"Büyüyen Nöral Gaz: MQL5'te Uygulama" makalesi için tartışma - sayfa 2
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Merhaba,
Harika iş için teşekkürler, bu çok heyecan verici.
Bu aktüel için Uzman Danışmanı indirebilir misiniz? Bu, Strateji Test Cihazı kullanılarak test edilebilir mi?
Ancak oldukça eski - derleyici değiştirildi ve şimdi kod hata ve uyarılar veriyor!
Çok ilginç,
Bunu uygulamak ve sabit bir nöronal ağ yerine kullanmak için sabırsızlanıyorum.
İlginç bir makale!
Ancak oldukça eski - derleyici değiştirildi ve şimdi kod hatalar ve uyarılar üretiyor!
Merhaba
Topluluktan GNG kullanarak EA geliştirmeyi başaran var mı diye soruyorum?
sonucun iyi olup olmadığını soruyorum?
Teşekkürler
Merhaba
Topluluktan GNG kullanarak EA geliştirmeyi başaran var mı diye soruyorum?
sonucun iyi olup olmadığını soruyorum?
Teşekkürler
Peki... ne kadar zaman sonra? Beş ay o_O kimse istekli değil, bu yüzden belki bu konuda kendim yorum yapabilirim.
Bu makalede gördüğünüz uygulamada NN, radyal tabanlı fonksiyonlar ağı olarak adlandırılan ağın kendi kendini uyarlayan bir çeşididir. GNG algoritmasına dayalı bir EA'yı, uyarlanabilir olmayan bir tür kümeleme sinir ağına dayalı aynı tür bir EA ile karşılaştırırsanız, büyük olasılıkla GNG ile onsuz olduğundan daha iyi sonuçlar elde edersiniz. Dolayısıyla, ikinci sorunuza yanıt vermek gerekirse, evet, sonuç az önce açıkladığım anlamda iyidir.
Birincisine dönersek, ben de içinde GNG olan EA'lar geliştirdim ve orta derecede iyi çalıştı, yaşasın. Ancak, günlük kullanım için kural olarak nöral olmayan diğer algoritmaları tercih ediyorum. YSA'nın her zaman bir "kara kutu" sunduğunu hatırlatarak bunu destekleyebilirim, yani girdi verilerini işlediğinde orada neler olup bittiğini gerçekten anlamıyorsunuz. Bu da YSA'nın yalnızca, YSA'nın bir şekilde çıkarmasını istediğiniz, kesinlikle bilinmeyen içsel bağımlılıklara sahip tamamen yapılandırılmamış bir veri kümesine sahip olduğunuz bir durumda tercih edilen bir algoritma olacağı anlamına gelir. Not: doğru bir sonuç için herhangi bir vaat olmaksızın. Başka herhangi bir durumda, yani veri setinizdeki bağımlılıkların nasıl organize edilebileceğine dair bazı fikirleriniz olduğunda, önce onu yapılandırmanın diğer, daha deterministik "beyaz kutu" yollarını denemek istersiniz. Binlercesini.