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Boa tarde a todos, o gráfico de otimização não é desenhado, após a otimização a seguinte seqüência é emitida
2009.12.21 15:52:54 Houve 897 passes feitos durante a otimização, 897 resultados foram descartados como insignificantes
alguém pode ajudar?
Eu tentei outro terminal, a mesma coisa, sem idéia do que fazer :(
Eu tentei em outro terminal e a mesma coisa, eu não tenho idéia do que fazer :(
Clique com o botão direito sobre os resultados da otimização durante a otimização, e desmarque a opção "pular resultados inúteis". Em geral, usando a busca, o problema é resolvido em 1 minuto, enquanto você "O que fazer, o que fazer?
Pesquisar https://www.mql4.com/ru/search/have%20been%20discarded%20as%20insignificant, um dos resultados é https://forum.mql4.com/ru/24644/page7#191364
Na verdade, tratava-se de outra coisa, eu estabeleci explicitamente usar a data de 20.12.08 a 20.12.09 e tudo estava bem, mas obrigado de qualquer forma, e encontrei estes postos.
Yuri eu queria lhe fazer uma pergunta, em sua conta demo, que está na página 3, você usa apenas sua EA ou você também faz negócios manualmente? e outra pergunta, a EA é configurada para negócios em várias moedas?
Neste EA, todas as redes do comitê recebem o mesmo sinal de entrada e exigem a mesma resposta. Não é surpreendente que as redes converjam para a mesma solução. Neste exemplo, é possível deixar uma grade ou modificar o sistema de entrada para que redes diferentes tenham entradas diferentes, as saídas podem ser deixadas na mesma.
O objetivo do comitê é precisamente alimentá-lo com os mesmos dados, e obter o resultado calculando a média (de preferência sobre as melhores instâncias do comitê). Uma grade pode ser deixada onde os dados de entrada são simples, ou seja, a relação sinal/ruído é grande (isto não se aplica aos mercados). Sim - aqui temos a impressão de que uma grade é suficiente, mas isto porque é treinada em um conjunto de dados deliberadamente limitado (incorretamente), codificado em variáveis altamente dependentes e, portanto, o resultado do treinamento não será aplicável em outras áreas.
É uma boa idéia alimentar diferentes entradas para diferentes malhas, mas deve-se escolher como segmentar o conjunto total em subconjuntos para malhas individuais (que princípio é uma questão à parte, poderia ser natureza de mercado, tipo de transações etc.), mas a qualidade das entradas para cada malha ainda deve ser calibrada.
O objetivo do comitê é precisamente alimentá-lo com os mesmos dados, e obter o resultado calculando a média (de preferência sobre as melhores instâncias do comitê) .....
Sim - aqui você tem a impressão de que uma grade é suficiente, mas isto é porque ela é treinada em um conjunto de dados deliberadamente limitado (incorretamente), codificado em variáveis altamente dependentes, e portanto o resultado do treinamento será inaplicável a outras seções.
Então, acontece que 16 grades inicializadas com pesos aleatórios de -1 a 1, após a primeira execução de ciclos de ano (...) com um InputVector[], obtemos (a julgar pelos logs) 16 saídas idênticas com precisão de 8 caracteres? Não. Há aqui algum tipo de bug.
Você mesmo escreveu que o tema das redes neurais não pode ser apenas levantado. Portanto, temos que descobrir...
Não deve haver uma precisão de 8 dígitos.
Sobre o significado de um comitê:
Existem diferentes estratégias para formar comitês (composições algorítmicas, conjuntos).
A mais simples é a média...
Aqui você pode ler sobre isso em detalhes. Vou lhe dizer imediatamente que a construção de qualquer composição supercomplexa não lhe dará nenhum ganho especial. Trata-se apenas de algo mais.
Você acha que se você der valores de extrema e duração entre eles ao neurônio de entrada, o resultado será mais ou menos satisfatório?
Verificado, não há muito sentido na forma nua. Embora os dados aí contidos pareçam ser exaustivos, os resultados não são grandes, é necessário um pré-processamento sério desses dados, como sempre e em todos os lugares com NSs, e novamente às vezes não funciona.
Verificado, não há muito sentido na forma nua. Embora os dados aí contidos pareçam ser exaustivos, os resultados não são grandes, é necessário um pré-processamento sério desses dados, como sempre e em todos os lugares com NSs, e novamente às vezes não funciona.
Em geral, os resultados mais estáveis são obtidos utilizando que tipo de dados, quem obteve pelo menos resultados inferiores à média? de forma nua no sentido da nua, ou escalonados de 0 a 1 ?
Em geral, os resultados mais estáveis são obtidos quando se usa que tipo de dados, alguém tem pelo menos um resultado mais ou menos médio? em forma nua, você quer dizer completamente nua, ou escalonada de 0 a 1 ?
Até que você tente, é difícil avaliar os benefícios dos insumos, um pode trabalhar melhor em uma área e outro em outra. E você pode obter um resultado médio ao tentar quase qualquer entrada. Nua é sem pré-processamento, "0-1" é apenas um tipo especial de normalização, é bom, mas pode não ser suficiente... O pré-processamento é uma ciência inteira, imho mais complicado do que as próprias redes neurais, e compressão, e sangramento, e codificação e provavelmente muito mais. Você pode começar olhando os artigos de V.A. Krisilov, você pode obtê-los em http://neuroschool.narod.ru/. O que você tem em mente, para colocar uma fase em NS, eu uso apenas como um componente de uma combinação complexa de insumos, nada mais.