Nöro ağlar - sayfa 9
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
Her şey orijinal sinyalin ne olduğuna, türevinin ne olduğuna ve sonuç olarak ne elde etmek istediğimize bağlıdır. Ancak elbette, dönüşümler ne kadar az olursa o kadar iyidir, çünkü her dönüşüm orijinal sinyale doğal olarak nihai sonucu olumsuz yönde etkileyebilecek ek bozulmalar getirir.
LeoV писал(а) >>
"Eşik sinyallerini yükseltmek" ne anlama geliyor?
Orijinal sinyal belirli bir eşiği geçtiğinde maksimum veren türev bir sinyalle ilgiliydi - yani. yukarıdaki örneğin bir genellemesi.
Her şey orijinal sinyalin ne olduğuna, türevinin ne olduğuna ve sonuç olarak ne elde etmek istediğimize bağlıdır.
Yani, her şey eldeki göreve geliyor.
Düşünce trenimi mahkemeye vermeme izin verin - ağı nasıl ve neden kullanacağım.
Seyirci açısından.
Aracın fikri mevcut olmalıdır.
Resmi tamamlamak için: fikir, giriş sinyallerini (veya onaylarını) almak için ağı kullanmak ve ardından işleme eşlik etmek ve "kendi başına" çıkmaktır - ya stop loss veya bir ters sinyal alarak.
Burada öğretmenle ve öğretmensiz öğrenmekten bahsediyoruz.
Ve Neuroshell kullanıcılarına (belki diğer programlarda benzer bir tane vardır - sadece bilmiyorum) - Nöral Göstergeler eklentisi ile ilgili bir soru ortaya çıktı.
Bazı varsayımlarımı ifade edeceğim (yanlışsam düzeltin).
Turboprop'a (tahmin veya ATP2) veya olasılıksal olanlara dayalı olağan sinirsel kabuk ağlarını alırsak, eğitim öğretmenle birlikte gider. Bir öğretmen olarak, bazı göstergeler alıyoruz - ya Optimal %Değişim türünün standart Sinirsel Çıktıları ya da fiyat değişikliği ya da Al/Sat bayrağı ya da aynı zikzağa dayalı bir şey (tartışıldığından beri) vb. . Bu nedenle, öğretmenin sinyallerinin bir şekilde girdi verileriyle tutarlı olması gerektiği varsayımı vardır. Aksi takdirde, örneğin - girdi kademeli olarak büyür, sonra düşer, ancak çıktı sabit kalır gibi durumlar mümkündür. Veya - girdi sabittir - çıktı önce keskin bir şekilde yükselir, sonra azalır. Burada birçok seçenek var ve çok fazla girdi olduğunda her şey daha da kötüleşiyor. Ve bu tür şeyler, büyük olasılıkla, ağın bir stupora düşebileceği gerçeğine yol açar - sonuçta, aynı girdi verileri farklı çıktılara yol açar veya tam tersi.
Bu nedenle, burada bir sonuca varılabilir - DOĞRU öğretmeni bulmanın çok zor olduğu, eğer bir hata yaparsak, iyi girdilerle bile ağı mahvetme riskimiz var.
Olası bir çözüm, denetimsiz olan ve stratejinin amaç işlevlerine uyarlanan nöral Göstergeler eklentisinden ağları kullanmaktır.
Soru - bu eklentinin diğer nöroshell ağlarına göre açık bir avantajı var mı?
Giriş olarak bir dizi önceki YÜKSEK KAPALI DÜŞÜK değeri sağlayarak olası hareket yönünü tahmin etmek için bir sinir ağı kullanabiliyorken neden tekliflerin türevlerini aldığını anlamıyorum.
peki, bu 400 bar derinliğinde ;) ? H1 ve daha az zaman dilimlerinde AÇIK fiyatını da hesaba katmanız gerekir. M1 için toplam 400 X 4 = 1600 giriş değeri HCLO: 60 bar ilerideki yönü tahmin etmek yeterli olacaktır))). Sadece uygun bir analiz programı ve bir süper bilgisayar bulmak için kalır.
Giriş olarak bir dizi önceki YÜKSEK KAPALI DÜŞÜK değeri sağlayarak olası hareket yönünü tahmin etmek için bir sinir ağı kullanabiliyorken neden tekliflerin türevlerini aldığını anlamıyorum.
peki, bu 400 bar derinliğinde ;) ? H1 ve daha az zaman dilimlerinde AÇIK fiyatını da hesaba katmanız gerekir. M1 için toplam 400 X 4 = 1600 giriş değeri HCLO: 60 bar ilerideki yönü tahmin etmek yeterli olacaktır))). Sadece uygun bir analiz programı ve bir süper bilgisayar bulmak için kalır.
En önemli şey uygun bir analizör programı bulmak)))
Üzgünüm, elbette, ama ne - böyle bir yaklaşımda olumlu bir deneyim oldu mu?
En önemli şey uygun bir analizör programı bulmak)))
Üzgünüm, elbette, ama ne - böyle bir yaklaşımda olumlu bir deneyim oldu mu?
Pekala, H4'te 4-5 bar ileride, yeniden öğrenmeden 2-3 hafta içinde yüzde 90-100 güvenilir bir şekilde evet..
Çünkü normal bir program bulmak gerçekçi değil, forex'e ek olarak www.wasm.ru çalışmalısın ;)
Ve eğer Forex rastgele bir gürültü olsaydı, uzun zaman önce onu terk ederdim.
Dürüst olmak gerekirse, anlamadım ...))) İdeal öğretmene gelince, ideal olana ihtiyacımız olduğu bir gerçek değil ......
Avantaj, öğretmen olmamasıdır .....
Giriş olarak bir dizi önceki YÜKSEK KAPALI DÜŞÜK değeri sağlayarak olası hareket yönünü tahmin etmek için bir sinir ağı kullanabiliyorken neden tekliflerin türevlerini aldığını anlamıyorum.
peki, bu 400 bar derinliğinde ;)? H1 ve daha az zaman dilimlerinde AÇIK fiyatını da hesaba katmanız gerekir. M1 için toplam 400 X 4 = 1600 giriş değeri HCLO: 60 bar ilerideki yönü tahmin etmek yeterli olacaktır))). Sadece uygun bir analiz programı ve bir süper bilgisayar bulmak için kalır.
Sorun şu ki, fiyat tarihteki 400 barlık aralığın ötesine geçtiğinde, sinir ağı ne yapacağını bilemeyecek ve fiyatın nasıl hareket ettiğinden bağımsız olarak bu aralığa doğru bir sinyal verecek.... ..
Dürüst olmak gerekirse, ben...
Dedikleri gibi, doğru soru cevabın çoğunu içerir. Bu nedenle, böyle bir cevaptan bile bazı sonuçlar çıkarılabilir ..))
Müstehcenliğimi bağışlayın ve bir akıl yürütme sorusu daha sunmama izin verin:
Mevcut pazar aşamasını belirlemek için bir sinir ağı kullanılabilir mi?
Ne anlama geldiğini açıklayayım.
Bu durumda, piyasanın aşaması, bir eğilimin varlığı veya yokluğu anlamına gelir (muhtemelen bu bir düzdür).
Tamam, öğretmeni bırakalım. Eğitimsiz bir ağ ele alalım.
Girdileri, girdi parametreleri alanında kümeler ortaya çıkacak şekilde seçmeniz gerektiği ortaya çıktı (yetersizliğim için beni bağışlayın), en iyi ihtimalle İKİ:
Biri bir trend için, diğeri bir daire için.. (belki sadece bir küme bir trenddir ve diğer her şey bir trend değil mi?).
Her şey böyleyse:
Çıkış sinyali belirli bir kümeye ait nasıl, hangi biçimde gösterilecek?
Bu kümeler, girdi seçme aşamasında gezinmek için gerçekçi bir şekilde görselleştirilebilir mi?
Böyle bir ağ tasarlarken, süreci bir şekilde metodik olarak kontrol etmek mümkün mü, yoksa şansa güvenmek zorunda mısınız - işe yarayacak, işe yaramayacak (elbette soru naif)))?
Samimi olarak.
// materyal öğrenmeye gitti
Backprop'a gelince, algoritma için standart bir hata kullanılmasının yanlış olduğunu eklemek isterim.