레셰토프 : ... "누군가가 도움이 될 것이고 어쩌면 누군가가 당신에게 더 나은 방법을 알려줄 것입니까?"
"장르의 고전"은 신경망 에 대한 입력으로 "시간 지연"을 사용할 것을 제안합니다. 사실, "시간적 패턴"(현재 ArtificialIntelligence.mq4에 있는 것)을 인식하십시오. IMHO, 때로는 인식하는 것이 흥미로울 때가 있습니다. 그리고 .... "상황 패턴", 즉 마지막 막대에 여러 "지표"(따옴표!!!!)의 값을 입력하십시오(예: 푸리에 스펙트럼 또는 "웨이블릿이라고 하는 모든 것", 다시 "차익 거래").
나는 둘 다 시도했다. 그리고 일주일 넘게 컴퓨터가 윙윙거렸다. 시간 패턴 또는 러시아어로 역학의 지표 값은 마지막 막대의 다른 지표 값 세트와 비교하여 거의 항상 더 수익성 있는 결과를 제공합니다. 또한 중요한 것은 최적화 시간 측면에서 MT4의 이러한 임시 템플릿이 더 민첩하다는 것입니다. 예, 다양한 지표를 선택하면 "4중주"라는 Krylov의 할아버지 우화와 유사한 것이 나타납니다. 어떻게 앉든 음악가는 소질이 없습니다.
웨이블릿과 관련하여 이것은 여전히 사기입니다. 어떤 함수를 취하여 푸리에 급수로 확장하여 복원하면 제로 고조파 레벨에 대한 웨이블릿 정의에 해당합니다. 왜냐하면 바로 이 수준에서 함수 히스토그램 적분은 0과 같습니다. Waveletters는 "발명품"이 푸리에 변환보다 더 많은 정보를 전달한다고 가정할 때만 발명합니다. 더러운 사기꾼은 거짓말을 합니다.
여러분, 여기 누군가가 여기에서 스스로 똑똑한 사람을 만들 필요가 있습니까? Reshetov, 나는 그들이 보는 모든 것을 근본적으로 비판하는 사람들이 있다는 것을 이해합니다. 내가 당신의 시스템에 대해 말한 것을 주의 깊게 읽으십시오. 비판의 말은 없습니다. 사실, 나는 너무 게으르지 않았고 어제 그녀를 역사 속으로 몰아넣었습니다. 솔직히 최적화를 오래 하지 않았기 때문에. 최대 5개의 매개변수( iAC 의 현재 막대에 대해 4개의 추가 이동). 확실한 결과를 얻지는 못했습니다. 그러나 아무 일도 일어나지 않을 것이라고 말하는 것은 실수일 것입니다. 최소한 모든 입력 매개변수에 대해 전체 최적화를 수행하고 결과 6차원 표면을 분석해야 합니다. 정확히 4개의 가중치 계수를 취하기로 결정했을 때 어떤 고려 사항을 안내했는지 모르겠습니다. 제 경우처럼 순전히 반전이 가능하도록 손절매 시스템에서 지원을 비활성화하려고 했습니다. 그러나 전체 그림을 얻을 수 없었습니다. 다시 말하지만, 완전한 최적화를 위한 매우 많은 매개변수입니다. 유전학을 사용하면 객관적인 결과를 얻을 수 없기 때문입니다. 그것은 모두 어떤 매개변수가 최적화되고 있는지에 따라 크게 달라집니다. 이것은 Expert Advisor의 예에서 볼 수 있습니다.
내 연구에 따르면 임시 템플릿을 사용하는 것이 더 효율적입니다. 가격이 아닌 지표 값의 변화를 입력에 제출해야 하는 이유를 이해하지 못합니까? 결과적으로 패턴은 가격이 아닌 지표의 값(종종 잘못됨)으로 인식됩니다. 이 신경망 을 사용하는 것이 바로 가격에 의해 좌우된다면 가장 효과적이라고 생각합니다. 시계열 따옴표의 자체 유사성을 믿는다면 가장 작은 기간을 사용하는 것이 좋습니다. 시스템이 더 많은 신호를 생성하고 훨씬 더 비효율적인 가중치 세트가 드러날 것이기 때문입니다.
getch : 내 연구에 따르면 임시 템플릿을 사용하는 것이 더 효율적입니다. 가격이 아닌 지표 값의 변화를 입력에 제출해야 하는 이유를 이해하지 못합니까? 결과적으로 패턴은 가격이 아닌 지표의 값(종종 잘못됨)으로 인식됩니다. 이 신경망을 사용하는 것이 바로 가격에 의해 좌우된다면 가장 효과적이라고 생각합니다. 시계열 따옴표의 자체 유사성을 믿는다면 가장 작은 기간을 사용하는 것이 좋습니다. 시스템이 더 많은 신호를 생성하고 훨씬 더 비효율적인 가중치 세트가 드러날 것이기 때문입니다.
그렇다면 코드의 모든 iAC ()를 해당 시프트 Close[]로 대체하는 것을 누가 금지합니까?
작은 탈선: 따옴표의 변경이 절대적으로 무작위적인 프로세스인 경우 수익성 있는 시스템을 생성할 수 없습니다(그렇지 않으면 의사 무작위성이 있음). 그러나 수익성 있는 시스템을 만드는 작업은 그만한 가치가 없습니다. 임의의 동작을 사용하더라도 유한한 시간 간격으로 많은 수익이 안정적인 시스템이 가능하기 때문입니다. 그리고 이 유한한 시간은 몇 분 또는 몇 년 또는 수십 년으로 측정할 수 있습니다.
... "누군가가 도움이 될 것이고 어쩌면 누군가가 당신에게 더 나은 방법을 알려줄 것입니까?"
웨이블릿과 관련하여 이것은 여전히 사기입니다. 어떤 함수를 취하여 푸리에 급수로 확장하여 복원하면 제로 고조파 레벨에 대한 웨이블릿 정의에 해당합니다. 왜냐하면 바로 이 수준에서 함수 히스토그램 적분은 0과 같습니다. Waveletters는 "발명품"이 푸리에 변환보다 더 많은 정보를 전달한다고 가정할 때만 발명합니다. 더러운 사기꾼은 거짓말을 합니다.
최소한 모든 입력 매개변수에 대해 전체 최적화를 수행하고 결과 6차원 표면을 분석해야 합니다.
화가가 Zoshchenko의 이야기에서 말했듯이: 페인트 통에 담긴 코트를 바닥에 두었던 그 여성이 더러워지지 않았다면 놀랄 것입니다. 그리고 하나를 위해 예리한 시스템이 다른 하나에서 실행되고 결과를 보게된다면 나는 놀랄 것입니다.
내 연구에 따르면 임시 템플릿을 사용하는 것이 더 효율적입니다. 가격이 아닌 지표 값의 변화를 입력에 제출해야 하는 이유를 이해하지 못합니까? 결과적으로 패턴은 가격이 아닌 지표의 값(종종 잘못됨)으로 인식됩니다. 이 신경망을 사용하는 것이 바로 가격에 의해 좌우된다면 가장 효과적이라고 생각합니다. 시계열 따옴표의 자체 유사성을 믿는다면 가장 작은 기간을 사용하는 것이 좋습니다. 시스템이 더 많은 신호를 생성하고 훨씬 더 비효율적인 가중치 세트가 드러날 것이기 때문입니다.
"Wavelet은 사기입니다"는 일부 데이터를 사용할 때 압축 비율이 크게 향상되었음을 감안할 때 대담한 표현입니다.
동일한 데이터에 대해 푸리에 변환을 실행하고, 진폭이 작은 일부 고조파를 제거하고, 0 레벨에 상대적인 고조파를 복원하여 웨이블릿이라고 하는 것을 얻을 수 있는데 왜 웨이블릿 및 기타 혁신으로 사람들을 속이겠습니까?
작은 탈선: 따옴표의 변경이 절대적으로 임의적인 프로세스인 경우 수익성 있는 시스템의 생성이 불가능합니다(그렇지 않으면 의사 무작위성이 있습니다.