O Piligrimus é um indicador de rede neural.
Qual é o objetivo de seu indicador, camarada... assemelha-se a uma média comum.
Acho que o significado está no nome )
Qual é o objetivo de seu indicador, camarada... assemelha-se a uma média comum.
abriu o código - não consegui perceber....))))
O objetivo deste desenvolvimento é criar um indicador com bom alisamento e um atraso mínimo. Este indicador é apenas um ponto de partida, um esboço de estratégia que decidi implementar. Em muitos cargos descrevi minha abordagem para a criação de indicadores, neste decidi generalizar o material desta direção de meus trabalhos e mostrarei os resultados deste desenvolvimento de indicadores no futuro, já que estou desenvolvendo esta estratégia. Acho que a maioria dos leitores deste tópico não lidou com redes neurais formalizadas, enquanto eu muitas vezes me refiro a elas.
À forte928: Você está certo, é exatamente com isto que pretendo lutar. Com o Mashas comum é difícil fazer qualquer coisa, quando implementado em redes neurais quando elementos de previsão e sistema de feedback compensatório estão embutidos em algoritmos - há uma chance de obter um desempenho decente.
Para luka: Esta é também uma das vantagens desta abordagem. Você não precisa ser sofisticado nos métodos de proteção e codificação, mesmo em código-fonte aberto é impossível desvendar a estratégia.
Neste caso estou usando o pacote Polianálise para meu desenvolvimento, que me permite, após o treinamento de uma rede neural, representar a relação entre entradas e saídas como um polinômio, este polinômio é a rede neural formalizada.
Neste caso estou utilizando o pacote Polianálise para meu desenvolvimento, que me permite, após o treinamento de uma rede neural, representar a relação entre entradas e saídas como um polinômio, este polinômio é a rede neural formalizada.
Palavras bonitas não fazem a imagem mais sólida, o que você oferece dificilmente fará algo mais sensato. Tudo deve ter um sentido na entrada e na saída. Aparentemente está faltando lá e lá.
De fato, o LPF (linha vermelha) de segunda ordem de Butterworth não mostra resultados muito piores em comparação com seu filtro de rede neural. A propósito, onde está o NS no código, e por que seu filho está redesenhando? Esta é uma questão retórica. Uma vez que, com o redesenho, o que vemos na história não corresponde à realidade, surge a verdadeira questão: por que você está nos mostrando algo que não está realmente lá?
De fato, o LPF (linha vermelha) de segunda ordem de Butterworth não mostra resultados muito piores
Você pode me dizer onde eu posso conseguir um LPF Butterworth?
Entretanto, hoje fiz um rascunho de um indicador em uma rede formalizada não-neronal. À primeira vista, ela tem a chance de se tornar um bom indicador. De qualquer forma, tem um grande potencial de melhoria, podemos aumentar significativamente a suavidade e introduzir sinais adicionais. Estou trabalhando na depuração de um TS, nem tudo está indo bem e não terei tempo para realizar testes sérios e construir meu TS com este indicador.
Se alguém estiver interessado neste indicador e houver sugestões sérias para cooperação e criação de TS sobre ele, estou pronto para terminá-lo para uma estratégia específica, não demorará muito tempo.