Não está claro quais são os inputs ideais para o NS.
Eles (inputs) o quê? não contêm padrões contraditórios? ou que outro critério de idealidade?
Não está claro quais são as entradas ideais para o NS.
Eles (inputs) são o quê? Não contêm padrões contraditórios? Ou que outro critério de idealidade?
Insumos do ponto de vista da negociação.
O indicador mostra o que deve ser ensinado ao NS, ao aprender com um professor. Ou seja, o que deve estar na saída da rede.
Entradas do ponto de vista da negociação.
O indicador mostra o que você deve ensinar ao NS, ao aprender com um professor. Ou seja, qual deve ser a saída da rede.
Você fez uma verificação de contradição?
Isso ocorre quando o passado de um exemplo é semelhante, mas o futuro é multidirecional.
Você já fez uma verificação de contradição?
É quando o passado do exemplo é semelhante, mas o futuro é divergente.
"O passado do exemplo é semelhante" é semelhante a quê?
Depende dos dados inseridos na entrada da rede.
O indicador calcula apenas a saída desejada da rede (em diversas variantes), não calcula nenhum futuro ou entrada. O que alimentar a entrada é outro tópico.
Para um sistema de rollover (sempre no mercado), é melhor usar um método de sinal ou buffer analógico.
Para um sistema com stop loss e take profit fixos, o segundo método.
Criei o indicador para simplificar a preparação dos exemplos de treinamento.
A forma como a rede identificará esses exemplos depende de suas habilidades.
"o passado do exemplo é semelhante" é semelhante a quê?
Depende dos dados fornecidos à entrada da rede.
O indicador calcula apenas a saída desejada da rede (em diversas variantes), não calcula nenhum futuro ou entrada. O que alimentar a entrada é outro tópico.
Para um sistema de rollover (sempre no mercado), é melhor usar um método de sinal ou buffer analógico.
Para um sistema com stop loss e take profit fixos, o segundo método.
Criei o indicador para simplificar a preparação dos exemplos de treinamento.
A forma como a rede identificará esses exemplos depende de suas habilidades.
Vamos nos fazer de bobos, vamos lá.
Há uma correlação entre dois exemplos (por exemplo), um exemplo (exemplo de treinamento) é um exemplo porque tem um passado (essas entradas) e um futuro (essas saídas desejadas).
Nesse contexto, o maior problema é quando o mesmo passado de dois exemplos tem um futuro diferente; em princípio, esses exemplos não podem ser aprendidos pela grade. E esse é o principal problema pelo qual as redes na RV não funcionam.
Vamos nos fazer de bobos, vamos lá.
Não foi minha intenção. Achei que tinha entendido mal a pergunta.
Há uma correlação entre dois exemplos (por exemplo), um exemplo (exemplo de treinamento) é um exemplo porque tem um passado (essas entradas) e um futuro (essas saídas desejadas).
Nesse contexto, o maior problema é quando o mesmo passado de dois exemplos tem um futuro diferente; em princípio, esses exemplos não podem ser aprendidos pela grade. E esse é o principal problema pelo qual as redes na RV não funcionam.
Agora sei que acertei a pergunta.
Ainda não sei o que vou alimentar a entrada da grade (ainda estou buscando soluções ideais). Mas já sei exatamente (esse indicador me dirá) o que deve estar na saída.
Uma das opções para resolver seu problema (na minha opinião):
Pegue duas grades, treine uma para compras e a outra para vendas. Então, se ambas as grades fornecerem sinais multidirecionais, ignore o sinal.
Eu nem estava indo. Achei que não tinha entendido a pergunta.
Agora sei que entendi direito.
Ainda não sei o que vou alimentar a entrada da rede (ainda estou buscando soluções ideais). Mas já sei exatamente (esse indicador me dirá) qual deve ser a saída.
Uma das opções para resolver seu problema (na minha opinião):
Pegue duas grades, treine uma para compras e a outra para vendas. Então, se ambas as grades fornecerem sinais multidirecionais, ignore o sinal.
Sim, bem, a ideia é clara, ela tem seu lugar. Acho que muitos operadores de rede terão interesse.
Obrigado pelo desenvolvimento postado.
Ele não é redesenhado?
Ele não está redesenhando?
Não, ele não está redesenhando.
P.S. Ele só desenha.
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Sampler:
O indicador (i_Sampler.mq5) calcula os sinais de entrada no mercado, que pode ser utilizado para treinamento da rede neural.
Autor: Serj