위협 지금 저는 R 신경 패킷과 그 설명을 살펴보고 있습니다. IMHO, 모든 것이 SciLab보다 훨씬 더 복잡하고 덜 투명합니다. 저는 어제 SciLab에서 공부하기 시작했습니다. 훈련 어레이가 있다면 이미 뉴런을 만들 수 있습니다.
이 경우 사인의 예측은 3단계 앞서 있습니다.
그것은 기본적으로 수행됩니다. 이미 훈련된 모든 코드:
x = 0 : 0.02 : 20 ;
P = sin (x);
T = 2 .* sin (x - 0.2 );
plot(x,P,x,T);
// Create and train a network to preduct T from P
Delay = 3 ;
[w,b,y,ee] = ann_ADALINE_predict(P,T, 0.2 , 1 ,Delay);
figure(); plot(T); plot(y, 'r' );
SanSanych Fomenko의 좋은 기사가 있습니다 - https://www.mql5.com/en/articles/1165 데이터를 처리하고 다양한 모델을 훈련할 수 있는 R용 GUI 중 하나를 사용하는 방법을 보여줍니다. Log 탭에서 모든 작업이 끝나면 해당 코드를 보고 직접 변경하고 실행하여 R에서 프로그래밍하는 방법을 배울 수 있습니다.
eurusd 및 gbpusd m30 mt5에서 막대 히스토리를 csv로 내보내는 새로운 기능과 함께 막대 히스토리를 가져왔습니다.
또한 뉴런은 R로 훈련되고 가중치는 파일에 저장되며 이러한 가중치는 mql5 EA에 삽입해야 합니다. 나는 2017년 1월에 뉴런을 훈련시켰고, 다른 기간에 거래하는 것은 나쁠 것입니다. EA는 eurusd 또는 gbpusd에서 실행할 수 있습니다. eurusd 및 gbpusd와 동등하게 잘 거래하는 것은 뉴런에 대해 평범하지 않으며 아마도 더 많은 뉴런이 필요할 것입니다. 가중치의 또 다른 배열은 mql 코드에 주석 처리되어 있으며, 각각 eurusd에 대해서만 훈련되었으며 해당 가중치로 인한 이익은 일반적으로 우주적입니다.
eurusd에서만 뉴런을 훈련할 때 거래. 그 중 1개만 공부한 3개월, 중간에 수익이 어떻게 오르는지 확실히 알 수 있습니다.
В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.
위협 지금 저는 R 신경 패킷과 그 설명을 살펴보고 있습니다. IMHO, 모든 것이 SciLab보다 훨씬 더 복잡하고 덜 투명합니다. 저는 어제 SciLab에서 공부하기 시작했습니다. 훈련 어레이가 있다면 이미 뉴런을 만들 수 있습니다.
예를 들어, 사인의 예측은 3단계 앞서 있습니다.
그것은 기본적으로 수행됩니다. 이미 훈련된 모든 코드:
w와 b는 훈련된 뉴런의 매개변수입니다.
예, 멋지네요.. 이미 R이 있지만 .. 꽤 많이 작업했습니다. 일부 특정 작업에 대해 성능이 더 좋다면 mb 사용할 수 있습니다. 하지만 아직 R이 없습니다. .
시계열예측 이라는 주제로 돌아가면 드디어 이 영상을 끝까지 봤는데...회귀분석으로 시작해서 아리마, 가르치 같은 복잡한 모델로 넘어가서, 슬로건으로 모든 것을 끝냈습니다. 이 모델, 회귀 분석이 더 잘 대처합니다. 글쎄, 나는 Arima와 Garcha의 본질을 파악하고 직관적 인 아이디어 중 일부를 확인했습니다.
"이 뒤에는 과학이 없습니다. 결국 회귀 방법에 관한 한 과학이 필요하지 않다는 것을 이해하게 되었습니다."
SanSanych Fomenko의 좋은 기사가 있습니다 - https://www.mql5.com/en/articles/1165 데이터를 처리하고 다양한 모델을 훈련할 수 있는 R용 GUI 중 하나를 사용하는 방법을 보여줍니다. Log 탭에서 모든 작업이 끝나면 해당 코드를 보고 직접 변경하고 실행하여 R에서 프로그래밍하는 방법을 배울 수 있습니다.
eurusd 및 gbpusd m30 mt5에서 막대 히스토리를 csv로 내보내는 새로운 기능과 함께 막대 히스토리를 가져왔습니다.
또한 뉴런은 R로 훈련되고 가중치는 파일에 저장되며 이러한 가중치는 mql5 EA에 삽입해야 합니다. 나는 2017년 1월에 뉴런을 훈련시켰고, 다른 기간에 거래하는 것은 나쁠 것입니다. EA는 eurusd 또는 gbpusd에서 실행할 수 있습니다. eurusd 및 gbpusd와 동등하게 잘 거래하는 것은 뉴런에 대해 평범하지 않으며 아마도 더 많은 뉴런이 필요할 것입니다. 가중치의 또 다른 배열은 mql 코드에 주석 처리되어 있으며, 각각 eurusd에 대해서만 훈련되었으며 해당 가중치로 인한 이익은 일반적으로 우주적입니다.
eurusd에서만 뉴런을 훈련할 때 거래. 그 중 1개만 공부한 3개월, 중간에 수익이 어떻게 오르는지 확실히 알 수 있습니다.
멋지네요. 감사합니다 :) 그러나 이제 내 모델은 테스트에서 더 나아질 것입니다. 그러나 아직 전투 조건에서 테스트되지 않았습니다.
그건 그렇고, SanSanych의이 기사를 읽고 뭔가를 시작했지만 그것을 포기했습니다. 시간이 없었습니다.
예, 멋지네요.. 이미 R이 있지만 .. 꽤 많이 작업했습니다. 일부 특정 작업에 대해 성능이 더 좋다면 mb 사용할 수 있습니다. 하지만 아직 R이 없습니다. .
시계열예측 이라는 주제로 돌아가면 드디어 이 영상을 끝까지 봤는데...회귀분석으로 시작해서 아리마, 가르치 같은 복잡한 모델로 넘어가서, 슬로건으로 모든 것을 끝냈습니다. 이 모델, 회귀 분석이 더 잘 대처합니다. 글쎄, 나는 Arima와 Garcha의 본질을 파악하고 직관적 인 아이디어 중 일부를 확인했습니다.
나는 당신이 SciLab에서 세부 사항을 어디에서 (그리고 무엇에서?) 보았는지 모릅니다. 일반 네트워크. 그건 그렇고, 서로 다른 작업을 위해 약 12개의 서로 다른 네트워크가 있습니다. 예는 예측입니다. 분류도 있습니다.
회귀는 훌륭합니다. 그러나 회귀를 거래하는 경우 대략적으로 말하자면 매분마다 새로운 모델을 구축해야 합니다. 강의 내용은 예측 간격이 클수록 오차가 커지고 간격이 클수록 예측이 모델과 함께 무너진다고 합니다. 강의에서 설명한 방법으로는 실시간 재구축이 불가능합니다.
예, 훨씬 더 편리하고 빠르게 구현할 수 있습니다. 그러나 나는 그것이 의미하는 바를 이해하지 못했습니다. " 어떤 특정 작업에 ssila가 더 낫다면 ... ". Neuronka와 아프리카 neuronka, 그리고 유일한 질문은 결과를 얻는 데 더 쉽고 빠르며 저렴한 비용이 어디 있느냐 하는 것입니다.
위협. 나는 구구단에서 뉴런의 훈련을 사례에서 보았다. 그녀가 7 x 7을 가지고 있다고 가정해 봅시다. 음, 어딘가에 약 48.7이 나옵니다. 재미있다.
예, 훨씬 더 편리하고 빠르게 구현할 수 있습니다. 그러나 나는 그것이 의미하는 바를 이해하지 못했습니다. " 어떤 특정 작업에 ssila가 더 낫다면 ... ". Neuronka와 아프리카 neuronka, 그리고 유일한 질문은 결과를 얻는 데 더 쉽고 빠르며 저렴한 비용이 어디 있느냐 하는 것입니다.
위협. 나는 구구단에서 뉴런의 훈련을 사례에서 보았다. 그녀가 7 x 7을 가지고 있다고 가정해 봅시다. 음, 어딘가에 약 48.7이 나옵니다. 재미있다.
즉, NN을 배우는 것이 더 편리하지만 예를 들어 R에는 데이터 마이너가 있고 MT와 접촉하는 방법이 이미 있습니다.
즉, NN을 배우는 것이 더 편리하지만 예를 들어 R에는 데이터 마이너가 있고 MT와 접촉하는 방법이 이미 있습니다.
데이터 마이닝은 최적화 및 유전학을 포함하여 SciLab에서도 사용할 수 있습니다. 예, DLL이 없으므로 작성해야 합니다. 하지만 C/C++ API가 있고 연결하는데 문제는 없지만 물론 시간이 좀 걸립니다. 하지만 DLL 작성 기술은 있지만 신경망으로 하는 일이 없고, 모든 일이 순식간에 저절로 이루어지리라고는 생각하지 않는다.
내 컴퓨터에 R과 SciLab이 둘 다 있고 둘 다 사용하지만 R을 사용하는 빈도는 훨씬 적습니다. 결국 R은 해당 주제 영역인 통계 컴퓨팅을 위한 R 프로젝트에 더 적합합니다.
나중에 SciLab을 mt-shechka와 연결할 수 있습니까? 훈련된 메쉬를 연결하자
그게 내가 하는 이유야. 물론 DLL을 작성해야 합니다.
그건 그렇고 SciLab의 GUI와 구문은 R에 매우 가깝습니다.
위협 지금 저는 R 신경 패킷과 그 설명을 살펴보고 있습니다. IMHO, 모든 것이 SciLab보다 훨씬 더 복잡하고 덜 투명합니다. 저는 어제 SciLab에서 공부하기 시작했습니다. 훈련 어레이가 있다면 이미 뉴런을 만들 수 있습니다.
이 경우 사인의 예측은 3단계 앞서 있습니다.
그것은 기본적으로 수행됩니다. 이미 훈련된 모든 코드:
w와 b는 훈련된 뉴런의 매개변수입니다.
R에 대한 매뉴얼과 예제와 함께 간단한 신경망을 훈련하는 방법이 있습니까? 만약 거기에
공격에서 Renat에 대한 뉴런이지만 간단한 예로서 당신에게 적합할 것입니다.
SanSanych Fomenko의 좋은 기사가 있습니다 - https://www.mql5.com/en/articles/1165
데이터를 처리하고 다양한 모델을 훈련할 수 있는 R용 GUI 중 하나를 사용하는 방법을 보여줍니다. Log 탭에서 모든 작업이 끝나면 해당 코드를 보고 직접 변경하고 실행하여 R에서 프로그래밍하는 방법을 배울 수 있습니다.
eurusd 및 gbpusd m30 mt5에서 막대 히스토리를 csv로 내보내는 새로운 기능과 함께 막대 히스토리를 가져왔습니다.
또한 뉴런은 R로 훈련되고 가중치는 파일에 저장되며 이러한 가중치는 mql5 EA에 삽입해야 합니다. 나는 2017년 1월에 뉴런을 훈련시켰고, 다른 기간에 거래하는 것은 나쁠 것입니다.
EA는 eurusd 또는 gbpusd에서 실행할 수 있습니다.
eurusd 및 gbpusd와 동등하게 잘 거래하는 것은 뉴런에 대해 평범하지 않으며 아마도 더 많은 뉴런이 필요할 것입니다. 가중치의 또 다른 배열은 mql 코드에 주석 처리되어 있으며, 각각 eurusd에 대해서만 훈련되었으며 해당 가중치로 인한 이익은 일반적으로 우주적입니다.
eurusd에서만 뉴런을 훈련할 때 거래. 그 중 1개만 공부한 3개월, 중간에 수익이 어떻게 오르는지 확실히 알 수 있습니다.
그게 내가 하는 이유다. 물론 DLL을 작성해야 합니다.
그건 그렇고 SciLab의 GUI와 구문은 R에 매우 가깝습니다.
위협 지금 저는 R 신경 패킷과 그 설명을 살펴보고 있습니다. IMHO, 모든 것이 SciLab보다 훨씬 더 복잡하고 덜 투명합니다. 저는 어제 SciLab에서 공부하기 시작했습니다. 훈련 어레이가 있다면 이미 뉴런을 만들 수 있습니다.
예를 들어, 사인의 예측은 3단계 앞서 있습니다.
그것은 기본적으로 수행됩니다. 이미 훈련된 모든 코드:
w와 b는 훈련된 뉴런의 매개변수입니다.
예, 멋지네요.. 이미 R이 있지만 .. 꽤 많이 작업했습니다. 일부 특정 작업에 대해 성능이 더 좋다면 mb 사용할 수 있습니다. 하지만 아직 R이 없습니다. .
시계열예측 이라는 주제로 돌아가면 드디어 이 영상을 끝까지 봤는데...회귀분석으로 시작해서 아리마, 가르치 같은 복잡한 모델로 넘어가서, 슬로건으로 모든 것을 끝냈습니다. 이 모델, 회귀 분석이 더 잘 대처합니다. 글쎄, 나는 Arima와 Garcha의 본질을 파악하고 직관적 인 아이디어 중 일부를 확인했습니다.
"이 뒤에는 과학이 없습니다. 결국 회귀 방법에 관한 한 과학이 필요하지 않다는 것을 이해하게 되었습니다."
공격에서 Renat에 대한 뉴런이지만 간단한 예로서 당신에게 적합할 것입니다.
SanSanych Fomenko의 좋은 기사가 있습니다 - https://www.mql5.com/en/articles/1165
데이터를 처리하고 다양한 모델을 훈련할 수 있는 R용 GUI 중 하나를 사용하는 방법을 보여줍니다. Log 탭에서 모든 작업이 끝나면 해당 코드를 보고 직접 변경하고 실행하여 R에서 프로그래밍하는 방법을 배울 수 있습니다.
eurusd 및 gbpusd m30 mt5에서 막대 히스토리를 csv로 내보내는 새로운 기능과 함께 막대 히스토리를 가져왔습니다.
또한 뉴런은 R로 훈련되고 가중치는 파일에 저장되며 이러한 가중치는 mql5 EA에 삽입해야 합니다. 나는 2017년 1월에 뉴런을 훈련시켰고, 다른 기간에 거래하는 것은 나쁠 것입니다.
EA는 eurusd 또는 gbpusd에서 실행할 수 있습니다.
eurusd 및 gbpusd와 동등하게 잘 거래하는 것은 뉴런에 대해 평범하지 않으며 아마도 더 많은 뉴런이 필요할 것입니다. 가중치의 또 다른 배열은 mql 코드에 주석 처리되어 있으며, 각각 eurusd에 대해서만 훈련되었으며 해당 가중치로 인한 이익은 일반적으로 우주적입니다.
eurusd에서만 뉴런을 훈련할 때 거래. 그 중 1개만 공부한 3개월, 중간에 수익이 어떻게 오르는지 확실히 알 수 있습니다.
멋지네요. 감사합니다 :) 그러나 이제 내 모델은 테스트에서 더 나아질 것입니다. 그러나 아직 전투 조건에서 테스트되지 않았습니다.
그건 그렇고, SanSanych의이 기사를 읽고 뭔가를 시작했지만 그것을 포기했습니다. 시간이 없었습니다.
예, 멋지네요.. 이미 R이 있지만 .. 꽤 많이 작업했습니다. 일부 특정 작업에 대해 성능이 더 좋다면 mb 사용할 수 있습니다. 하지만 아직 R이 없습니다. .
시계열예측 이라는 주제로 돌아가면 드디어 이 영상을 끝까지 봤는데...회귀분석으로 시작해서 아리마, 가르치 같은 복잡한 모델로 넘어가서, 슬로건으로 모든 것을 끝냈습니다. 이 모델, 회귀 분석이 더 잘 대처합니다. 글쎄, 나는 Arima와 Garcha의 본질을 파악하고 직관적 인 아이디어 중 일부를 확인했습니다.
나는 당신이 SciLab에서 세부 사항을 어디에서 (그리고 무엇에서?) 보았는지 모릅니다. 일반 네트워크. 그건 그렇고, 서로 다른 작업을 위해 약 12개의 서로 다른 네트워크가 있습니다. 예는 예측입니다. 분류도 있습니다.
회귀는 훌륭합니다. 그러나 회귀를 거래하는 경우 대략적으로 말하자면 매분마다 새로운 모델을 구축해야 합니다. 강의 내용은 예측 간격이 클수록 오차가 커지고 간격이 클수록 예측이 모델과 함께 무너진다고 합니다. 강의에서 설명한 방법으로는 실시간 재구축이 불가능합니다.
나는 당신이 SciLab에서 세부 사항을 어디에서 (그리고 무엇에서?) 보았는지 모릅니다. 일반 네트워크. 그건 그렇고, 서로 다른 작업을 위해 약 12개의 서로 다른 네트워크가 있습니다. 예는 예측적입니다. 분류기가 있습니다.
회귀가 대단합니다. 그러나 회귀를 거래하는 경우 대략적으로 말하자면 매분마다 새로운 모델을 구축해야 합니다. 강의 내용은 예측 간격이 클수록 오차가 커지고 간격이 클수록 예측이 모델과 함께 무너진다고 합니다. 강의에서 설명한 방법으로는 실시간 재구축이 불가능합니다.
구체적이지는 않지만 R보다 몇 가지 작업을 더 편리하고 빠르게 수행할 수 있습니다.
구체적이지는 않지만 R보다 몇 가지 작업을 더 편리하고 빠르게 수행할 수 있습니다.
예, 훨씬 더 편리하고 빠르게 구현할 수 있습니다. 그러나 나는 그것이 의미하는 바를 이해하지 못했습니다. " 어떤 특정 작업에 ssila가 더 낫다면 ... ". Neuronka와 아프리카 neuronka, 그리고 유일한 질문은 결과를 얻는 데 더 쉽고 빠르며 저렴한 비용이 어디 있느냐 하는 것입니다.
위협. 나는 구구단에서 뉴런의 훈련을 사례에서 보았다. 그녀가 7 x 7을 가지고 있다고 가정해 봅시다. 음, 어딘가에 약 48.7이 나옵니다. 재미있다.
예, 훨씬 더 편리하고 빠르게 구현할 수 있습니다. 그러나 나는 그것이 의미하는 바를 이해하지 못했습니다. " 어떤 특정 작업에 ssila가 더 낫다면 ... ". Neuronka와 아프리카 neuronka, 그리고 유일한 질문은 결과를 얻는 데 더 쉽고 빠르며 저렴한 비용이 어디 있느냐 하는 것입니다.
위협. 나는 구구단에서 뉴런의 훈련을 사례에서 보았다. 그녀가 7 x 7을 가지고 있다고 가정해 봅시다. 음, 어딘가에 약 48.7이 나옵니다. 재미있다.
즉, NN을 배우는 것이 더 편리하지만 예를 들어 R에는 데이터 마이너가 있고 MT와 접촉하는 방법이 이미 있습니다.
즉, NN을 배우는 것이 더 편리하지만 예를 들어 R에는 데이터 마이너가 있고 MT와 접촉하는 방법이 이미 있습니다.
데이터 마이닝은 최적화 및 유전학을 포함하여 SciLab에서도 사용할 수 있습니다. 예, DLL이 없으므로 작성해야 합니다. 하지만 C/C++ API가 있고 연결하는데 문제는 없지만 물론 시간이 좀 걸립니다. 하지만 DLL 작성 기술은 있지만 신경망으로 하는 일이 없고, 모든 일이 순식간에 저절로 이루어지리라고는 생각하지 않는다.
내 컴퓨터에 R과 SciLab이 둘 다 있고 둘 다 사용하지만 R을 사용하는 빈도는 훨씬 적습니다. 결국 R은 해당 주제 영역인 통계 컴퓨팅을 위한 R 프로젝트에 더 적합합니다.
즉, NN을 배우는 것이 더 편리하지만 예를 들어 R에는 데이터 마이너가 있고 MT와 접촉하는 방법이 이미 있습니다.
네트워크에 집착하는 것은 무엇입니까? 그들은 작동하지 않으며 그게 전부입니다. 지난 세기의 유행일 뿐이며 아마도 사용 가능한 최초의 기계 학습 패키지일 것입니다.
더 유망한 것들이 있습니다: 랜덤 포레스트, 다양한 에이다. 그리고 일반적으로 그리드를 포함하여 수백 개의 패키지가 있는 캐럿 래퍼 패키지로 자동으로 선택할 수 있습니다.
추신.
여기 와 여기 에서 가장 잘 작동 하는 심각한 그리드 . 저자는 포럼에 있으며 거래를 통한 컷, MT4 / 5 터미널과의 통신 ...
PSPS
R을 skylab과 어떻게 진지하게 비교할 수 있습니까? 어떤 등급도 아닌 일종의 마을 패키지 ...
SSSSPS
그리고 일반적으로 모델에 관한 것이 아니라 데이터 마이닝에 관한 것입니다. 목표 변수와 관련된 예측 변수를 찾으십시오. 부자가 되십시오.
다른 모든 것은 마인드 게임입니다.