Обсуждение статьи "Растущий нейронный газ - реализация на языке программирования MQL5" - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Привет,
Спасибо за отличную работу, это очень интересно.
Можете ли вы скачать советник для этой статьи? Можно ли протестировать его с помощью Strategy Tester?
Но достаточно старая - в компилятор внесли изменения и сейчас код выдает ошибки и предупреждения!
Очень интересно,
Я с нетерпением жду возможности реализовать его и использовать вместо фиксированной нейронной сети.
Интересная статья!
Но достаточно старая - в компилятор внесли изменения и сейчас код выдает ошибки и предупреждения!
Здравствуйте
Я спрашиваю, удалось ли кому-нибудь из сообщества разработать советник с использованием GNG?
Я спрашиваю, является ли результат хорошим?
Спасибо
Здравствуйте
Я спрашиваю, удалось ли кому-нибудь из сообщества разработать советник с использованием GNG?
Я спрашиваю, является ли результат хорошим?
Спасибо
Ну... после чего? Пять месяцев o_O Никто не хочет, так что, возможно, я могу прокомментировать это сам.
В той реализации, которую вы видели в этой статье, NN представляет собой самонастраивающийся вариант так называемой радиальной сети функций. Если вы сравните советник, основанный на алгоритме GNG, с таким же советником, основанным на неадаптивном типе кластеризационной нейронной сети, то, скорее всего, вы получите лучшие результаты с GNG, чем без него. Поэтому, отвечая на ваш последний вопрос, скажу, что да, результат хороший в том смысле, который я только что объяснил.
Что касается первого вопроса, то я сам разрабатывал советники с GNG внутри, и они работали в меру хорошо, ура. Однако для повседневного использования я предпочитаю другие алгоритмы, как правило, не нейронные. В подтверждение этому могу напомнить, что ANN всегда представляет собой "черный ящик", то есть вы не можете понять, что там происходит, когда он обрабатывает входные данные. Из этого следует, что ANN может быть выбран в качестве алгоритма только в ситуации, когда у вас есть совершенно неструктурированный набор данных с абсолютно неизвестными внутренними зависимостями, которые вы хотели бы, чтобы ANN каким-то образом извлек. Примечание: без каких-либо обещаний на точный результат. В любом другом случае, то есть когда у вас есть некоторые представления о том, как могут быть организованы зависимости в вашем наборе данных, вы захотите сначала попробовать другие, более детерминированные "белые коробки" способов его структурирования. Их тысячи.