신경망 프로그래밍 질문 - 페이지 2

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grasn :
수학 :

그래스 감사합니다. 나는 또한 아마추어 실험 (2 년 전) 후에 꿈을 꾸는 것을 멈췄지만 분명히이주기를 아직 해결하지 못했습니다. 특히 자격을 갖춘 NS를 수행하지 않았기 때문에 ...

예, 아무 것도 아닙니다. NA에 대한 나의 비관론을 무시하십시오. 모두 각자의 길을 가야 합니다. 그건 그렇고, 신호 구조에 대한 오랜 연구는 친근한 포럼 ( https://www.mql5.com/en/forum/ )의 자료를 기반으로 계속 개발한 모델을 개발하는 데 많은 도움이 되었습니다. 50458 ). Vladislav 와 토론의 다른 많은 참가자들이 표현한 아이디어(Alex에 대해 말하는 것이 아닙니다)가 프로세스에 대한 제 자신의 경험과 이해와 매우 잘 맞았습니다.

추신: 그건 그렇고, SGI가 개발하고 SGI가 무너졌을 때 http://www.purpleinsight.com/ 에서 판매되는 연구용으로 MineSet을 추천합니다(패턴을 찾아야 하는 경우). 분류 및 뛰어난 시각화 기능을 포함하여 필요한 데이터 마이닝 도구 세트가 있습니다.


사실, NS는 아주 잘 작동합니다. 당신의 비관론은 이해할 만합니다. 저도 이 상황을 겪었습니다. 표준 접근 방식은 확실히 작동하지 않습니다. 분명히 관련 응용 프로그램을 탐색하지 않은 것 같습니다. 노력하다. NS 연구를 위한 매우 훌륭하고 이해하기 쉬운 프로그램은 Neuroshell2입니다. 거의 모든 유형의 NS가 있습니다. 네트워크를 MT4에 쉽게 연결하여 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.

일반적으로 모든 NS는 MQL4에서 직접 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다. GA MT4를 사용하거나 자체적으로 국회의 가중치를 선택할 수도 있습니다. 비관주의는 상상력과 환상의 부족에 의해서만 결정됩니다. 기본적으로 제한이 없습니다...

 
Mathemat :
예, dob-zorge , 입력에 제출해야 하며 예측하지 않아야 합니다.
그게 궁금한데, 국회가 대략적인 마감을 발표할 수 있을까요?
아니면 국회의 출력 신호에 집중해야 합니다.
계산에서 NN은 시그모이드 함수 F(x)의 공식을 사용하며 출력은 -0.5에서 0.5까지입니다.
 
klot :

실제로 NS는 매우 잘 작동합니다. 당신의 비관론은 이해할 수 있습니다. 저도 이 상황을 겪었습니다. 표준 접근 방식은 확실히 작동하지 않습니다. 분명히 관련 응용 프로그램을 탐색하지 않은 것 같습니다. 노력하다. NS 연구를 위한 매우 훌륭하고 이해하기 쉬운 프로그램은 Neuroshell2입니다. 거의 모든 유형의 NS가 있습니다. 네트워크를 MT4에 쉽게 연결하여 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.

일반적으로 모든 NS는 MQL4에서 직접 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다. GA MT4를 사용하거나 자체적으로 국회의 가중치를 선택할 수도 있습니다. 비관주의는 상상력과 환상의 부족에 의해서만 결정됩니다. 기본적으로 제한이 없습니다...

좋은 조언에 감사드립니다. 하지만 예를 들어 피보나치 수준 은 가장 정교한 NN만큼 잘 작동합니다. 그리고 이것은 전혀 비관주의가 아니라 상식, 연구 및 다른 모델 및 전략과의 NS 예측 결과의 비교 분석에 근거한 단순한 결론입니다. 작업을 위해 매우 좋은 도구인 NeuroSolution(패턴 찾기용 MineSet)을 사용했습니다.

내 말을 믿으십시오. 나는 환상과 상상력이 풍부하고 많이 시도했습니다. 물론, 나는 국회 사용에 대해 절대적인 반대자는 아니지만 스스로 결론을 내렸습니다.

어쨌든 더 성공적인 예측을 기원합니다. :에 대한)

 
grasn :
클로트 :

실제로 NS는 매우 잘 작동합니다. 당신의 비관론은 이해할 만합니다. 저도 이 상황을 겪었습니다. 표준 접근 방식은 확실히 작동하지 않습니다. 분명히 관련 응용 프로그램을 탐색하지 않은 것 같습니다. 노력하다. NS 연구를 위한 매우 훌륭하고 이해하기 쉬운 프로그램은 Neuroshell2입니다. 거의 모든 유형의 NS가 있습니다. 네트워크를 MT4에 쉽게 연결하여 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.

일반적으로 모든 NS는 MQL4에서 직접 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다. GA MT4를 사용하거나 자체적으로 국회의 가중치를 선택할 수도 있습니다. 비관주의는 상상력과 환상의 부족에 의해서만 결정됩니다. 기본적으로 제한이 없습니다...

좋은 조언에 감사드립니다. 하지만 예를 들어 피보나치 수준은 가장 정교한 NN만큼 잘 작동합니다. 그리고 이것은 전혀 비관주의가 아니라 상식, 연구 및 다른 모델 및 전략과의 NS 예측 결과의 비교 분석에 근거한 단순한 결론입니다. 작업을 위해 매우 좋은 도구인 NeuroSolution(패턴 찾기용 MineSet)을 사용했습니다.

내 말을 믿으십시오. 나는 환상과 상상력이 풍부하고 많이 시도했습니다. 물론, 나는 국회 사용에 대해 절대적인 반대자는 아니지만 스스로 결론을 내렸습니다.

어쨌든 더 성공적인 예측을 기원합니다. :에 대한)

예측에 신경망 이 필요하다고 누가 말했습니까?
 
예보는 수문기상 센터, 점쟁이, 점쟁이가 처리합니다.

아마도 모든 사람이 자신의 일을 해야 하고 신경망에는 완벽하게 해결하는 작업이 주어져야 합니다!
예: 교수대 또는 유령의 이미지를 인식하려면?
 
VBAG :
예보는 수문기상 센터, 점쟁이, 점쟁이가 처리합니다.
더 많은 주식 분석가 :))
 
Integer :
VBAG :
예보는 수문기상 센터, 점쟁이, 점쟁이가 처리합니다.
더 많은 주식 분석가 :))
예, 물론, 그리고 그들의 말에 대해 결코 책임을 질 준비가 되어 있지 않은 더 많은 사람들이 있습니다.
또는 그들의 표현은 단어에 대한 유희에 가깝기 때문에 항상 정확히 반대로 해석될 수 있습니다. 즉시 "글쎄, 우리가 그것에 대해 이야기했습니다 ...."를 입력하십시오.
네, 사실 그게 요점이 아닙니다.
누군가를 화나게 하려는 의도는 아니었어요
나는 단지 예측이라는 단어를 싫어했고, 그것은 신경망 에 수치가 되었습니다. ..,
그리고 국가를 위해 그들과 함께. .
모든 참가자에게 경의를 표합니다.
블라디미르
 

신경망에 데이터를 표시하는 방법을 조금 설명하겠습니다. 예를 들어 Champ의 EA에서 입력 그리드 중 하나는 평균 비율을 허용합니다.

       ema15 = iMA ( " EURUSD " , PERIOD_M15 , 199 , 0 , 1 , 0 , 1 ) ;
       ema13 = iMA ( " EURUSD " , PERIOD_M15 , 132 , 0 , 1 , 0 , 1 ) ;
       ema8 = iMA ( " EURUSD " , PERIOD_M15 , 66 , 0 , 1 , 0 , 1 ) ;
       ema7 = iMA ( " EURUSD " , PERIOD_M15 , 46 , 0 , 1 , 0 , 1 ) ;
       ema5 = iMA ( " EURUSD " , PERIOD_M15 , 6 , 0 , 1 , 0 , 1 ) ;       
       
       input [ 0 ] = ( ema15 - Close [ 1 ]) * 15000 ;
       input [ 2 ] = ( ema13 - Close [ 1 ]) * 10000 ;
       input [ 1 ] = ( ema8 - Close [ 1 ]) * 12000 ;
       input [ 3 ] = ( ema7 - Close [ 1 ]) * 15000 ;
       input [ 4 ] = ( ema5 - Close [ 1 ]) * 10000 ;
       input [ 5 ] = ( ema15 - ema8 ) * 12000 ;
       input [ 6 ] = ( ema13 - ema7 ) * 15000 ;
       input [ 7 ] = ( ema8 - ema5 ) * 10000 ;

더 부드러운 입력을 얻으려면 숫자를 곱하십시오.

또한, 그리드는 기록에서 무작위로 가져온 신호에 대해 훈련되었습니다(400이 매우 작다고 가정해 봅시다 => 임의의 기간을 기억하는 것은 단순히 예외적입니다). 다음과 같이 출력했습니다.

1.0 - 낮 동안 70포인트 이상 상승하고 30포인트 미만 하락.

0.9 - 60 위로 25 아래로

0.8 - 40 위로 20 아래로

0.75 - 플랫

0.7 - 40 아래로, 20 위로

0.6 - 60 아래로 25 위로

0.5 - 70 아래로 30 위로

하루 훈련 후 다른 샘플로 테스트하면 좋은 결과(훈련이 아닌) ... 그 다음 Expert Advisor가 만들어지고 막대가 낮아지면(예를 들어 70프로비타 포인트가 아니라 20프로비타 포인트), 결과는 인상적입니다.

모두에게 행운을 빕니다.

 
그게 다야, 계획 , 모두 동일하고 분류가 얻어지며 이것은 고무적입니다. 아이디어 주셔서 감사합니다!

추신: 그리고 비밀이 아니라면 어떤 종류의 그리드입니까? 나는 지금까지 Jordan/Elman을 만지작거렸다.
 
Mathemat :
그게 다야, 계획 , 모두 동일하고 분류가 얻어지며 이것은 고무적입니다. 아이디어 주셔서 감사합니다!

추신: 그리고 비밀이 아니라면 어떤 종류의 그리드입니까? 나는 지금까지 Jordan/Elman을 만지작거렸다.



사실 제가 다 썼어요. C#에서 :) 그것을 알아내고 자신만의 것을 구현하는 것이 더 쉽습니다. 예를 들어, 수정된 그리드 학습 알고리즘이 있습니다. 그리드는 다층(예: 8 - 60 - 20 - 1)으로 위원회로 통합되어 있습니다. 각 그리드는 자체 아이디어를 구현합니다.
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