記事"Neural Networks: From Theory to Practice"についてのディスカッション - ページ 10

[Dmitriy Parfenovich]

Hailong Song:
Nice Post, あなたのコードの中で、TradeTrade.mqhとTradePositionInfo.mqhを挙げていますが、この2つのダウンロードリンクを教えてもらえますか？

ありがとうございます。

TradeTrade.mqhとTradePositionInfo.mqhはMetatraderフォルダにある 標準ライブラリの ファイルです。

別途ダウンロードする必要はありません。

[Boris Egorov]

Evgeniy Scherbina:

私はあなたの主張の本質を理解していない。

[削除済み]

もう一つの有用なラレーション・プロジェクト。

https://www.mql5.com/en/forum/338341/page4#comment_17770620

[Zeke Yaeger]

ありがとう。NNNの紹介は本当に素晴らしい。

[changquan89]

ストロングは読めないけど、すごいと思う。

[Игорь Медведев]

記事のコードをコンパイルし、パラメータを入力しました。最適化を実行 すると、各パスで同じ利益値が得られます。

[CatalaniCD]

ネットワークを最適化する方法は、通常の "BACKPROPAGATION "アルゴリズムを使っていないときでも "SMART "である。

バックプロパゲーションは、出力 "ERROR"（または損失）を真理値まで減少させるために、重みを自動的に調整する。

このフィード・フォワード・ネットワーク・アプリケーションのどこがスマートなのか？

- バックプロパゲーション "の最適化問題を解く代わりに、"フィーチャー・フィッティング "や "フィーチャー抽出問題"

または "特徴抽出問題 "と名付けられる。そうすると、得られる解は..."取引ルールが与えられたとき、どの特徴がより良いパフォーマンスを示すか、または取引出力を最大化するか"

この意味で、この問題は「（ディープラーニングの常套手段である）関数のフィッティングではなく、取引状況を表現する適切な方法」についての問題なのです。

ディープラーニングの特徴とは？

- ディープラーニングの興味深い点は、各ネットワーク層が調整可能な線形変換として機能することである、

これにより、データが投影される空間を変更することができ、新しい表現（新しい特徴）を作り出すことができる。

[dustin shiozaki]

バックテストでは1回しか取引できない

[emad koosha]

記事をありがとう。

[taylor.yaron]

重要な質問です：

RSIのN過去値は14(N=14)に設定されています。

入力数は10（過去の値）です。

何か問題があるのでしょうか？MLの結果が不安定になるのでは？

回答お願いします。

ありがとうございます。