文章 "神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉" 新评论 MetaQuotes 2021.03.16 09:58 新文章 神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉已发布： 利用计算机视觉可以训练神经网络对价格图表和指标的直观表示。这种方法可以对整个复杂的技术指标进行更广泛的操作，因为不需要将它们以数字形式输入神经网络。 在准备一组图像之前，先定义神经网络的用途。理想情况下，在轴枢点上训练网络会很好。根据这个目的，我们需要用最后一个极值柱做截图。然而，这个实验没有实际价值。这就是为什么我们将使用另一组图像。此外，还可以使用不同的数组进行实验，包括上面提到的数组。这也可能为神经网络在解决基于图像的分类任务时的效率提供额外的证据。在连续时间序列上获得的神经网络响应需要额外的优化。 让我们不要把实验复杂化，集中在两类图像上： 买入 - 当价格上涨或达到每日低点时 卖出 - 当价格下跌或达到每日高点时 出于神经网络训练的目的，任何方向的移动都将被确定为价格在趋势方向上达到新的极值。此时将制作图表截图。趋势反转时刻对网络训练也很重要。当价格达到每日高点或低点时，还将制作图表截图。 作者：Andrey Dibrov Sheng Qiang Chang 2021.06.24 06:50 #1 我尝试过输入K线图片并通过ML到进行预测未来走势，但损失结果不能收敛。 okwh 2023.12.24 09:49 #2 用的卷积核是什么内容？ 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 神经网络在交易中的实际应用 (第二部分). 计算机视觉已发布：
利用计算机视觉可以训练神经网络对价格图表和指标的直观表示。这种方法可以对整个复杂的技术指标进行更广泛的操作，因为不需要将它们以数字形式输入神经网络。
在准备一组图像之前，先定义神经网络的用途。理想情况下，在轴枢点上训练网络会很好。根据这个目的，我们需要用最后一个极值柱做截图。然而，这个实验没有实际价值。这就是为什么我们将使用另一组图像。此外，还可以使用不同的数组进行实验，包括上面提到的数组。这也可能为神经网络在解决基于图像的分类任务时的效率提供额外的证据。在连续时间序列上获得的神经网络响应需要额外的优化。
让我们不要把实验复杂化，集中在两类图像上：
出于神经网络训练的目的，任何方向的移动都将被确定为价格在趋势方向上达到新的极值。此时将制作图表截图。趋势反转时刻对网络训练也很重要。当价格达到每日高点或低点时，还将制作图表截图。
作者：Andrey Dibrov