강조 표시된 요점에 대해 여기서 독자를 잘못 인도하지 마십시오. GA는 NS의 구현이 아니며 GA는 최적화 방법입니다.
반대로 독자를 잘못 인도하지 않으려 고 노력하므로 유전 알고리즘을 포함한 쓰레기로 그를 데려 가지 않습니다.
강조 표시된 부분에서 "및"(&&)가 아닌 "또는"(||)이 있다는 것을 눈치 채지 못했을 것입니다. 두 번째 경우에는 NS와 GA가 이미 병합되었으므로 심각한 오류가 없지만 NEAT, 진화 신경망 모델, Google에 대해 들어 보지 않았으므로 흥미롭고 비교적 새로운 방향입니다.
그러나 NS 이론이 흥미롭고 유익하다는 사실에도 불구하고 토론을 원하는 모든 사람들에게 이미 축적 된 정보의 맥락에서 더 건설적으로 할 수있는이 포럼의 적절한 스레드에 대해 언급 할 것을 제안합니다.
그리고이 스레드에서는이 주제가 충분히 중요하고 특히 주제에 표시되어 있기 때문에 별도의 고려가 필요하기 때문에 거래 로봇의 자동화 및 생성에 집중할 것을 제안합니다.
아마도 누군가가 이미 자신이 개발 한 신경망 로봇을 가지고 있거나 기사에 설명 된 방법을 사용하여 다운로드하여 생성 한 경우 비교, 비판, 테스트, 분석 등을 해 봅시다 .
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그러나 NS 이론이 흥미롭고 유익하다는 사실에도 불구하고 토론을 원하는 모든 사람들에게 이미 축적 된 정보의 맥락에서 더 건설적으로 할 수있는이 포럼의 적절한 스레드에 대해 언급 할 것을 제안합니다.
그리고이 스레드에서는이 주제가 충분히 중요하고 특히 주제에 표시되어 있기 때문에 별도의 고려가 필요하기 때문에 거래 로봇의 자동화 및 생성에 집중할 것을 제안합니다.
아마도 누군가가 이미 자신이 개발 한 신경망 로봇을 가지고 있거나 기사에 설명 된 방법을 사용하여 다운로드하여 생성 한 경우 비교, 비판, 테스트, 분석 등을 해 봅시다 .
내가 원하지 않는 이유는 반대로 여기에서 처음부터 시작하지 않고 반복하지 않기 위해 이미 몇 년 동안 진행된 토론을 계속할 것을 제안했습니다. 물론이 주제에 대해 새로운 것이 있거나 NS 토론을 복사하여 등급을 높일 수있는 장소를 찾고 있다면.
그리고 일반적으로-사실 저는 트레이더를위한 NS에 대한 이론적 논의는 교육 목적으로 만 유용하다고 생각하며 IMHO는 그러한 구현의 도움으로 거래에 대한 대부분의 부정적인 경험이 실제로 NS와 관련이 없으며 개발의 사소한 오류로 인한 것이기 때문에 장인의 구현에 절대적으로 반대합니다.
즉, 토론의 방향을 약간 조정하려는 시도는 실용적인 목적으로 유용성을 높이려는 욕구에 따라 결정됩니다. .
토론 및 피드백에 참여 해주신 모든 분들께 감사드립니다. 테스트 EA Hlaiman EA Generator 007의 신호를 자세히보고 싶은 분 - 로그인 : 1512007 비밀번호 : a3mlnkj 서버 : MetaQuotes-Demo
예를 들어 한 달을 실제로보고 싶습니다. 그러면 적어도 시스템의 수익성에 대한 개념이 있지만 데모에서는 그렇지 않습니다. 500 레버리지로 0.01 랏을 시작하기 위해 추가로 100파운드가 필요하지 않습니다???? 그리고 데모는 어떻게 보든 데모 일 뿐이며 신뢰할 수 없습니다!
Desead: 예를 들어 저는 한 달을 실제로 보고 싶습니다. 그러면 적어도 시스템의 수익성에 대한 개념이 있지만 데모에서는 그렇지 않습니다. 500 레버리지로 0.01 랏을 시작하기 위해 추가로 100파운드가 필요하지 않습니다 ???? 그리고 데모는 데모 일 뿐이며 어떻게해도 믿을 수 없습니다!
특정 중개 센터의 실제 거래 조건에서만 전략의 실제 수익성을 평가할 수 있으며 위에서 언급 한 추가 고주파 SignalHFT 모듈의 개발 및 디버깅 후에 만 이러한 모니터링을 시작하려고 시도 할 것입니다 . 이 경우 가격 변동 예측 및 거래 신호 발령의 정확성 측면에서 전략 효율성을 사전 평가하는 포워드 테스트의 경우 실제 거래는 데모보다 주문 실행 및 취소 또는 트리거 지연으로 인해 실험의 순수성을 방해 할 수 있습니다. .
예를 들어, 알려진 주식 시장 아날로그의 외삽을 통해 Forex에서 가장 고빈도 거래 (HFT)의 전망을 평가하는 것에 대해 이야기하면 IMHO는 효과적인 전략 개발의 세 가지 주요 구성 요소 (거래 알고리즘 작업 가속화 수단, 계산 병렬화 및 다른 거래 플랫폼에서 동시 작업을위한 구성 요소)를 식별 할 수 있습니다.
현재 MQL5는 이미 빠른 거래 비동기화, OpenCL 지원 기능을 갖추고 있으며, 현재 MQ는 MT4 플랫폼에 빠른 MQL5를 적용하고 있으며, Hlaiman EA 생성기를 위한 새로운 HFT 엔진 구성 요소도 개발 중입니다. 특히 MT4 및 MT5용 멀티 터미널 상호 작용 도구 외에도 Dukascopy, FXCM, MBT, Ninja, LiveTrade 통합을 위한 새로운 플러그인을 곧 출시하여 트레이더가 복잡한 멀티 플랫폼, 멀티 모듈 전략을 만들 수 있도록 할 예정입니다.
분산 계산 및 병렬화 요소는 이 글의 신경망 로봇에도 존재합니다. 결론 섹션에서는 전문가 어드바이저와 흘라이만 엔진으로 전송된 스크립트가 비동기적으로 실행될 뿐만 아니라 네트워크 통신이 가능한 다른 컴퓨터에서 플러그인을 사용하여 전문가 어드바이저와 hlaim.exe로 터미널을 실행할 수 있다고 명시되어 있습니다. 네트워크에 연결된 컴퓨터가 두 대 있는 경우 이를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하려면 컴퓨터 중 하나에서 hlaim.exe를 실행하고 다른 컴퓨터에서 MT5 터미널을 실행한 다음 신경망 로봇 설정에서 hlaim을 실행하는 컴퓨터의 네트워크 이름을 지정합니다.
제대로 작동하려면 hlaim.exe가 실행되는 컴퓨터에 터미널의 MQL5\FILES 디렉토리와 같은 이름의 디렉터리가 있어야 하며, Expert Advisor 및 기호에 해당하는 신경망 트레이닝 데이터 파일이 있어야 합니다.
Эрик Хансэйдер, основатель компании Nanex, занимающейся аналитикой и информационными системами для высокочастотного трейдинга, публикует на YouTube очень любопытные визуализации высокочастотной торговли. Вот, например, 10 миллисекунд торговли акциями корпорации Merck: Прямоугольники, расположенные по окружности, представляют собой биржи...
나는 기사에서와 똑같이했고, 생성 된 Expert Advisor의 이름을 내 이름으로 변경했지만 결국 아무것도 작동하지 않았습니다. 기본적으로 메타에디터는 전문가 폴더가 아닌 전문가 어드바이저를 저장하고 전문가 어드바이저를 이동했지만 상황이 수정되지 않고 로그에 TeachHNN (EURUSD,H1) OnStart가 표시되는 버그 하나를 발견했습니다: CSignalHNN 초기화 오류 TeachHNN (EURUSD,H1) CSignalHNN::InitHNN: 오류! 파이프 서버 초기화 중(가능한 이유: HLAIMAN 애플리케이션이 실행되고 있지 않습니다!). 또 무엇이 부족하나요?
강조 표시된 요점에 대해 여기서 독자를 잘못 인도하지 마십시오. GA는 NS의 구현이 아니며 GA는 최적화 방법입니다.
반대로 독자를 잘못 인도하지 않으려 고 노력하므로 유전 알고리즘을 포함한 쓰레기로 그를 데려 가지 않습니다.
강조 표시된 부분에서 "및"(&&)가 아닌 "또는"(||)이 있다는 것을 눈치 채지 못했을 것입니다. 두 번째 경우에는 NS와 GA가 이미 병합되었으므로 심각한 오류가 없지만 NEAT, 진화 신경망 모델, Google에 대해 들어 보지 않았으므로 흥미롭고 비교적 새로운 방향입니다.
그러나 NS 이론이 흥미롭고 유익하다는 사실에도 불구하고 토론을 원하는 모든 사람들에게 이미 축적 된 정보의 맥락에서 더 건설적으로 할 수있는이 포럼의 적절한 스레드에 대해 언급 할 것을 제안합니다.
그리고이 스레드에서는이 주제가 충분히 중요하고 특히 주제에 표시되어 있기 때문에 별도의 고려가 필요하기 때문에 거래 로봇의 자동화 및 생성에 집중할 것을 제안합니다.
아마도 누군가가 이미 자신이 개발 한 신경망 로봇을 가지고 있거나 기사에 설명 된 방법을 사용하여 다운로드하여 생성 한 경우 비교, 비판, 테스트, 분석 등을 해 봅시다
.
나는 유전 알고리즘을 포함하여 독자를 나쁜 것으로 데려가는 것이 아닙니다.
강조 표시된 부분에서 "및"(&&)가 아닌 "또는"(||)이 있다는 것을 눈치 채지 못했을 것입니다. 두 번째 경우에는 NS와 GA가 이미 병합되었으므로 심각한 오류가 없지만 NEAT, 진화 신경망 모델, Google에 대해 들어 보지 않았으므로 흥미롭고 비교적 새로운 방향입니다.
그러나 NS 이론이 흥미롭고 유익하다는 사실에도 불구하고 토론을 원하는 모든 사람들에게 이미 축적 된 정보의 맥락에서 더 건설적으로 할 수있는이 포럼의 적절한 스레드에 대해 언급 할 것을 제안합니다.
그리고이 스레드에서는이 주제가 충분히 중요하고 특히 주제에 표시되어 있기 때문에 별도의 고려가 필요하기 때문에 거래 로봇의 자동화 및 생성에 집중할 것을 제안합니다.
아마도 누군가가 이미 자신이 개발 한 신경망 로봇을 가지고 있거나 기사에 설명 된 방법을 사용하여 다운로드하여 생성 한 경우 비교, 비판, 테스트, 분석 등을 해 봅시다
.
아하, 우리는 본질적으로 이야기하고 싶지 않습니다. 글쎄, 나는 정말로 원하지 않았다.
광고 주제는 직접 정하세요. 안녕히 계세요.
네, 그 얘기는 하고 싶지 않아요. 저도 별로 하고 싶지 않았어요.
직접 광고 스레드를 시작할 수 있습니다. 안녕히 계세요.
내가 원하지 않는 이유는 반대로 여기에서 처음부터 시작하지 않고 반복하지 않기 위해 이미 몇 년 동안 진행된 토론을 계속할 것을 제안했습니다.
물론이 주제에 대해 새로운 것이 있거나 NS 토론을 복사하여 등급을 높일 수있는 장소를 찾고 있다면.
그리고 일반적으로-사실 저는 트레이더를위한 NS에 대한 이론적 논의는 교육 목적으로 만 유용하다고 생각하며 IMHO는 그러한 구현의 도움으로 거래에 대한 대부분의 부정적인 경험이 실제로 NS와 관련이 없으며 개발의 사소한 오류로 인한 것이기 때문에 장인의 구현에 절대적으로 반대합니다.
즉, 토론의 방향을 약간 조정하려는 시도는 실용적인 목적으로 유용성을 높이려는 욕구에 따라 결정됩니다.
.
토론 및 피드백에 참여 해주신 모든 분들께 감사드립니다. 테스트 EA Hlaiman EA Generator 007의 신호를 자세히보고 싶은 분 -
로그인 : 1512007
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예를 들어 저는 한 달을 실제로 보고 싶습니다. 그러면 적어도 시스템의 수익성에 대한 개념이 있지만 데모에서는 그렇지 않습니다. 500 레버리지로 0.01 랏을 시작하기 위해 추가로 100파운드가 필요하지 않습니다 ???? 그리고 데모는 데모 일 뿐이며 어떻게해도 믿을 수 없습니다!
특정 중개 센터의 실제 거래 조건에서만 전략의 실제 수익성을 평가할 수 있으며 위에서 언급 한 추가 고주파 SignalHFT 모듈의 개발 및 디버깅 후에 만 이러한 모니터링을 시작하려고 시도 할 것입니다 .
이 경우 가격 변동 예측 및 거래 신호 발령의 정확성 측면에서 전략 효율성을 사전 평가하는 포워드 테스트의 경우 실제 거래는 데모보다 주문 실행 및 취소 또는 트리거 지연으로 인해 실험의 순수성을 방해 할 수 있습니다.
.
예를 들어, 알려진 주식 시장 아날로그의 외삽을 통해 Forex에서 가장 고빈도 거래 (HFT)의 전망을 평가하는 것에 대해 이야기하면 IMHO는 효과적인 전략 개발의 세 가지 주요 구성 요소 (거래 알고리즘 작업 가속화 수단, 계산 병렬화 및 다른 거래 플랫폼에서 동시 작업을위한 구성 요소)를 식별 할 수 있습니다.
현재 MQL5는 이미 빠른 거래 비동기화, OpenCL 지원 기능을 갖추고 있으며, 현재 MQ는 MT4 플랫폼에 빠른 MQL5를 적용하고 있으며, Hlaiman EA 생성기를 위한 새로운 HFT 엔진 구성 요소도 개발 중입니다.
특히 MT4 및 MT5용 멀티 터미널 상호 작용 도구 외에도 Dukascopy, FXCM, MBT, Ninja, LiveTrade 통합을 위한 새로운 플러그인을 곧 출시하여 트레이더가 복잡한 멀티 플랫폼, 멀티 모듈 전략을 만들 수 있도록 할 예정입니다.
분산 계산 및 병렬화 요소는 이 글의 신경망 로봇에도 존재합니다. 결론 섹션에서는 전문가 어드바이저와 흘라이만 엔진으로 전송된 스크립트가 비동기적으로 실행될 뿐만 아니라 네트워크 통신이 가능한 다른 컴퓨터에서 플러그인을 사용하여 전문가 어드바이저와 hlaim.exe로 터미널을 실행할 수 있다고 명시되어 있습니다. 네트워크에 연결된 컴퓨터가 두 대 있는 경우 이를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하려면 컴퓨터 중 하나에서 hlaim.exe를 실행하고 다른 컴퓨터에서 MT5 터미널을 실행한 다음 신경망 로봇 설정에서 hlaim을 실행하는 컴퓨터의 네트워크 이름을 지정합니다.
제대로 작동하려면 hlaim.exe가 실행되는 컴퓨터에 터미널의 MQL5\FILES 디렉토리와 같은 이름의 디렉터리가 있어야 하며, Expert Advisor 및 기호에 해당하는 신경망 트레이닝 데이터 파일이 있어야 합니다.
트레이더의 과거 수익성 거래를 기반으로 네트워크 트레이닝을 설정할 수 있나요?
네트워크가 트레이더가 사용하는 보조지표 및 오실레이터의 위치, 값, 방향(예: 1-5%(사용자 지정 가능))을 추적하여 편차를 추적합니다.
이러한 방식으로 수익성 있는 거래를 식별할 수 있으며(예: 수익별로 정렬), 전문가 어드바이저가 비슷한 시점의 거래를 추천합니다.
저도 그런 옵션을 사용할 수 있습니다.
그런데 전반적으로 긍정적인 결과를 얻은 트레이더의 성공적인 거래를 통해 EA를 실행하고 테스트 결과를 메모리에 축적 한 후이 메모리를 다른 신경망으로 업그레이드하는 것도 적절할 것입니다.
구현 - 보고서 및 수익성 있는 거래 알고리즘을 중앙 네트워크로 전송 - 처리 - 그리드의 두뇌에 무료 업데이트 판매 또는 전송.
이러한 변형이 가능한가요? 이러한 변형에 참여하고 싶습니다. 관심이 있으시면 저에게 편지를 보내주세요.
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그런데 전반적으로 긍정적인 결과를 얻은 트레이더의 성공적인 거래를 통해 EA를 실행하고 테스트 결과를 메모리에 축적 한 후이 메모리를 다른 신경망으로 업그레이드하는 것도 적절할 것입니다.
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이러한 변형에 참여하는 데 매우 관심이 있습니다. 관심이 있으시면 저에게 연락하십시오.