インディケータ: Sampler
NSの理想的なインプットとは何なのか、ちょっとはっきりしない。
矛盾したパターンを含んでいないか？ あるいは、他にどのような理想性の基準があるのか？
トレーディングの観点からのインプット。
インジケータは、教師と共に学習する場合、NSに何を教えるべきかを示している。すなわち、ネットワークの出力に何があるべきかを示す。
トレードの観点からのエントリー。
このインジケータは、教師とともに学習する場合、NSに何を教えるべきかを示している。つまり、ネットワークの出力はどうあるべきかを示しています。
矛盾チェックはしましたか？
これは、ある例の過去が類似しているが、未来が多方向である場合です。
矛盾チェックはしましたか？
例の過去は似ているが、未来は乖離している場合だ。
"例の過去が似ている "とは、何と似ているのですか？
それはネットワーク入力に供給されるデータに依存する。
インジケータはネットワークの望ましい出力（いくつかのバリエーションがある）を計算するだけで、未来や入力を計算することはない。入力に何を送るかは別の話題です。
ロールオーバー・システム(常に市場にある)の場合、1シグナル・メソッドまたはアナログ・バッファを使用するのがよいでしょう。
ストップ・ロスとテイク・プロフィットが 固定されているシステムの場合は、2番目の方法を使用します。
このインジケータは、学習例の準備を簡単にするために作りました。
ネットワークがこれらの例をどのように識別するかは、その能力次第です。
"例の過去は似ている "とは何に似ているのか？
それはネットワークの入力に供給されるデータに依存する。
インジケータはネットワークの望ましい出力（いくつかのバリエーションがある）を計算するだけで、未来や入力を計算することはない。入力に何を与えるかは別の話題です。
ロールオーバー・システム(常に市場にある)の場合は、1シグナル・メソッドまたはアナログ・バッファを使用するのがよいでしょう。
ストップ・ロスとテイク・プロフィットが固定されているシステムの場合は、2番目の方法を使用します。
このインジケータは、学習例の準備を簡単にするために作りました。
ネットワークがこれらの例をどのように識別するかは、その能力次第です。
さあ、バカをやろう。
つの例（例えば）の間には相関関係があり、例（訓練例）は過去（それらの入力）と未来（それらの望ましい出力）を持っているから例なのだ。
この文脈で、最大の問題は、2つの例の同じ過去が異なる未来を持つ場合であり、そのような例は原理的にグリッドで学習できない。そして、これがvr上のネットが機能しない主な問題である。
とぼけよう、さあ。
そんなつもりはなかったんだ。質問を誤解していたようだ。
つの例（例えば）の間には相関関係があり、例（訓練例）は過去（それらの入力）と未来（それらの望ましい出力）を持っているから例なのだ。
この文脈で、最大の問題は、2つの例の同じ過去が異なる未来を持つ場合であり、そのような例は原理的にグリッドで学習できない。そしてこれが、vr上のネットが機能しない主な問題なのだ。
さて、質問の意味がわかった。
グリッドの入力に何を送るかはまだわからない（最適解を探している最中だ）。しかし、出力に何があるべきかはすでに正確に知っている（このインジケーターが教えてくれる）。
あなたの問題を解決するための選択肢の1つです：
2つのグリッドを作成し、1つは購入用、もう1つは販売用とします。両方のグリッドが多方向シグナルを出した場合、そのシグナルを無視する。
するつもりもなかった。質問を誤解していたようだ。
今、私はそれが正しかったことを知った。
ネットワークの入力に何を与えるかはまだわからない（最適解を探している最中だ）。しかし、出力がどうあるべきかはすでに正確に知っている（このインジケーターが教えてくれる）。
あなたの問題を解決するための選択肢の1つです：
2つのグリッドを作成し、1つは購入用、もう1つは販売用とします。両方のグリッドが多方向シグナルを出した場合、そのシグナルを無視する。
ああ、まあ、アイデアは明確だし、それなりの場所もある。多くのネットワーカーが興味を持つだろう。
このたびはありがとうございました。
再描画はしないのですか？
描き直していないのですか？
いや、描き直しはしない。
追伸：彼は描くだけです。
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Sampler:
この指標（i_Sampler.mq5）はニューラルネットワークのトレーニングのために使用することができる完全な市場参入シグナルを計算します。
バッファは 2 つです。
離散信号は2つの異なる方法で算出できます。
作者: Serj