Neuromongers, don't pass by :) 必要なアドバイス
チャートからの画像は確かに良いのですが、それだけでは良識あるアドバイスや感想は得られず、ただ、その話題について話すだけで、何にもならないのです。許可を得て、いくつかの質問をさせていただきます。
1）フレームとは何ですか？標準的な学習期間の長さとOOS？
2) 入力データウィンドウの深さ？また、一般的に入力データについて、「申し訳ない」と思うことは......。
3）NSの種類？
4）フィットネス機能？
WZY... そして、まだすべての主要なクラスで誓うことを約束しないでください）私のNSでは、最も "メジャー "であることが判明したGBPUSDとEURUSDです、残りは間違いなく悪いです...。
Z.U.2.そして、トレーニング期間とその後のOOSの結果を別々に、もちろん全期間ではなく、接着剤の一枚だけ、平均値で表示してもらえるとありがたいです。
1）フレームとは？標準的な学習期間の長さとOOS？
M15.25ヶ月のウィンドウ、1ヶ月のOOS。
2) 入力データウィンドウの深さ？また、一般的に入力データについて、「申し訳ない」と思うことは......。
アイアンの名言を変換したもの。上のチャートでは、深さは60本、予測される尾は15本です。 尾は全長にわたって取引されるわけではありません。これが初期設定だったものです。
3）NSの種類？
エコーネットワーク :)でも、気にしないでください。FANNを使えば、もっと手間をかけるだけで、同じような結果を得ることができると思います。
4）フィットネス機能？
適合性関数とは？
私のNSではGBPUSDとEURUSDが最も「メジャー」であることが判明し、他のものは間違いなく悪いです。
調べてみますね。ただ、長いだけです。
要するに
履歴に学ぶ-＞再教育-履歴で利益を得る-＞現実で-＞総流し＝あらゆるニューラルオートマトンの段階。
同じ失敗をするのはもう嫌じゃないですか？
ラッキーな人たち、こんなに自由な時間があるんですね。
適合性関数とは？
ニューラルネットワークの 目標学習 関数。ネットワークはどのような形で実装されているのでしょうか？何を訓練しているのですか？
Z.I.ランは "エコー "ネットワークについて読むために）共有しないリンクを開始し、YandexとGoogleは明らかに間違った場所につながる...
簡単に説明すると
履歴に基づく学習-＞再学習-履歴に基づく利益-＞現実の完全な排水について＝あらゆるニューラルオートマトンの段階。
同じ失敗をするのはもう嫌じゃないですか？
ラッキーな人たち、こんなに自由な時間があるんですね。
あの人はあんなにOOSを見せたのに、なぜ「本物」に損があるのか)
簡単に説明すると
ニューラルネットワークの目標学習関数。 ネットワークは何に実装されているのですか？何を訓練しているのですか？
対象機能は、尾を引くような形です。ネットワークはDLLに実装されており、実装は私です。トレーニングや基本的なサービス機能は、実施によって提供されます。
ニューラルネットワークの目標学習関数。ネットワークは何に実装されているのですか？何を訓練しているのですか？
Z.I.私は「エコー」ネットワークについて読むために走りました)
男は、なぜ「本物」にドレインが必要なのか、みたいなOOSを見せました（笑)。
ストーリーにシステムを当てはめ、利益曲線が良ければ良いほど、システムの再教育が行われる。システムが命中したら、それで終わり・・・。が殺してしまう。
神経細胞は、基礎科学で解を見つけるのに適しているだけです。
/ moderatorによって削除された/ターゲット機能 -- テールの類似性。ネットワークはDLLに実装されており、実装は私です。トレーニングや基本的なサービス機能は、実施によって提供されます。
つまり、MTで直接ネットワークを学習させるということですね？
もう一つの疑問は、なぜ再トレーニングが1000回なのか、これは明らかにテストの月数より多いのです。トレーニング月間OOS、トレーニング月間OOS...。.入札の結果で一部のトレーニング結果が淘汰され、再トレーニングが行われる？
つまり、MTで直接ネットワークを学習させるということですね？
もう一つの疑問は、なぜ再トレーニングが1000回なのか、これは明らかにテストの月数より多いのです。トレーニング月間OOS、トレーニング月間OOS...。.入札の結果で一部のトレーニング結果が淘汰され、再トレーニングが行われる？
状況：イベントA-＞イベントBにつながる、これが2009年通年で続いている。
それは2010年-イベントA-＞Bではないイベントにつながる。
/deleted by moderator/.
ストーリーにシステムがフィットし、利益曲線が良くなればなるほど、システムはオーバートレーニングになる。システムが命中したら、それで終わり・・・。は、もう終わりです。
神経細胞は、基礎科学で解を見つけるのに適しているだけです。
ZEエキスパートは物事の本質を理解していないだけで、銃を持った猿のようなものです。
オーバートレーニングの原因、ドレインの原因を解明できていないようですが...。それだけで、多くの問題をネットで解決することができるのです。
NSH4、5から先に踏み込んでいないようですが...。
システムは履歴にフィットし、利益曲線が良くなればなるほど、再教育が行われる。システムが命中したら、それで終わり・・・。キド
神経細胞は、基礎科学で解を見つけるのに適しているだけです。
ZEエキスパートは物事の本質を理解していないだけで、銃を持った猿のようなものです。
manさん、フォワードテストと言われましたね。
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ごあいさつ :) .
半年ほど前に、ニューロニクスに本格的に取り組んだというのが、この状況です。そして、少しずつ、一歩ずつ、掲示板の皆さんの助けを借りずに、このような絵にたどり着いたのです。
私のマストヘッドを紹介します。
GBPUSDペア、2001年10月から現在に至るまで順張り。
カグバ 良い傾向です :) 良いことです :) 私はどこまでも幸せです。しかし、期待値やドローダウンは全く嬉しくない。
この方法でトレードすると、同じ最大ドローダウンで年率20％以下になるんです。
ヒント：どのメジャーでも似たような絵が再現できるのでは？ただ、このグラフを得るのに、2時間半と1000回以上のネットワークの再トレーニングが必要だったことです。
この統計を改善する方法はあるのでしょうか？
トレーディングでニューラルネットワークを使っている方々のご意見をお聞かせいただければと思います。