네, 이것을 차원의 저주라고 하는 것 같습니다. :) 사실 제 경우에는 입력에 동일한 오실레이터가 많이 있는 경우 이 모든 것을 제거하고 그대로 두어야 합니다.
또 다른 질문 - 입력에 대한 데이터를 정규화할 때 전체 세트의 최대값과 최소값을 고려하여 모든 벡터를 동시에 한 주기로 정규화하거나 최대 및 각 특정 벡터의 최소값?
non-neo-net은 거래 아이디어를 얻을 때까지 수익성이 없습니다. 많은 지표가 있으며 이미 선택한 하드 매개변수가 있습니다. 네트워크에서 원하는 것이 무엇인지 생각해 보십시오. 그래서 당신은 잘못된 이론을 만들고 그녀는 그것을 수정합니까?
네트워크가 아닌 사람은 자체적으로 거래 모델을 만들어야 하며 거래뿐만 아니라 모델을 만들고 확인하고 분명히 수익성이 없는 모델을 제거하도록 훈련되어야 합니다. 단순 네트워크에서는 이를 달성할 수 없습니다. 이상적으로는 실시간으로 프로세스에서 거래 아이디어를 생성하고 실시간으로 잘못된 아이디어를 제거해야 합니다. 중복성을 만들기 위해 여러 모델을 동시에 거래해야 합니다.
Roman Shiredchenko : https://www.mql5.com/en/forum/8158/page10#comment_334926
에. 경험. 모두 읽어보세요. 링크 포함. 특히 극단적인 https://www.mql5.com/en/users/better 신경이 다 떨어졌다 http://forex-pamm.com/
:-)
예, 읽었습니다 .. 많은 철학이 있습니다. 하지만 구현 자체는 거의 없습니다. 즉, 사람들은 실제적인 것보다 철학하는 것을 더 좋아합니다. :) :) 물론 농담입니다. 하지만 신경망에서 +에서 안정적으로 거래되는 것을 보고 싶습니다. 코드 및 알고리즘 공개 없이 동기 부여 요소로:)
Maxim Romanov : non-neo-net은 거래 아이디어를 얻을 때까지 수익성이 없습니다. 당신은 많은 지표를 가지고 있고 그들은 이미 당신이 선택한 하드 매개변수를 가지고 있습니다. 네트워크에서 원하는 것이 무엇인지 생각해 보십시오. 그래서 당신은 잘못된 이론을 만들고 그녀는 그것을 수정합니까?
네트워크가 아닌 사람은 자체적으로 거래 모델을 만들어야 하며 거래뿐만 아니라 모델을 만들고 확인하고 분명히 수익성이 없는 모델을 제거하도록 훈련되어야 합니다. 단순 네트워크에서는 이를 달성할 수 없습니다. 이상적으로는 실시간으로 프로세스에서 거래 아이디어를 생성하고 실시간으로 잘못된 아이디어를 제거해야 합니다. 중복성을 만들기 위해 여러 모델을 동시에 거래해야 합니다.
여기 내 신경망이 작동하고 있습니다. 예. 음, 마이너스, 제로, 그것은 중요하지 않습니다. 가장 중요한 것은 작동한다는 것입니다. 차트에 있는 거래를 보니 지그재그 방향을 예측하는 것(글쎄, 아니면 하려고 하는 것)이고 때로는 거래가 매우 정확하다는 것조차 분명합니다. 그러나 문제는 그녀 자신이 아무것도 창조하지 않고 그녀가 배운 것을 정확히 수행하려고한다는 것입니다. 그리고 시장 자체가 비선형이기 때문에 신경망의 비선형 기능이 다양한 패턴의 무한한 자유를 갖는 비선형 시장과 싸우려고 하는 것으로 밝혀졌다. 패턴은 때때로 유사할 수 있지만 동일한 결과를 예측하는 것은 아닙니다. (아니면 프랙탈 이론을 따르는 건가요??) 그럼 여기서 어떤 구체적인 모델을 만들 수 있을까요? 우리는 발견되고 사용되는 훈련 샘플 외부의 어떤 종류의 의존성을 보존하는 것에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 그러나 시장에는 잡음이 있고 혼란스러운 변동이 발생하여 시스템이 균형을 무너뜨리게 됩니다. 게다가 가장 작은 편차가 누적되어도 시스템의 동작이 완전히 바뀌고 신경망은 이에 대해 아무 것도 할 수 없습니다. 어떻게 그녀가 실시간으로 무언가를 분류할 수 있을까요?
일반적으로 모델링에 대해 이야기하면 Weierstrass-Mandelbrot 함수로 설명되는 Mandelbrot의 자산 수익률에 대한 다중 프랙탈 모델이 있습니다. 저는 이 주제에 관심이 있었습니다. f-i는 시장 차트와 매우 유사한 차트를 만듭니다. 따라서 그리드가 어떤 식으로든 훈련되면 아마도 이러한 매우 혼란스러운 편차를 "잡는" 방법을 배우고 흥미로운 예측을 발행할 것입니다. 즉, 진정한 시장 모델이 될 것입니다. 그러나 그것은 모두 매우 복잡하고 환상의 영역에서 발생하므로 절대 하지 않을 것입니다.
Прогноз на пятницу сработал, цель была взята с запасом. Результат можно увидеть на графике слева. Прогноза как такового далее не будет - надвигаются праздники, закрытие торгов, вялый рынок и т.д. Поэтому на правом графике просто приведена общая картина, так сказать, предположительный обзор будущей ситуации. Поскольку год подходит к завершению и...
에. 경험.
모두 읽어보세요. 링크 포함.
특히 극단적인
https://www.mql5.com/en/users/better
신경이 다 떨어졌다
http://forex-pamm.com/
:-)
입력 데이터를 준비할 수 있어야 합니다.
이것은 시장에서 패턴 을 식별하는 것과 동일하며, 이 경우 그리드는 확실히 필요하지 않습니다.
그러나 특정 사이트에서 그리드를 훈련하는 것은 마이너스이며 모든 요리 기술에도 불구하고 주기적으로 재훈련해야합니다 ...
네, 이것을 차원의 저주라고 하는 것 같습니다. :) 사실 제 경우에는 입력에 동일한 오실레이터가 많이 있는 경우 이 모든 것을 제거하고 그대로 두어야 합니다.
또 다른 질문 - 입력에 대한 데이터를 정규화할 때 전체 세트의 최대값과 최소값을 고려하여 모든 벡터를 동시에 한 주기로 정규화하거나 최대 및 각 특정 벡터의 최소값?
신경망이 뒹굴고 있다 - hlayman
금에 - 내가 함께 일하는 것은 만성적 손실을 줍니다. 표시된 입력에서 배우려고 아무리 노력해도 기록에서도 여전히 병합됩니다.
나는 뉴런에 대한 조언자를 만들었습니다. 또한, 그는 몇 년 동안 끊임없는 연구를 그들에게 바쳤습니다.
제 생각에는 신경망이 금융 시장에 적합하지 않다는 것입니다.
돈을 버는 훨씬 쉽고 안정적인 방법이 있습니다.
그러나 취미와 선택으로 - 왜 ...
https://www.mql5.com/en/forum/8158/page10#comment_334926
에. 경험.
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https://www.mql5.com/en/users/better
신경이 다 떨어졌다
http://forex-pamm.com/
:-)
나는 뉴런에 대한 조언자를 만들었습니다. 또한, 그는 몇 년 동안 끊임없는 연구를 그들에게 바쳤습니다.
제 생각에는 신경망이 금융 시장에 적합하지 않다는 것입니다.
돈을 버는 훨씬 쉽고 안정적인 방법이 있습니다.
그러나 취미이자 선택 사항으로 - 왜 ...
non-neo-net은 거래 아이디어를 얻을 때까지 수익성이 없습니다. 당신은 많은 지표를 가지고 있고 그들은 이미 당신이 선택한 하드 매개변수를 가지고 있습니다. 네트워크에서 원하는 것이 무엇인지 생각해 보십시오. 그래서 당신은 잘못된 이론을 만들고 그녀는 그것을 수정합니까?
여기 내 신경망이 작동하고 있습니다. 예. 음, 마이너스, 제로, 그것은 중요하지 않습니다. 가장 중요한 것은 작동한다는 것입니다. 차트에 있는 거래를 보니 지그재그 방향을 예측하는 것(글쎄, 아니면 하려고 하는 것)이고 때로는 거래가 매우 정확하다는 것조차 분명합니다. 그러나 문제는 그녀 자신이 아무것도 창조하지 않고 그녀가 배운 것을 정확히 수행하려고한다는 것입니다. 그리고 시장 자체가 비선형이기 때문에 신경망의 비선형 기능이 다양한 패턴의 무한한 자유를 갖는 비선형 시장과 싸우려고 하는 것으로 밝혀졌다. 패턴은 때때로 유사할 수 있지만 동일한 결과를 예측하는 것은 아닙니다. (아니면 프랙탈 이론을 따르는 건가요??) 그럼 여기서 어떤 구체적인 모델을 만들 수 있을까요? 우리는 발견되고 사용되는 훈련 샘플 외부의 어떤 종류의 의존성을 보존하는 것에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 그러나 시장에는 잡음이 있고 혼란스러운 변동이 발생하여 시스템이 균형을 무너뜨리게 됩니다. 게다가 가장 작은 편차가 누적되어도 시스템의 동작이 완전히 바뀌고 신경망은 이에 대해 아무 것도 할 수 없습니다. 어떻게 그녀가 실시간으로 무언가를 분류할 수 있을까요?
일반적으로 모델링에 대해 이야기하면 Weierstrass-Mandelbrot 함수로 설명되는 Mandelbrot의 자산 수익률에 대한 다중 프랙탈 모델이 있습니다. 저는 이 주제에 관심이 있었습니다. f-i는 시장 차트와 매우 유사한 차트를 만듭니다. 따라서 그리드가 어떤 식으로든 훈련되면 아마도 이러한 매우 혼란스러운 편차를 "잡는" 방법을 배우고 흥미로운 예측을 발행할 것입니다. 즉, 진정한 시장 모델이 될 것입니다. 그러나 그것은 모두 매우 복잡하고 환상의 영역에서 발생하므로 절대 하지 않을 것입니다.
신경망이 뒹굴고 있다 - hlayman
금에 - 내가 함께 일하는 것은 만성적 손실을 줍니다. 표시된 입력에서 배우려고 아무리 노력해도 기록에서도 여전히 병합됩니다.