This article is dedicated to a new and perspective direction in machine learning - deep learning or, to be precise, deep neural networks. This is a brief review of second generation neural networks, the architecture of their connections and main types, methods and rules of learning and their main disadvantages followed by the history of the third generation neural network development, their main types, peculiarities and training methods. Conducted are practical experiments on building and training a deep neural network initiated by the weights of a stacked autoencoder with real data. All the stages from selecting input data to metric derivation are discussed in detail. The last part of the article contains a software implementation of a deep neural network in an Expert Advisor with a built-in indicator based on MQL4/R.
pr.OHLC <- function (o, h, l, c)
{
#Unite quote vectors into a matrix having previously expanded them
#Indexing of time series of vectors in R starts with 1.
#Direction of indexing isfrom old to new ones.
price <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c))
Med <- (price[, 2] + price[, 3])/2 #We calculateaverage price(HIgh + Low)/2
CO <- price[, 4] - price[, 1] # We calculatebodycandles (Close - Open)
#add Med and CO to the matrix
price <- cbind(price, Med, CO)#We are putting it all in a matrix
}
ウラジーミル・ペレヴェンコ
R Studioでの作業に関する追加情報を記事に追加する
こんにちは。
hostsファイルについてよくわかりません。詳細を教えてください。
幸運を祈ります。
ウラジーミル・ペレヴェンコ
R Studioでの作業に関する追加情報を記事に追加する
私は、インストールされたパッケージをチェックするために、別の形式のレコードを使っている：
ライブラリを使用する関数の説明では、ライブラリをロードする必要があります。Expert Advisorを初期化するときに、この方法で行うこともできますが。
では、なぜExpert Advisorをテスターで実行する必要があるのでしょうか？
幸運を祈る
長い間Rスクリプトをデバッグしている間に、入力データにNAがある場合に捕捉するのが難しいバグを発見した。単にシグナルがトリガーされないだけである。e_SAE_init.r」ファイルでは、new.data <- predict(prepr, tail(x, 50)): x <- na.omit(x)の前に、Test(dt,x)関数にNAのクリーンアップ項を追加することが推奨されている；
これは "松葉杖 "のように思えるが、これ以上のものはまだ思いつかない。
これがないと、隠れたエラーが発生する：
エラー in if (sqrt(denom) > .Machine$double.eps) x/sqrt(denom) else x * : TRUE/FALSEが必要な値が見つからない。
長い間Rスクリプトをデバッグしている間に、入力データにNAがある場合に捕捉するのが難しいバグを発見した。単にシグナルがトリガーされないだけである。e_SAE_init.r」ファイルでは、new.data <- predict(prepr, tail(x, 50)): x <- na.omit(x)の前に、Test(dt,x)関数にNAのクリーンアップ項を追加することが推奨されている；
これは "松葉杖 "のように思えるが、これ以上のものはまだ思いつかない。
これがないと、隠れたエラーが発生する：
エラー in if (sqrt(denom) > .Machine$double.eps) x/sqrt(denom) else x * : TRUE/FALSEが必要な値がありません。
長い間Rスクリプトをデバッグしている間に、入力データにNAがある場合に捕捉するのが難しいバグを見つけた。単にシグナルがトリガーされないのだ。e_SAE_init.r "ファイルでは、new.data <- predict(prepr, tail(x, 50)): x <- na.omit(x)の前に、Test(dt,x)関数にNAのクリーンアップ項を追加することが推奨されています；
これは "松葉杖 "のように思えるが、これ以上のものはまだ思いつかない。
これがないと、隠れたエラーが発生する：
エラー in if (sqrt(denom) > .Machine$double.eps) x/sqrt(denom) else x * : TRUE/FALSEが必要な値がありません。
この記述は正しくない。
Test(dt, x) 関数では、x は In() 関数で計算された入力データです。i_SAE_fun.r "スクリプトで見てみましょう。
In <- function(p = 16){ require(TTR) adx <- ADX(price, n = p) ar <- aroon(price[ ,c('High', 'Low')], n = p)[ ,'oscillator'] cci <- CCI(price[ ,2:4], n = p) chv <- chaikinVolatility(price[ ,2:4], n = p) cmo <- CMO(price[ ,'Med'], n = p) macd <- MACD(price[ ,'Med'], 12, 26, 9)[ ,'macd'] osma <- macd - MACD(price[ ,'Med'],12, 26, 9)[ ,'signal'] rsi <- RSI(price[ ,'Med'], n = p) stoh <- stoch(price[ ,2:4], 14, 3, 3) smi <- SMI(price[ ,2:4],n = p, nFast = 2, nSlow = 25, nSig = 9) vol <- volatility(price[ ,1:4], n = p, calc="yang.zhang", N=96) In <- cbind(adx, ar, cci, chv, cmo, macd, osma, rsi, stoh, smi, vol) return(In) }これはいくつものインジケータです。2000バーの長さのprice[]履歴で計算してみましょう。
未定義のデータはカットする。条件 : nrow(x) > 500 + max(NA)。つまり、少なくともこのケースでは533。念のため、nrow(x) = 600-700とする。
どうやってxに不確定なNAを入れたのかわからない。
幸運を祈る。
ウラジミール
ブラジルからです！
Rを使ったニューラルネットワークについての説明を読みましたが、間抜けな質問があります。
チュートリアル(https://www.mql5.com/ja/articles/1103#ch_3 ) の"セクション3.3.1 - ソースデータ"の中で、pr.OHLCと呼ばれる関数が説明されています。
しかし、以下のような結果に必要なパラメータがどれなのか、私にはよくわかりませんでした。
> head(price) Open High Low Close Med CO [1,] 1.33848 1.33851 1.33824 1.33844 1.338375 -4e-05 [2,] 1.33843 1.33868 1.33842 1.33851 1.338550 8e-05 [3,] 1.33849 1.33862 1.33846 1.33859 1.338540 1e-04 [4,] 1.33858 1.33861 1.33856 1.33859 1.338585 1e-05 [5,] 1.33862 1.33868 1.33855 1.33855 1.338615 -7e-05お手数ですが、教えていただけないでしょうか？
よろしくお願いします、
ファビオ
ウラジミール
ブラジルからです！
Rを使ったニューラルネットワークについての説明を読みましたが、間抜けな質問があります。
チュートリアル(https://www.mql5.com/ja/articles/1103#ch_3 ) の"セクション3.3.1 - ソースデータ"の中で、pr.OHLCと呼ばれる関数が説明されています。
しかし、以下のような結果に必要なパラメータがどれなのか、私にはよくわかりませんでした。
お手数ですが、教えていただけないでしょうか？
よろしくお願いします、
ファビオ
こんにちは、ファビオ、
何がはっきりしないのですか？
pr.OHLC <- function (o, h, l, c) { #Unite quote vectors into a matrix having previously expanded them #Indexing of time series of vectors in R starts with 1. #Direction of indexing is from old to new ones. price <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c)) Med <- (price[, 2] + price[, 3])/2 #We calculate average price (HIgh + Low)/2 CO <- price[, 4] - price[, 1] # We calculate body candles (Close - Open) #add Med and CO to the matrix price <- cbind(price, Med, CO)#We are putting it all in a matrix }こんにちは、ウラジミール、
MT5用のファイルを入手する可能性はありますか？
よろしくお願いします。
ファビオ・リマ
こんにちは、ウラジミール、
MT5用のファイルを入手する可能性はありますか？
よろしくお願いします。
ファビオ・リマ
こんにちは、ファビオ、
ごめんなさい.
MKL5については書いて いません。
よろしくお願いします。
ウラジーミル
ひとつ質問があります。価格ベクトルの順序がよくわかりません。
価格 <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c))。
o,h,l,cの元の順序は？
ひとつ質問があります。価格ベクトルの順序がよくわかりません。
価格 <- cbind(Open = rev(o), High = rev(h), Low = rev(l), Close = rev(c))。
o,h,l,cの元の順序は何ですか？
こんにちは、
MT4は 、新しい ものから古いものへと バーを ナンバリングします。 Rは 逆に 、古いバーから 新しいバーへ、 新しいバーは 最後です。