O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 72
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Eu nem mesmo entendo o que você escreveu aqui).
Há uma abordagem ainda mais complexa por meio de metamodelos, que requer um pouco mais de conhecimento e experiência. Tudo isso foi escrito no tópico e nos artigos do MO. Ele foi inventado e expressado por mim pela primeira vez.
O que é modéstia? Como lidar com ela e se isso deve ser feito?
Independentemente do que você alimentar a entrada da rede neural, sempre obterá o Graal até que os dados sejam alimentados. Ж)
...
Combinei as duas ideias, e o resultado é o seguinte: em vez de MLP- Neuron-Filter(Neuron Butko - como Maxim o chamou), ele já realiza a tarefa de filtrar entradas pré-preparadas.
Ou seja, as entradas (condições de entrada) são selecionadas manualmente, e o filtro executará qualquer uma das seguintes tarefas, mesmo no agregado: 1) Permitir/negar a negociação 2) Selecionar a direção da negociação: COMPRAR ou VENDER 3) Transferir a abertura de uma posição para o futuro (aguardar a abertura), se a condição de abertura permitir um sinal que opere no tempo (por exemplo, a posição acima/abaixo das linhas do indicador etc.) e já comece a sinalizar a abertura.
Como a arquitetura do código contém coeficientes (pesos), que não são multiplicados e não realizam nenhuma operação matemática, sua própria presença é adequada para chamar os conjuntos de otimização pela palavra "modelo". Um exemplo da abordagem abaixo: Como sempre: nem todas as condições de entrada são boas, você também deve escolher/encontrar/criar/criar/colecionar e fazer experiências com elas.
O ponto do exemplo é o seguinte: a abordagem formal (apenas o cumprimento da condição de entrada, sem filtragem), mesmo que os parâmetros das ferramentas de pré-cálculo sejam otimizados (períodos de indicadores, etc.), no exemplo atual, dá uma ameixa no futuro.
Na maioria dos casos, a re-otimização no histórico e a ameixa (ou flat) - no forward. E assim, em todos os conjuntos - um após o outro, você clica - todos eles se debatem ou despencam, ou ganham um pouco (acidentalmente). Mas se você adicionar um filtro neural, poderá encontrar esses modelos nos resultados da otimização em algum lugar no topo da lista. Otimização EURUSD H1 2000-2021
Previsão para 2021-2025
Considerando que, uma vez antes de eu ter postado previsões semelhantes, havia um terminal de metaquotes, sem spreads e outras coisas.
Aqui eu tenho uma conta da Aisimarkets, na qual 99% de todos os testes do terminal anterior falharam. Poucas negociações, agora precisamos trabalhar nisso. Mas como substituto do MLP, acho que o método é bom.
Mas, como substituto do MLP, acho que o método é bom.
Você não usa o MLP agora? Não está claro, os critérios de otimização são internos ou personalizados?
Você não está usando o MLP agora? Não está muito claro: os critérios de otimização são internos ou personalizados?
algum lugar no fórum colocou um consultor no Mashka, o que tornou o bate-papo GPT
o mais interessante é que o código analisa a МАшка tanto no sentido de aumentar o número de barras quanto de diminuí-lo.
É claro que não tentei aplicar isso na prática devido a repetidos fiascos ao usar indicadores, mas acho que há algo nisso.
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TC fez uma pergunta sobre o tópico de negociação no MN1
Acho que a ideia desse tipo de negociação , devido à defasagem decente dos indicadores, acabará se resumindo à análise da situação econômica e não do gráfico.
E as vovós da loja vizinha disseram que os ovos subiram de preço por causa da invasão marciana. A MA também é basicamente um filtro digital ruim, apenas com os mesmos coeficientes. É por isso que o desempenho é tão ruim.
... Mas se você adicionar um filtro neural... ... Forward 2021-2025
Não há negociações suficientes, isso é algo a ser trabalhado. ... ...
Consegui aumentar um pouco o número de negociações, mas a qualidade do crescimento do saldo sofreu um pouco
Tentei o seguinte filtro:
Se High1 >= High2 , então IN[0] = valor numérico N1 Se High1 < High2, então IN[0] = valor numérico N2 Se Low1 >
= Low2, então IN[1] = valor numérico N3 SeLow1 < Low2 , então IN[1] = valor numérico N4 E assim qualquer construção pode ser feita.
N(i) e - otimizar no otimizador do testador.
Em seguida, somamos todos eles.
Sem quaisquer ativações e compensações, pois elas não são necessárias aqui, tudo será feito pelo algoritmo genético do otimizador. Adicione a soma obtida a alguma condição "manual", como "Se a mosca cruzou a mosca e a soma dos sinais for maior que 0", então COMPRE. Se você simplesmente adicionar a soma dos sinais para comprar ou vender sem intervenção manual, nada de bom sairá.
Mas como um filtro - interessante. O que também é interessante, já que o candle tem direções, faz sentido adicionar "mobilidade" aos preços, porque eles têm sua própria cronologia OHLC, dependendo da cor. Assim, adicionei condições adicionais aos dados de entrada: Se o candle estiver para cima, então: "Se High1 >= High2 , então IN[0] = valor numérico N1.... então LOW".
E se a vela estiver em baixa, vice-versa - o primeiro coeficiente descreverá outra regra (espelho): " If Low1 >= Low2 , then IN[0] = valor numérico N1" E aqui, de forma puramente subjetiva - o resultado acima (conjunto) eu obtive exatamente após adicionar essa mobilidade. Aparentemente, há algo "intelectual" ou, de outra forma, significativo nisso.
O resultado é a IA mais precisa