https://www.mql4.com/go?http://i078.radikal.ru/1007/56/885cb9bceaa5.jpg 24개 막대...첫 번째 레이어 4개 뉴런..두 번째 1개
https://www.mql4.com/go?http://s005.radikal.ru/i210/1007/47/e0b69b015bcb.jpg 55로 첫 번째 6 두 번째 1
예, 아마도 첫 번째 레이어에 더 많은 뉴런을 만드는 것이 가능할 것입니다(여기서 첫 번째 레이어는 6 - 예측에 변경 사항이 없음) ... 하지만 제 생각에는 이것은 그다지 중요하지 않습니다 ... 데이터는 처음에는 반복되고 예측하기가 매우 쉽습니다 ... 더 많은 노이즈를 추가하더라도 ...
예, 아마도 첫 번째 레이어에 더 많은 뉴런을 만드는 것이 가능할 것입니다(여기서 첫 번째 레이어는 6 - 예측에 변경 사항이 없음) ... 하지만 제 생각에는 이것은 그다지 중요하지 않습니다 ... 데이터는 처음에는 반복되고 예측하기가 매우 쉽습니다 ... 더 많은 노이즈를 추가하더라도 ...
하지만 이것은 흥미롭습니다. 나는 당신에게 똑같이 해달라고 요청할 수 있지만 이 경우에 대해
원본 신호에 rnd(20) 노이즈를 추가했습니다. 그림에서 볼 수 있듯이 신호가 더 이상 주기적으로 보이지 않습니다. 그러나 여전히 푸리에의 도움으로 주기적 구성 요소를 꺼낼 수 있습니다. 그림에서 이들은 파란색 화살표입니다. 따라서 원래 기능을 복원하고(일부 정확도로 노이즈가 많을수록 정확도가 낮음) 이를 사용하여 예측할 수 있습니다.
하지만 이것은 흥미롭습니다. 나는 당신에게 똑같이 해달라고 요청할 수 있지만 이 경우에 대해
원본 신호에 rnd(20) 노이즈를 추가했습니다. 그림에서 볼 수 있듯이 신호가 더 이상 주기적으로 보이지 않습니다. 그러나 여전히 푸리에의 도움으로 주기적 구성 요소를 꺼낼 수 있습니다. 그림에서 이들은 파란색 화살표입니다. 따라서 원래 기능을 복원하고(일부 정확도로 노이즈가 많을수록 정확도가 낮음) 이를 사용하여 예측할 수 있습니다.
NS는 이러한 신호를 어떻게 처리합니까? 어렵지 않다면 그림도. 미리 감사드립니다.
예... 여기에 동의합니다. 주기성이 덜 추적 가능합니다... 음, 시도해 볼 수 있습니다. csf 또는 txt 파일에서 이 신호(라인)만 필요합니다... 몇 배 더 오래 ... 그렇지 않으면 짧은게 아프다....
그것은 확실합니다 ...하지만 분기 작성자의 예는 실제로 거의 사인 곡선입니다 ... 그리고 마음을 예측하는 데 많은 시간이 필요하지 않습니다 ... 간단한 그리드는 쉽게 대처할 수 있습니다 ....
http://s58.radikal.ru/i159/1007/66/036b70022eca.jpg
24개 막대에 대한 예측(노란색 선)(초기 데이터의 점을 막대로 간주하는 경우) 2-layer network..1 layer = 4개의 뉴런 ... 2 = 2 ...
http://s59.radikal.ru/i166/1007/63/ef9141d985cf.jpg
55개 막대용... 2개 레이어...1=6뉴런...2=2...
분산 다이어그램을 볼 것이 없습니다. 모든 것이 1 in 1입니다 ....
일반적으로 저자의 예는 성공적이지 않습니다 ... 따라서 ...
IMHO 모든 것....
그리고 두 번째 레이어를 하나의 뉴런으로 만들어달라고 부탁해도 될까요?
보고 싶어.
그리고 두 번째 레이어를 하나의 뉴런으로 만들어달라고 부탁해도 될까요?
보고 싶어.
https://www.mql4.com/go?http://i078.radikal.ru/1007/56/885cb9bceaa5.jpg
24개 막대...첫 번째 레이어 4개 뉴런..두 번째 1개
https://www.mql4.com/go?http://s005.radikal.ru/i210/1007/47/e0b69b015bcb.jpg
55로 첫 번째 6 두 번째 1
예, 아마도 첫 번째 레이어에 더 많은 뉴런을 만드는 것이 가능할 것입니다(여기서 첫 번째 레이어는 6 - 예측에 변경 사항이 없음) ... 하지만 제 생각에는 이것은 그다지 중요하지 않습니다 ... 데이터는 처음에는 반복되고 예측하기가 매우 쉽습니다 ... 더 많은 노이즈를 추가하더라도 ...
Vizard :
예, 아마도 첫 번째 레이어에 더 많은 뉴런을 만드는 것이 가능할 것입니다(여기서 첫 번째 레이어는 6 - 예측에 변경 사항이 없음) ... 하지만 제 생각에는 이것은 그다지 중요하지 않습니다 ... 데이터는 처음에는 반복되고 예측하기가 매우 쉽습니다 ... 더 많은 노이즈를 추가하더라도 ...
음, 사실, 네, 그게 바로 제가 보고 싶었던 것입니다.
고맙습니다.
음, 사실, 네, 그게 바로 제가 보고 싶었던 것입니다.
고맙습니다.
행운을 빕니다... 이런 식으로 시장을 예측할 수 없다는 것은 유감입니다.))) 사실 그리드는 학습 기간을 기억하고 본 것만 보여줍니다.... 그리고 이것은 의 미래 행동 과 거의 일치하지 않습니다. 시장 ....
그것은 확실합니다 ...하지만 분기 작성자의 예는 실제로 거의 사인 곡선입니다 ... 그리고 마음을 예측하는 데 많은 시간이 필요하지 않습니다 ... 간단한 그리드는 쉽게 대처할 수 있습니다 ....
https://www.mql4.com/go?http://s58.radikal.ru/i159/1007/66/036b70022eca.jpg
24개 막대에 대한 예측(노란색 선)(초기 데이터의 점을 막대로 간주하는 경우) 2-layer network..1 layer = 4개의 뉴런 ... 2 = 2 ...
https://www.mql4.com/go?http://s59.radikal.ru/i166/1007/63/ef9141d985cf.jpg
55개 막대용... 2개 레이어...1=6뉴런...2=2...
산포도를 볼 것이 없습니다. 모든 것이 1 in 1입니다 ....
일반적으로 저자의 예는 성공적이지 않습니다 ... 따라서 ...
IMHO 모든 것....
하지만 이것은 흥미롭습니다. 나는 당신에게 똑같이 해달라고 요청할 수 있지만 이 경우에 대해
원본 신호에 rnd(20) 노이즈를 추가했습니다. 그림에서 볼 수 있듯이 신호가 더 이상 주기적으로 보이지 않습니다. 그러나 여전히 푸리에의 도움으로 주기적 구성 요소를 꺼낼 수 있습니다. 그림에서 이들은 파란색 화살표입니다. 따라서 원래 기능을 복원하고(일부 정확도로 노이즈가 많을수록 정확도가 낮음) 이를 사용하여 예측할 수 있습니다.
NS는 이러한 신호를 어떻게 처리합니까? 어렵지 않다면 그림도. 미리 감사드립니다.
나는 기성품 솔루션, 무엇의 솔루션에 대해 조금 이해하지 못했습니다? matcad 파일을 첨부합니다. 이 모든 것을 Photoshop으로 그린 것이 아닙니다. 3분 안에 프로그래밍
여기에 모든 것을 직접 확인할 수 있는 파일이 있습니다. 스펙트럼을 사용하여 입력에 무엇이 있는지 확인하는 방법을 보여줍니다. 그들 자신.
소위 최적 필터가 프로그래밍됩니다.
Topikstarter의 질문은 - 어떤 징후로 거래의 진입과 퇴장을 결정할 수 있습니까? 구입 방법? 판매 방법?
당신은 이미 이것을 위해 꼬임을 찾는 것이 필요하다고 말했습니다. 그리고 matkad에서는 스펙트럼 만 계산되었습니다. 즉, 절반만 계산되었습니다. 그래서 최종 해결 방안을 물었습니다. 아마도 Matkad에는 기능 변곡점을 분석하기 위한 기성 도구가 있을 것입니다.
Topikstarter의 질문은 - 어떤 징후로 거래의 진입과 퇴장을 결정할 수 있습니까? 구입 방법? 판매 방법?
당신은 이미 이것을 위해 꼬임을 찾는 것이 필요하다고 말했습니다. 그리고 matkad에서는 스펙트럼 만 계산되었습니다. 즉, 절반만 계산되었습니다. 그래서 최종 해결 방안을 물었습니다. 아마도 Matkad에는 기능 변곡점을 분석하기 위한 기성 도구가 있을 것입니다.
나도 모르게 원래 기능을 복원했다면. 그런 다음 함수의 굴절이 매우 간단하게 결정되며 이를 위해 내장된 matkad 수단이 필요하지 않습니다.
함수의 이전 값이 현재 값보다 작으면 성장합니다.
이전 것이 더 크면 우리는 떨어집니다. 부호 변경점 사이에 최대값 또는 최소값이 있습니다...
나도 모르게 원래 기능을 복원했다면. 그런 다음 함수의 굴절이 매우 간단하게 결정되며 이를 위해 내장된 matkad 수단이 필요하지 않습니다.
함수의 이전 값이 현재 값보다 작으면 성장합니다.
이전 것이 더 크면 우리는 떨어집니다. 부호 변경점 사이에 최대값 또는 최소값이 있습니다...
하지만 이것은 흥미롭습니다. 나는 당신에게 똑같이 해달라고 요청할 수 있지만 이 경우에 대해
원본 신호에 rnd(20) 노이즈를 추가했습니다. 그림에서 볼 수 있듯이 신호가 더 이상 주기적으로 보이지 않습니다. 그러나 여전히 푸리에의 도움으로 주기적 구성 요소를 꺼낼 수 있습니다. 그림에서 이들은 파란색 화살표입니다. 따라서 원래 기능을 복원하고(일부 정확도로 노이즈가 많을수록 정확도가 낮음) 이를 사용하여 예측할 수 있습니다.
NS는 이러한 신호를 어떻게 처리합니까? 어렵지 않다면 그림도. 미리 감사드립니다.
예... 여기에 동의합니다. 주기성이 덜 추적 가능합니다... 음, 시도해 볼 수 있습니다. csf 또는 txt 파일에서 이 신호(라인)만 필요합니다... 몇 배 더 오래 ... 그렇지 않으면 짧은게 아프다....
Topikstarter의 질문은 - 어떤 징후로 거래의 진입과 퇴장을 결정할 수 있습니까? 구입 방법? 판매 방법?
당신은 이미 이것을 위해 꼬임을 찾는 것이 필요하다고 말했습니다. 그리고 matkad에서는 스펙트럼 만 계산되었습니다. 즉, 절반만 계산되었습니다. 그래서 최종 해결 방안을 물었습니다. 아마도 Matkad에는 기능 변곡점을 분석하기 위한 기성 도구가 있을 것입니다.
https://www.mql4.com/go?http://i054.radikal.ru/1007/a0/08aaba6e7c05.jpg
가장 먼저 떠오르는 것은 아마도 저자에게 .... 파란색 \u003d 신호 ...이 신호의 검은 색 지연1 .. 우리가 판매하거나 구매하는 교차로에서 .... 그런 신호로 + 우리는 ... 시장에 없습니다)) )
글쎄, Prival은 이미 이것에 대해 썼습니다 ...