンドがつかめるとは到底思えません。もちろん、ダニの数にもよるけれども...。でも、計算機には限りがありますから......。
まあ、飛行機は飛んだんですけどね...。を1回だけ。そして、どれほどの懐疑心があったことか...。
...とか、NSで騒いでいたのが、単なるスキャルパーになるのかとか。ティックレベルで、例えば1時間足のトレンドがつかめるとは到底思えません。もちろん、ダニの数にもよるけれども...。でも、計算機には限りがありますから......。
アプローチの仕方が問題なのですが...。5～10分以上前のティックに目を通す必要はなく、分析に十分なバーがあり、直近1分間のバーのティックを記憶して計算することができます。しかも、そんな大容量は必要ない。
ここでは、そのアプローチ方法について...5-10分以上前のティックを見る必要はなく、分析に十分なバーがあり、直近の1分足のティックを記憶し計算することができる。そして、そんな大容量は必要ないでしょう。
MT4のデータ表現形式には、以前から不満がありました。タイムフレームは、相場が始まった当初から目をつけていたものです。つまり、MT4のタイムフレームを見ると、「これには理由があるんだ！」とすぐに理解できるのです。いわば、利便性を追求したデザイン...。-:)
だから、グリッドを理解したら、タイムフレームはインデックスの後を追うことになるんだ〜。 実際、私はこのターミナルからクォートとトレーディングインターフェイスだけを必要としています。残りは、預金に害を与えることなく廃棄することができます。
MT4のデータフォーマットには以前から不満があった。タイムフレームは、発売当初から私の目に留まりました。つまり、MT4のタイムフレームを見ると、「これには理由があるんだ！」とすぐに理解できるのです。いわば、利便性を追求したデザイン...。-:)
ですから、グリッドを理解したら、タイムフレームはインデックスの後を追うことになります。実際、私はターミナルからクォートとトレーディングインターフェイスだけを必要としています。残りのものは、預金に害を与えることなく簡単に捨てることができます。
それなら、面倒がらずに、既製のグリッドを使えばいい。なぜ、MQL4で頭を悩ませて、車輪を再発明しなければならないのか...。
だから、面倒くさがらずに、既製のグリッドを手に入れましょう。たとえば、Javaで書かれたものがたくさんあります。なぜわざわざMQL4で車輪の再発明をするのか...。
ただ、知るために。
だから、面倒くさがらずに、既製のグリッドを手に入れましょう。たとえば、Javaで書かれたものがたくさんあります。なぜわざわざMQL4で車輪の再発明をするのか...。
冗談でしょう！？- なんで他人のブループを解析してるんだろう。私のアルゴリズムはより最適化されており、ある戦術的な目的のためにカスタマイズされているのです)。
まあ、目盛りが修正されるまでは、これでいいんでしょうけど。
{
out = OUT2(i);---------------------------------------------------// Получаем вых. сигнал сетки
test = (Close[i]-Close[i+1])/Close[i+1];--------------------------// Получаем n+1-вый отсчет
d_2_out = test - out;---------------------------------------------// Ошибка на выходе сетки
d_2_in = d_2_out * (1 - out*out);--------------------------------// Ошибка на входе выходного нейрона
Correction2[0] += d_2_in * D2[0];---------------------------// Суммируем микрокоррекции
SquareCorrection2[0] += Correction2[0] * Correction2[0];----------// по каждому весу входящему в вых. нейрон
Correction2[1] += d_2_in * D2[1];---------------------------// и суммируем квадраты оных микрокоррекций
SquareCorrection2[1] += Correction2[1] * Correction2[1];
Correction2[2] += d_2_in * D2[2];
SquareCorrection2[2] += Correction2[2] * Correction2[2];
d_11_in = d_2_in * (1 - D2[1]*D2[1]);-----------------------------// Считаем ошибку на входах нейронов
d_12_in = d_2_in * (1 - D2[2]*D2[2]);-----------------------------// скрытого слоя
for (int k = 0; k < 17; k++)
{---------------------------------------------------------------// Сууммируем микрокоррекции для входов
Correction11[k] += d_11_in * D1[k];----------------------// первого нейрона
SquareCorrection11[k] += Correction11[k] * Correction11[k];
}
for (k = 0; k < 17; k++)
{---------------------------------------------------------------// Суммируем микрокоррекции для входов
Correction12[k] += d_12_in * D1[k];----------------------// второго нейрона
SquareCorrection12[k] += Correction12[k] * Correction12[k];
}
}
皆さん、浅い局地的な低気圧や湾曲した初期重心に飛び込む場合、どのように対処しているのか教えてください。最初のうちはトレーニングに影響しないが、後半になると結果に大きく影響し始めるというのは理解できる。
...ここで、各重量の二乗和の平方根を取り、このノルムで割ると、各総重量補正が行われます。それが、各重量に加算されるのですそれがひとつのエポックです。これをトレーニングエポックを計画した回数だけ繰り返す。学習終了までに、各エポックの多重寄与を徐々にゼロにする。
完了しました。
エポックの貢献度倍率を下げる方法が少しわからないのですが...。 学習終了時に出力層の重みが非常に小さくなり、隠れ層の重みが大きくなるのですが。
アラート：W2 [0] = -0.0414 W2 [1] = 0.0188 W2 [2] = -0.0539
アラート： W1[1,0]=-27.0731 W1[1,1]=-30.2069 W1[1,2]=37.6292 W1[1,3]=30.4359 W1[1,4]=-22.7556 W1[1,5]=-37.5899