Обсуждение статьи "Нейронные сети - от теории к практике" - страница 10

 
Hailong Song:
Nice Post, В ваших кодах, вы упомянули Trade\Trade.mqh и Trade\PositionInfo.mqh, не могли бы вы предоставить ссылку на скачивание этих двух файлов? Большое спасибо!

Спасибо.

Trade\Trade.mqh и Trade\PositionInfo.mqh - это файлы в стандартной библиотеке, расположенной в папке Metatrader.

Вам не нужно скачивать их отдельно.

 
Evgeniy Scherbina:

я суть ваших претензий не понял, а формула нормализации вообще классическая

[Удален]  

Еще один полезный проект ralated.

https://www.mql5.com/en/forum/338341/page4#comment_17770620

The Ultimate AI EA Project
The Ultimate AI EA Project
  • 2020.07.14
  • www.mql5.com
Hello everyone. I would like to call upon every worthy programmer and trader to a crucial mission...
 
Спасибо, это действительно отличное введение в NN.
 
Стронг нечитабелен, но я думаю, что это потрясающе.
 

Подскажите, что я делаю неправильно, скомпилировал код из статьи, заполнил параметры. При запуске оптимизации в каждом проходе у меня указано одно и то же значение прибыли

 

Способ оптимизации сети является "SMART", даже если он не использует обычный алгоритм "BACKPROPAGATION".

Обратное распространение автоматически регулирует веса, чтобы свести выходную "ОШИБКУ" (или потери) к истинному значению.

Что разумного в применении этой сети Feed Forward Network?

- Вместо решения оптимизационной задачи "обратного распространения", решаемая оптимизационная задача, скорее всего, будет называться "Feature Fitting"

или "Задача извлечения признаков". Таким образом, полученное решение будет... "Учитывая торговые правила, какие характеристики лучше всего работают или максимизируют торговый результат".

В этом смысле задача больше похожа на "правильный способ представления торговой ситуации вместо подгонки функции (обычное использование Deep Learning)".

Что такое функции в Deep Learning?

- Интересная вещь в Deep Learning заключается в том, что каждый слой сети работает как настраиваемое линейное преобразование, что позволяет изменять пространство, в которое проецируются данные,

и это создает новое представление (новые особенности).

 

открывает только 1 сделку в бэктесте



 
Спасибо за ваши статьи.
 

Важный вопрос:

RSI N прошлых значений установлен на 14(N=14).

Количество входов равно 10 (прошлые значения).

Есть ли в этом проблема? Кажется, что результаты ML могут быть нестабильными?

Пожалуйста, ответьте....


Спасибо