Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 33
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
kelimeleri kullanabilirim...
Çok uzun zaman önce yeni bir gerçeklik paradigması formüle ettim... -:) Kanıtlamak ya da çürütmek imkansız.
İşte burada:
Düzenlilik - rastgeleliğin varlığının bir yoludur (yani özel bir durum). Bunun tersi genellikle doğru değildir.
Buradan:
1. Algılanan gerçeklik, düzenlilik uzayında (yerel dalgalanmalar) bir rastgelelik akışı veya rastgelelik alanında bir düzenlilik akışıdır (öznelerin duygu niyetleri).
2. Böylece. birincisi, bir algı olgusu olarak realitenin (evren) herhangi bir rastgelelik veya düzenlilik içermediğini belirtir. Her ikisi de, insan kavrayışlarının ötesine geçen doğanın tezahürleridir.
Böylece "akış yapabiliriz" ...- :)
Burada g * th (w) hakkında biraz daha düşündüm, burada g = 0,005
İşlemin ilginç olduğu ortaya çıkıyor... Aslında, bu operatörle tüm ağırlıkları +/- 0,005 sıfır civarında daraltıyorsunuz. Bir sonraki döngüde öğrenme sürecinde tekrar "koşmaya" başlayacakları yerden.
Her sayımda bir kez meydana gelen bir tür "öğrenme dürtüsü" ortaya çıkıyor.
Tabii ki, ağırlıkları her çağda bu tür etkilere maruz bırakmanın bir anlamı yoktur - ızgaranın düzgün bir şekilde öğrenmek için zamanı olmayacaktır, çünkü bir çağ, düz bir vektörde bile (bu beş terim gibi) normal eğitim için büyük olasılıkla yeterli değildir. ızgara testi için bana verdiğiniz sinüs). Ağı eğitmek için gerekli olan en uygun dönem sayısını güneyi aramayı öneriyorum. Sisteminizdeki yuga (N dönemleri) her tahminden önce bir kez gerçekleştiğinden, her yuga'nın sonunda (hava tahmininden sonra) denemek mantıklıdır ... Teoride bilginin "sürekliliği" korunmalıdır. ve çok kademeli olarak kaybolacaktır, çünkü yeni vektör eskisinden yalnızca bir sayı ile farklıdır.
Ve bir düşünce daha var. Optimal ağırlık aralığının sınırları konusuyla ilgilenir. Bence limit aralığı olarak +/- ln(D) denemelisiniz, varsayımımı açıklayacağım:
daha önce (sizinle konuşmaya başlamadan önce) genetikte tek katmanlı algılayıcıları kovalamak için çok fazla saat (hatta günler) harcadım. Bu büyüleyici ama anlamsız alıştırma sırasında, başarıyla bilenmiş modellerdeki ağırlıkların nadiren +/- (2.5 : 3.0) ötesine geçtiğini ve bu algılayıcılarda maksimum 8 girdi olduğunu fark ettim. g*th(w) uygulamak için alternatif moment, ağırlıklardan biri +/- ln(D) tolerans aralığına ulaşacaktır.
Burada, Fedor , önemli bir numara var: Bazı girdi vektörleri üzerinde eğitilmiş bir NN'miz varsa, o zaman th() operatörünü tüm ayarlanmış ağırlıklarına uygulamak, bilgisini yok etmez, sadece ağırlıklarının tanımlandığı alanı sıkıştırır. . Bu, NN'nin bilgi işlem gücünden tasarruf sağlayan ve piyasa süreçlerinin olası yarı durağanlığından yararlanan "doygunluk" etkisinden kurtulmanıza izin veren önemli bir noktadır.
Söylediklerinin geri kalanıyla ilgili olarak, düşünmek için zamana ihtiyacım var.
Matkad'ı kullanmayı öğreniyorum... iyi bir araç. Sergey , ama Matkad'daki ızgaranızın sonuçlarına nasıl baktığınızı merak ediyorum? çizelge yapar mısın
Ve bir önemli soru daha - MT4'ten Matkad'a alıntılar nasıl gönderilir?
Evet, grafik yapıyorum. Çok rahat!
Verileri Matkadovsky formatına aktarmaya gelince, daha kolay bir şey yok. Teklif arşivinize girersiniz ve ihtiyacınız olan teklifin üzerindeki dışa aktar düğmesine basarsınız. Bağlam menüsünden "ASCII Metin (*.prn)" seçeneğini seçin, dosyanın kaydedileceği yolu belirtin ve bu kadar. Bu, yerel Matkadovsky formatıdır. Matkad'da bir dosyadan okursunuz: Open=READPRN("FileName.prn")<2>. Dosyadan sadece seçilen TF'deki açılış fiyatlarına karşılık gelen ikinci sütunu okuduğunuz (komutun üst simgesindeki parantezlerle birlikte, gösterge tablosuna bakın) iki anlama gelir (bir dakikanızı ayırın).
Evet, bahsettiğim şey bu değil...
TAMAM. İlginç olacak - söyle bana, her şeyi ayrıntılı olarak imzalayacağım
Teoride bilginin "sürekliliği" korunmalı ve çok yavaş yavaş kaybolacaktır, çünkü yeni vektör eskisinden yalnızca bir sayı farklıdır.
Konuyla ilgili aklıma şu geldi.
Çok uzun zaman önce, "kesin" eğitimle oynadım, tek bir nöron, nöronun girdi sayısına eşit uzunlukta bir vektörle eğitim (sabit önyargı olmadan - değildi) P=w. Sadece eğlence için yaptım. Bu formülasyonda, ızgaranın eğitim örneğinde istediğiniz kadar doğru bir şekilde eğitilebileceği açıktır (ayarlanabilir parametrelerin sayısı doğrusal denklemlerin sayısına eşittir), bu yüzden ORO ile uğraşmadım, ancak şunu anladım: Newton'un yöntemiyle lineer cebirsel denklemler sistemini bir saniyenin bir bölümünde çözerek ağırlıkların kesin değerleri. Etki inanılmaz - 1000 girdili bir algılayıcı alıyoruz ve bir saniyede 1000 örnek uzunluğunda 1000 eğitim vektörü için her biri "0" eğitim hatası veren ağırlık değerlerini alıyoruz! Hayal edebilirsiniz? - Matrix 1000x1000 ve tek bir hata yok! Görünüşe göre bu matrise sadece tek bir küçük eleman ekliyoruz - yeni bir sayım (bir adım ileriyi tahmin etmeye çalışıyoruz) ve olağandışı bir şey olmamalı. Izgara yine de +1 veya -1'i gösterecek, belki de bir tutam tahminde bulunamayacak... Ancak sonuç cesaret kırıcı. 1000000 önceki okumadaki bu ızgara her seferinde boğanın gözüne çarparsa, o zaman burada, hemen - Kozmos'a - +/-1 - 4872365695 yerine. Nasıl! Bir de "tek sayılır" diyorsunuz...
Bütün bunlar, algılayıcının vahşi yeniden eğitiminin bir sonucudur.
Forumdaki bazı hatalar!
Matkad'ı kullanmayı öğreniyorum... iyi bir araç. Sergey , ama Matkad'daki ızgaranızın sonuçlarına nasıl baktığınızı merak ediyorum? çizelge yapar mısın
Ve bir önemli soru daha - MT4'ten Matkad'a alıntılar nasıl gönderilir?
İşte nasıl çalıştığıma bir örnek. Verileri matkad'a aktarıyorum. Daha rahat.
Arşiv, bilgileri istenen biçimde döken bir komut dosyası içerir.
(Zaman-Açık-Yüksek-Düşük-Kapanış-Saat-Dakika-Gün-Ay-Yıl-Hafta içi)
İhtiyaç sadece gerekli grafiğin üzerine bırakın ve gerekli geçmişin tarihini belirtin (geçmiş, alıntı arşivi aracılığıyla zaten yüklenmiş olmalıdır).
Alınan dosyaları aktarıyoruz (örnek GBPUSD_4.prn ve EURUSD_4.prn) matcad dosyasının bulunduğu dizine atın ve orada çalışın.
Çoklu para birimi analizi yapacaksanız delikleri unutmayın, matcad dosyasında verileri nasıl senkronize edeceğimi gösterdim.
Matkad sürüm 14. her şey arşivde