당신이 제공 한 사진은 정반대로 말합니다. 처음에는 설명 할 수없는 이익이 급증한 다음 오랫동안 낭비되기 때문에 어떤 상황에서도 전문가 조언자를 사용하는 것은 불가능합니다. 그리고이 이익 점프가 제거되면 (실제 거래가 그러한 점프에서 시작될 것이라고 누가 말했습니까?) 첫 번째 그림에서 우리는 하락을보고 두 번째 그림에서 결국 중간 하락으로 이익을 얻습니다.
내 기사는 사이트에 게시되었으며, 이는 문제가 모델 (신경망 또는 더 효율적인 것)이 아니라 초기 데이터에 있음을 보여줍니다. 딸랑이의 응용 프로그램이 표시되며 원하는 사람들은 기사의 확장 버전 인 저에게서 책을 구입할 수 있습니다. 따라서 Rattle의 도움으로 매우 간단하고 매우 중요한 한 가지를 이해할 수 있습니다. 문제는 알고리즘이 아니라 소스 데이터에 있으며, 이는 과도하게 훈련 된 모델을 생성 할 수도 있고 생성하지 않을 수도 있습니다. 여기서 Rattle은 입력 데이터 세트를 실험하여 과훈련(과적합)으로 이어지지 않는 데이터 세트를 선택하는 데 도움을 줍니다.
그리고 모델 선택은 열 번째 문제입니다.
추신.
제 연구에 따르면 모든 종류의 MA를 사용하면 과훈련 된 모델, 즉 과거 데이터에서는 우수한 결과를 보여주고 실제 데이터에서는 절대적으로 수익성이없는 모델을 제공합니다.
EA 테스트 결과와 결론에 대한 의구심에 대해서는 - 테스트 실행이 H4 기간에 수행되었고 테스트가 완전히 전방이라는 점을 고려할 때 - 그 현실에 대한 의구심은 근거가 없습니다. 첫째, 당신을 두려워했던 점프는 이동 평균과 가격 차트의 교차점 사이에 정의 된 긴 추세에 대한 큰 거래 일 뿐이며,이를 이해하려면 테스터에서 시각화를 활성화하거나 프로그래머 인 경우 MT4 터미널에 포함 된 Expert Advisor의 소스 코드를 엿보는 것으로 충분했으며 둘째, 실제 거래의 지연, 미끄러짐 및 스프레드의 영향이 이러한 큰 시간대에 거의 영향을받지 않기 때문에 실제 거래에서도 동일하지 않을 것이라고 예상 할 이유가 없습니다.
이동평균에 대한 아이디어와 전문가 자문 자체의 성능에 관해서는 - 예시에서 제공된 전문가자문은 MetaQuotes 소프트웨어의 품질이나이동평균 지표 사용의 효율성을 분석하기 위한 것이 아니며, 첫 번째와 두 번째 모두 업계에서 오랫동안 인정되어 왔고 IMHO는 추가 증거를 요구하지 않기 때문에 예시에서 제공된 전문가 자문은이동평균 지표를 분석하는 것이 아닙니다.
이 EA는 보조 신경망 필터를 생성하여 기성 전문가 자문가를 개선할 수 있는 Hlaiman EA 생성기 엔진의 새로운 기능에 대한 데모입니다. 또한 테스터에서 신경망 필터를 훈련하기 위해 이 EA의 거래 차트와 초기 시세 흐름이 사용되며, 즉 EA가 호출하는 지표는 훈련에 사용되지 않습니다.
이 훈련 모드를 사용하면 여러 지표, 캔들 스틱 수치, PA 패턴 등의 잘못된 신호뿐만 아니라 일부 관리 관리 오류도 필터링 할 수 있습니다.
당신이 광고하는 기사와 책에 관해서는 - 유용한 이론적 자료를 존중하지만 적어도 진실의 주요 기준 인 실제 결과에 대한 설명이 없을 때까지 확립 된 개념을 기반으로 반박하지 말자.
The purpose of this video is to show the advantages of the new artificial neural network of the P-Net type, compared to the multi-layer artificial neural net...
당신이 제공 한 사진은 정반대로 말합니다. 처음에는 설명 할 수없는 이익이 급증한 다음 오랫동안 낭비되기 때문에 어떤 상황에서도 전문가 조언자를 사용하는 것은 불가능합니다. 그리고이 이익 점프가 제거되면 (실제 거래가 그러한 점프에서 시작될 것이라고 누가 말했습니까?) 첫 번째 그림에서 우리는 하락을보고 두 번째 그림에서 결국 중간 하락으로 이익을 얻습니다.
내 기사는 사이트에 게시되었으며, 이는 문제가 모델 (신경망 또는 더 효율적인 것)이 아니라 초기 데이터에 있음을 보여줍니다. 딸랑이의 응용 프로그램이 표시되며 원하는 사람들은 기사의 확장 버전 인 저에게서 책을 구입할 수 있습니다. 따라서 Rattle의 도움으로 매우 간단하고 매우 중요한 한 가지를 이해할 수 있습니다. 문제는 알고리즘이 아니라 소스 데이터에 있으며, 이는 과도하게 훈련 된 모델을 생성 할 수도 있고 생성하지 않을 수도 있습니다. 여기서 Rattle은 입력 데이터 세트를 실험하여 과훈련(과적합)으로 이어지지 않는 데이터 세트를 선택하는 데 도움을 줍니다.
그리고 모델 선택은 열 번째 문제입니다.
추신.
제 연구에 따르면 모든 종류의 MA를 사용하면 과훈련 된 모델, 즉 과거 데이터에서는 우수한 결과를 보여주고 실제 데이터에서는 절대적으로 수익성이없는 모델을 제공합니다.
EA 테스트 결과와 결론에 대한 의구심에 대해서는 - 테스트 실행이 H4 기간에 수행되었고 테스트가 완전히 전방이라는 점을 고려할 때 - 그 현실에 대한 의구심은 근거가 없습니다. 첫째, 당신을 두려워했던 점프는 이동 평균과 가격 차트의 교차점 사이에 정의 된 긴 추세에 대한 큰 거래 일 뿐이며,이를 이해하려면 테스터에서 시각화를 활성화하거나 프로그래머 인 경우 MT4 터미널에 포함 된 Expert Advisor의 소스 코드를 엿보는 것으로 충분했으며 둘째, 실제 거래의 지연, 미끄러짐 및 스프레드의 영향이 이러한 큰 시간대에 거의 영향을받지 않기 때문에 실제 거래에서도 동일하지 않을 것이라고 예상 할 이유가 없습니다.
이동평균에 대한 아이디어와 전문가 자문 자체의 성능에 관해서는 - 예시에서 제공된 전문가자문은 MetaQuotes 소프트웨어의 품질이나이동평균 지표 사용의 효율성을 분석하기 위한 것이 아니며, 첫 번째와 두 번째 모두 업계에서 오랫동안 인정되어 왔고 IMHO는 추가 증거를 요구하지 않기 때문에 예시에서 제공된 전문가 자문은이동평균 지표를 분석하는 것이 아닙니다.
이 EA는 보조 신경망 필터를 생성하여 기성 전문가 자문가를 개선할 수 있는 Hlaiman EA 생성기 엔진의 새로운 기능에 대한 데모입니다. 또한 테스터에서 신경망 필터를 훈련하기 위해 이 EA의 거래 차트와 초기 시세 흐름이 사용되며, 즉 EA가 호출하는 지표는 훈련에 사용되지 않습니다.
이 훈련 모드를 사용하면 여러 지표, 캔들 스틱 수치, PA 패턴 등의 잘못된 신호뿐만 아니라 일부 관리 관리 오류도 필터링 할 수 있습니다.
당신이 광고하는 기사와 책에 관해서는 - 유용한 이론적 자료를 존중하지만 적어도 진실의 주요 기준 인 실제 결과에 대한 설명이 없을 때까지 확립 된 개념을 기반으로 반박하지 말자.
마켓에서 구현한 흥미로운 기사를 작성하면 보너스로 토론이 포함된 스레드가 생성되며, 이 경우 금지되지 않습니다.
이동평균 외에 다른 지표를 사용하여 생성할 수 있나요?
예. 훈련된 신경망을 통해 모든 지표 또는 EA의 개선을 시도할 수 있으며 대부분의 경우 성공할 수 있습니다.
자체 지표 또는 EA에서 이 작업을 수행하려면 Hlaiman EA 생성기 또는 별도의 라이브러리에 있는 도구를 사용할 수 있습니다.
이 예에서는 신경망 필터의 트레이닝이 2014년의 원래 이동평균, 최신 EA 업데이트인 2015년 3월의 거래 결과에 대해 실행되었습니다.
필터의 효과를 테스트하기 위해 게시 이후 전체 기간, 즉 현재 날짜 4월부터 8월까지 테스터에서 어드바이저를 실행했습니다.
첫 번째 실행은 비활성화 된 필터 (원래 이동 평균에 해당)로, 두 번째 실행은 활성화 된 필터 (참조. 표시된 변수 UseNeuro = true)로 수행 한 결과는 다음과 같습니다:
따라서 지난 1년간 트레이닝을 통해 신경망 필터가 시간이 지나도 여전히 효과적이며 거래 생산성을 거의 두 배로 높일 수 있음을 알 수 있습니다.
정말 대단하네요! 최근 사례나 장기적인 테스트가 있나요? 소프트웨어 구매에 관심이 있지만 사이트가 버려진 것 같습니다(FAQ에 기본 템플릿 텍스트도 있습니다).
정말 멋지네요! 최근 사례가 있나요? 장기적으로 테스트해 본 적이 있나요? 소프트웨어 구매에 관심이 있지만 사이트가 버려진 것 같습니다(심지어 FAQ에 기본 템플릿 텍스트가 있습니다).
이제 파트너들과 함께 알려진 아날로그보다 수백 배 앞선 새로운 고유 신경망(P-Net) 구성 요소를 갖춘 새로운 버전의 Hlaiman EA 생성기 개발을 완료하고 있습니다.
최근 포럼에 자동 생성된 EA의 예시 중 하나를 게시했습니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page649#comment_6508250
네, 맞습니다. 일반적으로 머신 러닝(ML)에서와 마찬가지로 일부 포기가 있었지만 이제는 모든 것이 더 나은 방향으로 바뀌었습니다.
이제 파트너들과 함께 기존 아날로그보다 수백 배 앞선 새로운 고유 신경망(P-Net) 구성 요소를 갖춘 새로운 버전의 Hlaiman EA 생성기 개발을 완료하고 있습니다.
최근에 포럼에 자동 생성된 EA의 예제 중 하나를 게시했습니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page649#comment_6508250
아주 좋은데, 출시일은 언제인가요?
아주 좋아요, 잘 들어볼게요 출시일은 언제인가요?
다음 주부터 테스트 단계가 시작됩니다.
외환 시장 전문가 어드바이저에 포함된 인공 신경망 P-net을 테스트합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=WfH_enerXng
땅콩 생성기를 만들었나요? xD
맛있어요!