Sinir ağının girdilerini beslemek için bir dizi gösterge arayın. Tartışma. Sonuç değerlendirme aracı. - sayfa 2
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
Parmaklarda.
Biri konuşur, diğeri cevap verir.
İnsan boyu (cm):
1-inanılmaz
10 olamaz
30-muhtemel
100 belki
176-doğru
200-muhtemel
230 - olamaz
300 inanılmaz.
Bu, doğrusal olmayan bir dönüşüm örneğidir.
Ve bunu şanslı bir maymun ilkesine göre yaparsanız. Örnek olarak CCİ'yi alalım, mevcut tüm geçmiş üzerinde çalıştırıyoruz, test sonuçlarına göre, her zaman birleşecek değil, kârın olduğu bölümler seçiliyor. Ardından, momentumu, bolinger'ı, hareketli ortalamaları alıyoruz ve aynı şekilde karlı bölümleri seçiyoruz. Ticaret sanal olarak yapılır ve ilk seçimde elde edilenden daha kötü olmayan sonuçlar veren sistem gerçek ticarete izin verir. Tarih tekerrür ediyorsa işe yaramalı. Ayrıca, bu yaklaşımın avantajı, uygun bir durumun tahmini süresindedir. Kriterlerinize göre karlı bölümler seçilmeli, peki işlem sayısı, ortalama işlem, maksimum dezavantaj, başarılı bölümün süresi var, küçük bir fikrim var, biraz sonra dile getireceğim.
burada başka bir başlıkta size.merhaba
NS hakkında bir şeyler öğrenmek her zaman ilginçti, ancak bu konuyla ilgili bir dizi literatür okumaya başlar başlamaz kafam kaynamaya başlıyor ve sonunda NS'nin ne olduğunu bile anlayamıyorum.
ne olduğunu basit bir örnekle (tabii deyim yerindeyse) açıklarmısınız
teşekkürler
Tutmak.
Tutmak.
ia takoe uge chital mnogo navernoe mne ne dano poniat chto takoe NC
cpacibo
ia takoe uge chital mnogo navernoe mne ne dano poniat chto takoe NC
cpacibo
Neye ihtiyacın var!?
Evet, Ulusal Meclisin 176 cm'nin doğru olduğunu nasıl anladığını anlayın.
Evet, Ulusal Meclisin 176 cm'nin doğru olduğunu nasıl anladığını anlayın.
Mdya ... Ama sin90% = 1 - bu doğru mu?
Evet, Ulusal Meclisin 176 cm'nin doğru olduğunu nasıl anladığını anlayın.
İşte süreç!
Önceki örneğim, doğrusal olmayan bir çan dönüştürme işlevidir.
Genel olarak, en sık kullanılırlar, her durumda böyle bir işlevim var: (2 / (1-2 ^ (-x)) -1
Excel veya matcad'de deney yapın. yukarıdaki örnekle. çok şey netleşecek.
burada başka bir başlıkta size.
Tüm saygımla, minimum bir gösterge seti bulmak ve sonuçları sadece kendi amaçlarım için değerlendirmekle de çok ilgileniyorum.Üzgünüm, ama buradan hiçbir yere gitmeyeceğim ve düşüncelerimi ifade edeceğim, yine de sinir ağları ile doğrudan ilgili olmadıklarını kabul ederler.
daha fazla kod ve TS sonuçlarının değerlendirilmesinin küçük bir açıklaması. Yalnızca kapanış fiyatı yerine, bir ticari işlemin sonucunu kullanmanız gerekir.Geometri ile arkadaş olan, kodu düzeltin
double Dispersia (int i, int N)
{
// bu alt program, kapanış fiyatından sapmanın varyansını hesaplar.
// doğrusal regresyon çizgileri
// IMHO ortalama değerden varyans oldukça yeterli değil, belki dağılım
// örneğin y=b*x+c açıklanırsa varyans (ortalamadan) eğim açısına, derinliğe bağlıdır
// örnekleme ve yayma . Benim versiyonumda, varyans sadece yayılmaya bağlıdır.
// Elbette, özellikle sistemleri hesaplarken üs veya üs kullanmak daha iyidir
// hıza dayalı ivmeler, sonra kendin, üzgünüm aptal .
çift Pi=3.141592653589793; // denklik operatörünü unuttum .
int j;
double a,b,Summ_x,Summ_y,Summ_x_2,Summ_xy,Sapma,StdDeviation,Sredn_y,AC;
için (int x=1;x<N;x++)
{j=N-x+i;
Summ_x=Toplam_x+x;
Summ_y=Toplam_y+Kapat[j];
Summ_xy=Summ_xy+x*Kapat[j];
Summ_x_2=Summ_x_2+MathPow(x,2);
}
b=((N-1)*Toplam_xy-Toplam_x*Toplam_y)/((N-1)*Toplam_x_2-MathPow(Toplam_x,2));
a=(Toplam_y-b*Toplam_x)/(N-1);
Ortalama_y=Toplam_y/(N-1);
for ( x=N ;x>=1 ;x--)
{
j=N-x+i;
eğer (b >0 )
{
AC= MathAbs(Kapat[j]-(b*x+a))*MathSin(Pi/2-MathArctan(b)) ;
}
eğer (b<0)
{
AC=MathAbs(Close[j]-(b*x+a))*MathSin(MathArctan(b)-Pi/2) ;
}
Sapma=Sapma+ MathPow(AC,2) ;
}
StdDeviation=MathSqrt(Sapma/N);
dönüş(StdDeviation*StdDev);
}
Sonucu bu formüle göre değerlendirirsek, TS iki parametre ile tanımlanır: regresyon çizgisinin eğimi ne kadar iyi olursa o kadar iyi ve yalancı dağılım sıfıra ne kadar yakınsa o kadar iyidir.