文章 "神经网络：从理论到实践" - 页 10

[Dmitriy Parfenovich]

Hailong Song:
Nice Post, In your codes, you mentioned Trade\Trade.mqh and Trade\PositionInfo.mqh, can you provide the download link of those two? many thanks!

Thanks.

Trade\Trade.mqh and Trade\PositionInfo.mqh are the files in the standard library located in the Metatrader folder.

You do not need to download them separately.

[Boris Egorov]

Evgeniy Scherbina:

我不明白你的主张的实质，而正常化公式是一个典型的公式

[[删除]]

另一个有用的 ralated 项目。

https://www.mql5.com/en/forum/338341/page4#comment_17770620

[Zeke Yaeger]

谢谢，这真是对 NN 的一个很好的介绍。

[changquan89]

强的看不懂，但是我觉得很厉害。

[Игорь Медведев]

您能告诉我我做错了什么吗？我编译了文章中的代码，并填写了参数。当我运行优化 时，每次的利润值都是一样的

[CatalaniCD]

即使不使用常规的 "反向传播 "算法，优化网络的方式也是 "智能 "的。

反向传播会自动调整权重，以便将输出 "ERROR"（或损失）降至真值。

这种前馈网络应用的智能之处是什么？

- 解决的优化问题可能被命名为 "特征拟合 "或 "特征提取问题"，而不是解决 "反向传播 "的优化问题。

或 "特征提取问题"。这样，得到的解决方案是..."给定交易规则后，哪些特征表现更好，或使交易产出最大化"。

从这个意义上说，这个问题更多涉及的是 "以适当的方式来表示交易情况，而不是拟合一个函数（深度学习的常规用法）"。

什么是深度学习的特征？

- 深度学习的有趣之处在于，每个网络层都是可调整的线性变换，这允许改变数据投射 的空间、

从而创建新的表示（新特征）。

[dustin shiozaki]

在回溯测试中仅打开 1 笔交易

[emad koosha]

感谢您的文章。

[taylor.yaron]

一个重要问题：

RSI N 过去值设置为 14（N=14）。

输入数为 10（过去值）。

有问题吗？似乎 ML 结果可能不稳定？

请回答....。

谢谢