Bu Mashkino'nun işi değil! - sayfa 5
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
Toplayıcı girdilerinin daldırılması gecikmeli keneler için değil, kendisi için düzenlenirse, şöyle olur :-) yani. ideal MA'nın birinci türevi üzerinde.
Geriye kalan tek şey mükemmel arabayı bulmak. Gerçek Jurik ile kurcalamaya çalışın. İdeal değil, ama yine de ona yakın. Ve ayrıca çok pürüzsüz.
Ah ne kadar ilginç!
Toplayıcı girdilerinin daldırılması gecikmeli keneler için değil, kendisi için düzenlenirse, şöyle olur :-) yani. ideal MA'nın birinci türevi üzerinde.
Neden kimse açıklama istemiyor? :) Her şey herkes için açık mı?
Mevcut çubukta ideal direkler yok. Tahminleri doğru olabilir. Onlardan mı bahsediyoruz?
Vinin'e
Bize düşüncelerinizi söyleyin - bir devam filmi olacak!
Ne yazık ki uzun zamandır okuyucuyum. Bu yüzden bir şey teklif edemem. Konu gerçekten ilginç. Affınıza sığınırım.
Ah ne kadar ilginç!
Toplayıcı girdilerinin daldırılması gecikmeli keneler için değil, kendisi için düzenlenirse, şöyle olur :-) yani. ideal MA'nın birinci türevi üzerinde.
Neden kimse açıklama istemiyor? :) Her şey herkes için açık mı?
Mevcut çubukta ideal direkler yok. Tahminleri doğru olabilir. Onlardan mı bahsediyoruz?
Hayır, ideal bir fare için kenar yumuşatma penceresinin genişliğine ilişkin bir tahminden bahsediyoruz. Size hatırlatmama izin verin, VR'nin sağ kenarında, sadece bu pencerenin genişliğinde karakteristik bir sakinlik bölgesi olan çocukça sosis olmadığını.
Kodda bir hata buldum - Dizini düzeltmeden satırı kaçırdım, sonuç olarak tahmin, pencere başına hesaplanan ağırlıkların ideal Mashka'nın mevcut değeriyle çarpımına dayanıyordu. İşte düzeltilmiş sonuç (bkz. şek.). Burada ağırlıklar (türevi anlamında) bir pencere önce Mashka ile çarpılır.
Bu, önümüzdeki 5 bar için bir tahmin. Tahmin edilebileceği gibi, tahmin eğrisi daha başlangıçta başarıyla çöktü. Denklem sayısında 2'nin üzerinde bir artış (yüz kontrole kadar) önemli bir gelişme sağlamaz.
PS Kendimi daha iyi hissettim!
Vinin'e
Ne yazık ki uzun zamandır okuyucuyum. Bu yüzden bir şey teklif edemem. Konu gerçekten ilginç. Affınıza sığınırım.
Peki, bu konuda bir nöron nasıl şarj edilir. Zayıf değil mi?
Birdenbire, en az iki gizli katmanda doğan NN'nin apriori doğrusal olmayışı bir mucize gerçekleştirecek...
Vinin'e
Ne yazık ki uzun zamandır okuyucuyum. Bu yüzden bir şey teklif edemem. Konu gerçekten ilginç. Affınıza sığınırım.
Peki, bu konuda bir nöron nasıl şarj edilir. Zayıf değil mi?
Birdenbire, en az iki gizli katmanda doğan NN'nin apriori doğrusal olmayışı bir mucize gerçekleştirecek...
Tabii ki, bir nöron yapabilirsiniz. Ama bu sadece nöronlarla ilgili değil. Girdilere karar vermek gerekiyor ama yine de göremiyorum.
Girişler tamam. Ana şey, ticaret için güven aralığını belirlemektir.
Sistem yarım yıl boyunca işlem görür ve ardından keskin bir şekilde ve hatta bazen daha erken boşalır....
Kodda bir hata buldum - Dizini düzeltmeden satırı kaçırdım, sonuç olarak tahmin, pencere başına hesaplanan ağırlıkların ideal Mashka'nın mevcut değeriyle çarpımına dayanıyordu. İşte düzeltilmiş sonuç (bkz. şek.). Burada ağırlıklar (türevi anlamında) bir pencere önce Mashka ile çarpılır.
Bu, önümüzdeki 5 bar için bir tahmin. Tahmin edilebileceği gibi, tahmin eğrisi daha başlangıçta başarıyla çöktü. Denklem sayısında 2'nin üzerinde bir artış (yüz kontrole kadar) önemli bir gelişme sağlamaz.
Seryoga, bu çok kötü bir tahmin, otomatik düzeltme yöntemleri tahmini biraz daha iyi oluşturuyor. VR'ye geçtiğinizde büyük hatalar yapacaksınız
Seryoga, bu çok kötü bir tahmin, otomatik düzeltme yöntemleri tahmini biraz daha iyi oluşturuyor. VR'ye geçtiğinizde büyük hatalar yapacaksınız
Formun doğrusal otoregresyon modellerini kastediyorsanız:
o zaman seninle aynı fikirde olmama izin ver. Gerçek şu ki, neredeyse aynı problemi çözüyorum (karşılaştırın: x[n+1]=SUM{w[i]*x[ni]}, burada i=0...P-1), tek farkla toplam işaretinin altındaki ağırlıkların, daldırma derinliği P'de ve klasik biçimde - bütünleşik olarak daha geniş bir alan üzerinde (korelasyon katsayılarını hesaplarken istatistikleri toplamak için) uyarlamalı olarak belirlendiği. Hiçbir sonucun olmaması, özellikle sinir ağlarının kullanımıyla, doğrusal olmayan yöntemlerle analize geçme isteğimi yalnızca güçlendiriyor.
İdeal bir el çarkını tahmin etme durumuna gelince (grafiği getirdiniz), LPF'nin n'nin 2'den büyük olması gereken n'inci dereceden türevleri kaydetmesini isteyerek tahmin ufkunu önemli ölçüde artırabileceğinizi düşünüyorum. sadece birinci türev korunmuştur, bu nedenle ufuk 2-3 bar daha arttığında bir sıra parçalanmaya başlamıştır.
Seryoga, bu çok kötü bir tahmin, otomatik düzeltme yöntemleri tahmini biraz daha iyi oluşturuyor. VR'ye gittiğinizde çok büyük hatalar yapacaksınız
Formun doğrusal otoregresyon modellerini kastediyorsanız:
o zaman seninle aynı fikirde olmama izin ver. Gerçek şu ki, neredeyse aynı problemi çözüyorum (karşılaştırın: x[n+1]=SUM{w[i]*x[ni]}, burada i=0...P-1), tek farkla toplam işaretinin altındaki ağırlıkların, daldırma derinliği P'de ve klasik biçimde - bütünleşik olarak daha geniş bir alan üzerinde (korelasyon katsayılarını hesaplarken istatistikleri toplamak için) uyarlamalı olarak belirlendiği. Hiçbir sonucun olmaması, özellikle sinir ağlarının kullanımıyla, doğrusal olmayan yöntemlerle analize geçme isteğimi yalnızca güçlendiriyor.
İdeal bir arabanın ekstrapolasyonuna gelince (grafiği getirdiniz), LPF'nin n'nin 2'den büyük olması gereken n'inci dereceden türevleri kaydetmesini gerektirerek tahmin ufkunu önemli ölçüde artırmanın mümkün olduğunu düşünüyorum. benim durumumda, sadece birinci türev korundu, bu yüzden ufuk arttığında, bir sıra 2-3 bar parçalanmaya başladı.
Seryoga ve burada sadece katsayılı toplayıcı kullanılmaz. Yani, bir sinir ağınız olduğu söylenebilir, ancak küçük bir tane. Sizin modelimle benim modelimi karşılaştıralım daha iyi, sizin yapmanız gereken kriterler. MatCAD'de tahmin () kullanacağım ve siz sisteminizi kullanacaksınız. Aynı geliştirme ortamına sahibiz, bu yüzden veri dosyasına karar veriyoruz (alıntı, test süreci - kapat , ortalama veya başka bir şey ..., test alanı). Yalnızca MA tahminini test ediyoruz, MA'nın kendisi uyarlamalı olarak seçilir - nasıl olursa olsun, yalnızca nihai sonuç önemlidir. Her örnek üzerinde test yapıyoruz, böylece istatistiksel güvenilirlik elde ediyoruz (yeterli veri var gibi görünüyor)
Doğru, tahmin ufku uyarlanabilir bir şekilde seçilir ve daha önce belirtilen sınırlar dahilinde değerler alır. İşte dört sayım ilerideki MA tahminime bir örnek:
[hata yok]
Karşılaştırmaya çalışalım mı? Ve eğer öyleyse, kriterlere ilişkin öneriler nelerdir, tek bir okumaya karşılık gelen bir rakam olması arzu edilir, bu yüzden karşılaştırma yapmak daha kolay olacaktır.
Not : Testin süresini çok zorlamayalım, sanırım yapacak çok farklı şeyleriniz var.
PS2 : Doğrulama için mail ile dosya alışverişi yapmak mümkün olacaktır veya bir kelime alabilirsiniz: o)
TAMAM!
İkimiz için bir dosyanın düzgün bir eğriye (MA) göre düzenlendiğini ve ileride N sayım için bir tahmin yapıldığını doğru anladım mı? Eğer evet ise, sonucu şu şekilde değerlendireceğiz: tahmin istatistiklerini (1000 sonuç) 10 sayı ileride (örneğin) toplarız ve apsis ekseni boyunca MA'nın gerçek değerini çizerek Kartezyen koordinatlarda bir tahmin alanı oluştururuz ve ordinat ekseni boyunca tahmini.
Ortaya çıkan bulutu kullanarak, en küçük kareler yöntemini kullanarak düz bir çizgi çiziyoruz ve bu düz çizginin eğiminin tanjantının 1'e daha yakın olacağı yöntem - daha dik!
PS Ve küçük nörona gelince, her zamanki gibi tam isabet :-)