당신은 이미 MACross인 MACDZeroCrooss를 발명했습니다. 이제 당신은 디지털 필터를 발명했습니다 ;-)
이 표현에 더 많은 포인트가 추가되면 최적화 후 테스터의 모든 기호에서 이익을 얻을 수 있습니다.
과학적인 관점에서 보면 전문가는 완성도의 높이도, 기성품도 아니고 테스터의 경우 능숙한 손으로 막대기에서 이익을 짜낼 수 있습니다... 예를 들어, 오랫동안 관심을 가져왔던 메커니즘을 구현하는 단순함에 놀랐습니다. 올해 9월 1일부터 실제 틱 데이터에 대한 포워드 테스트 결과입니다. 올해 10월 20일까지 01/01부터 08/30까지의 기간 동안 300개의 패스만 최적화한 후. 물론 이것은 완전히 독창적인 전문가는 아니지만 지금까지 그가 나에게 제안한 것의 10%에서 멀지 않았습니다.
저는 확실히 신경망 전문가는 아니지만 자연스러운 질문이 생깁니다. 그리고 이 EA와 인공 지능의 공통점은 정확히 무엇입니까? 최적화 x1-x4는 완전히 자연스러운 수동 방식으로 발생합니다. 따라서 모든 고문을 인공 지능이라고 부를 수 있습니다. 모든 조언자는 입력 매개변수를 최적화해야 합니다. 그리고 프리셉트론이 AC의 현재 값과 과거 값의 선형 결합으로 계산된다는 사실 또한 결정 요인이 아닙니다. 이제 Expert Advisor 내에서 최적화가 자동으로 수행된다면 이름에 동의할 것입니다.
그런데 Integer는 프로셉트론이 디지털 필터처럼 보인다는 점을 정확히 지적했습니다. 저는 이 분야의 전문가이며 제가 무슨 말을 하는지 알고 있습니다. 즉, 프리셉트론은 필터링된 AC입니다. 이 필터링(또는 AS의 선형 조합)의 의미는 명확하지 않습니다.
gpwr : 나는 확실히 신경망의 전문가는 아니지만 자연스러운 질문이 생깁니다. 그리고 이 EA와 인공 지능의 공통점은 정확히 무엇입니까? 최적화 x1-x4는 완전히 자연스러운 수동 방식으로 발생합니다. 따라서 모든 조언자는 인공 지능이라고 부를 수 있습니다. 모든 조언자는 입력 매개변수를 최적화해야 합니다. 그리고 프리셉트론이 AC의 현재 값과 과거 값의 선형 결합으로 계산된다는 사실 또한 결정 요인이 아닙니다. 이제 Expert Advisor 내에서 최적화가 자동으로 수행된다면 이름에 동의할 것입니다.
솔루션 알고리즘이 선험적으로 알려지지 않은 모든 작업은 인공 지능을 나타냅니다. (c) Jean - Louis Lauriere
러시아어로 번역되면 옵션을 완전하거나 단순화하여 솔루션을 얻을 수있는 모든 작업은 부르주아지에 의해 인공 지능으로 분류됩니다. 소련에서 이러한 문제는 응용 수학 섹션과 최적 솔루션 찾기 알고리즘 하위 섹션에 속했습니다.
유리, 왜 그렇게 감정적으로. 이 필터링의 숨겨진 의미에 대한 질문이 거의 확실하게 제기되었으며 결과의 해석에 대한 질문은 아니었습니다. 대략적으로 말하자면: 왜 그런 필터링이 필요한가요? 거래 시스템에 적용할 때 이것은 가장 적절한 질문이 아닐 수도 있지만 MACD가 아닌 정확히 AC인 이유를 정당화할 수도 있습니다.
Mathemat : 유리, 왜 그렇게 감정적으로. 이 필터링의 숨겨진 의미에 대한 질문이 거의 확실하게 제기되었으며 결과의 해석에 대한 질문은 아니었습니다. 대략적으로 말하자면: 왜 그런 필터링이 필요한가요? 거래 시스템에 적용할 때 이것은 가장 적절한 질문이 아닐 수도 있지만 MACD가 아닌 정확히 AC인 이유를 정당화할 수도 있습니다.
그리고 누가 MACD 사용을 금지합니까? 이 경우에만 어드바이저의 구성 가능한 외부 변수가 5개가 아니라 3개가 더 있습니다. 결국 MACD 오실레이터도 조정할 수 있으므로 MACDSample Expert Advisor에서와 같이 최적화해야 합니다.
AC는 기호와 기간을 제외하고는 외부 설정이 없기 때문에 이러한 이유로만 사용되었습니다.
포함 숨겨진 의미를 찾지 마십시오. 모든 것이 원칙에 따라 수행되었으므로 눈에 보이지 않았습니다. 더 간단하고 최적화가 빨라집니다. 이것은 표준 학습 알고리즘 대신 이력 데이터를 기반으로 내장된 유전 전략 옵티마이저를 사용하는 가장 원시적인 신경망을 사용한 예일 뿐입니다. 그 이상도 이하도 아닌.
그건 그렇고, 전략은 같은 이유로 이익을 취하지 않습니다 - 추가 설정 매개 변수. 그것이 구현된다면 거래가 더 수익성이 높거나 더 안정적이 될 가능성이 있습니까?
이제 더 명확해졌습니다. 퍼셉트론이든, 유전자든, 필터든, 5개의 뿔을 가진 악마든 무엇이라고 부르든 고문의 본질은 이것에서 변하지 않습니다. 당신의 영리한 말은 사람들을 오도했고, 퍼셉트론이 무엇인지 설명할 때까지 이해와 건설적인 토론을 기대하지 마세요... 일반적으로 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 최적화되는 모든 매개변수는 하나의 간단한 기능으로 구동됩니다. .
퍼셉트론은 가장 간단합니다. 사실, Reshetov - 잘했습니다. 아무도 MQL4에서 아직 신경망 을 만들지 않은 것 같습니다. 그들은 단지 이야기하고 자랑했습니다. 그러나 EA 자체는 명확한 결론을 내리기에는 너무 적은 거래를 했습니다.
모든 신경망은 실제로 퍼지 패턴 인식을 수행합니다. 그러나 최고의 신경망은 자연스럽습니다. 예를 들어 몇 가지 상황만 인식해야 하는 경우 특히 그렇습니다. 안녕/셀. 그러나 인간의 두뇌는 시장에서 진입/퇴장 신호를 인식하는 데 서투르므로 여기에서도 도움이 되지 않을 것입니다. 퍼셉트론 고유의 XOR 오류는 말할 것도 없고...
그리고 문제는 Forex에는 템플릿이 없다는 것입니다. 지지 및 저항 채널의 움직임과 이러한 방정식의 돌파라는 잘 정의된 패턴이 있습니다. 다른 모든 것은 무작위 이동입니다.
신경망 훈련은 고전적인 조정입니다. 그리고 실제로 어떤 패턴이 있다면 이상적으로는 신경망이 패턴을 잡아낼 것입니다. 지금까지 결과가 없습니다. 위에서 설명한 모델을 제외하고는 패턴이 없기 때문입니다. 그리고 Rosenblat은 60년대에 퍼셉트론을 발명했고 그때도 시장에서 사용하려고 했습니다.
물론 내 말이 레셰토프가 갑자기 멈춰야 한다는 뜻은 아니다. 과시하거나 원망하지 않고 더 편안한 방식으로 일하면됩니다.
이제 더 명확해졌습니다. 퍼셉트론이든, 유전자든, 필터든, 5개의 뿔을 가진 악마든 무엇이라고 부르든 고문의 본질은 이것에서 변하지 않습니다. 당신의 영리한 말은 사람들을 오도했고, 퍼셉트론이 무엇인지 설명할 때까지 이해와 건설적인 토론을 기대하지 마십시오... 일반적으로 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 최적화되는 모든 매개변수는 하나의 간단한 기능으로 구동됩니다. .
이름을 붙인 것은 내가 아니라 일종의 인간의 눈 "퍼셉트론"을 만드는 프로젝트의 이름이었습니다. 인식. 그들은 또한 선형 필터 나 분리기, 또는 오히려 평면의 선형 방정식을 사용하여 부등식과 관련하여 점의 좌표가 분리기의 한쪽에 있고 다른쪽에 있는지 알 수 있습니다(과제 개체 식별 또는 분류). 결과적으로 이러한 분리기는 단일 레이어 신경망이라고 불리기 시작했습니다.
4점에서 값을 취하고 각 값에 계수를 곱하고 합산합니다. 필터로 평활화하지 않는 이유는 무엇입니까?
선형 가중 이동 평균 에 대해 들어보셨습니까?
왜 제공되지 않습니까? - Alt+F4
당신은 이미 MACross인 MACDZeroCrooss를 발명했습니다. 이제 당신은 디지털 필터를 발명했습니다 ;-)
이 표현에 더 많은 포인트가 추가되면 최적화 후 테스터의 모든 기호에서 이익을 얻을 수 있습니다.
이 표현에 더 많은 포인트가 추가되면 최적화 후 테스터의 모든 기호에서 이익을 얻을 수 있습니다.
그런데 Integer는 프로셉트론이 디지털 필터처럼 보인다는 점을 정확히 지적했습니다. 저는 이 분야의 전문가이며 제가 무슨 말을 하는지 알고 있습니다. 즉, 프리셉트론은 필터링된 AC입니다. 이 필터링(또는 AS의 선형 조합)의 의미는 명확하지 않습니다.
나는 확실히 신경망의 전문가는 아니지만 자연스러운 질문이 생깁니다. 그리고 이 EA와 인공 지능의 공통점은 정확히 무엇입니까? 최적화 x1-x4는 완전히 자연스러운 수동 방식으로 발생합니다. 따라서 모든 조언자는 인공 지능이라고 부를 수 있습니다. 모든 조언자는 입력 매개변수를 최적화해야 합니다. 그리고 프리셉트론이 AC의 현재 값과 과거 값의 선형 결합으로 계산된다는 사실 또한 결정 요인이 아닙니다. 이제 Expert Advisor 내에서 최적화가 자동으로 수행된다면 이름에 동의할 것입니다.
러시아어로 번역되면 옵션을 완전하거나 단순화하여 솔루션을 얻을 수있는 모든 작업은 부르주아지에 의해 인공 지능으로 분류됩니다. 소련에서 이러한 문제는 응용 수학 섹션과 최적 솔루션 찾기 알고리즘 하위 섹션에 속했습니다.
즉, 프리셉트론은 필터링된 AC입니다. 이 필터링(또는 AS의 선형 조합)의 의미는 명확하지 않습니다.
거기에는 필터를 통과한 모든 것이 롱 포지션을 열라는 신호로 식별된다는 사실조차 알 수 없습니다. 제거된 모든 것은 숏 포지션으로 간주됩니다. 같은 방식으로 이미 열려 있는 위치 는 추세 반전을 위해 필터링됩니다.
유리, 왜 그렇게 감정적으로. 이 필터링의 숨겨진 의미에 대한 질문이 거의 확실하게 제기되었으며 결과의 해석에 대한 질문은 아니었습니다. 대략적으로 말하자면: 왜 그런 필터링이 필요한가요? 거래 시스템에 적용할 때 이것은 가장 적절한 질문이 아닐 수도 있지만 MACD가 아닌 정확히 AC인 이유를 정당화할 수도 있습니다.
AC는 기호와 기간을 제외하고는 외부 설정이 없기 때문에 이러한 이유로만 사용되었습니다.
포함 숨겨진 의미를 찾지 마십시오. 모든 것이 원칙에 따라 수행되었으므로 눈에 보이지 않았습니다. 더 간단하고 최적화가 빨라집니다. 이것은 표준 학습 알고리즘 대신 이력 데이터를 기반으로 내장된 유전 전략 옵티마이저를 사용하는 가장 원시적인 신경망을 사용한 예일 뿐입니다. 그 이상도 이하도 아닌.
그건 그렇고, 전략은 같은 이유로 이익을 취하지 않습니다 - 추가 설정 매개 변수. 그것이 구현된다면 거래가 더 수익성이 높거나 더 안정적이 될 가능성이 있습니까?
이제 더 명확해졌습니다. 퍼셉트론이든, 유전자든, 필터든, 5개의 뿔을 가진 악마든 무엇이라고 부르든 고문의 본질은 이것에서 변하지 않습니다. 당신의 영리한 말은 사람들을 오도했고, 퍼셉트론이 무엇인지 설명할 때까지 이해와 건설적인 토론을 기대하지 마세요... 일반적으로 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 최적화되는 모든 매개변수는 하나의 간단한 기능으로 구동됩니다. .
모든 신경망은 실제로 퍼지 패턴 인식을 수행합니다. 그러나 최고의 신경망은 자연스럽습니다. 예를 들어 몇 가지 상황만 인식해야 하는 경우 특히 그렇습니다. 안녕/셀. 그러나 인간의 두뇌는 시장에서 진입/퇴장 신호를 인식하는 데 서투르므로 여기에서도 도움이 되지 않을 것입니다. 퍼셉트론 고유의 XOR 오류는 말할 것도 없고...
그리고 문제는 Forex에는 템플릿이 없다는 것입니다. 지지 및 저항 채널의 움직임과 이러한 방정식의 돌파라는 잘 정의된 패턴이 있습니다. 다른 모든 것은 무작위 이동입니다.
신경망 훈련은 고전적인 조정입니다. 그리고 실제로 어떤 패턴이 있다면 이상적으로는 신경망이 패턴을 잡아낼 것입니다. 지금까지 결과가 없습니다. 위에서 설명한 모델을 제외하고는 패턴이 없기 때문입니다. 그리고 Rosenblat은 60년대에 퍼셉트론을 발명했고 그때도 시장에서 사용하려고 했습니다.
물론 내 말이 레셰토프가 갑자기 멈춰야 한다는 뜻은 아니다. 과시하거나 원망하지 않고 더 편안한 방식으로 일하면됩니다.
이제 더 명확해졌습니다. 퍼셉트론이든, 유전자든, 필터든, 5개의 뿔을 가진 악마든 무엇이라고 부르든 고문의 본질은 이것에서 변하지 않습니다. 당신의 영리한 말은 사람들을 오도했고, 퍼셉트론이 무엇인지 설명할 때까지 이해와 건설적인 토론을 기대하지 마십시오... 일반적으로 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 최적화되는 모든 매개변수는 하나의 간단한 기능으로 구동됩니다. .