交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 512 1...505506507508509510511512513514515516517518519...3399 新评论 Dr. Trader 2017.10.21 14:43 #5111 elibrarius。向那些为NS解决了回归 问题的人提问。你用什么作为训练值（然后预测什么）？ 有一些变种。 1) 1个输出，包括下一栏的价格增量（对我来说似乎不感兴趣，因为一栏的价格增量通常不重要）。2）10-20条的输出，10-20条的价格增量（似乎很耗费资源和时间，但能提供更好的准确性。）3) 输出1个沿之字形的极值的增量价格（例如，在之字形中，15个柱子后将有一个极值及其价格）。在您看来，哪个方案更好？也许有更好的东西？ 如果预测是针对未来的几个柱子（第2页和第3页），很明显，其执行的概率会下降。什么数字才是最佳的？我尝试了第1点，模型找到了一些规律性的东西。阿列克谢（本主题的作者）建议不看一个柱子而是看几个柱子，通过实验选择看多远。在他的案例中，有一个分类，但在我的案例中，对于回归也是如此，与第1点相比，这个方法略微提高了结果。 这与第2点类似，但确切地说，对于一堆出口，我没有训练模型，我只是为每个新目标做了一个。对于 "之 "字形，我不能肯定，没有什么对我有用，但我在这个主题中看到，情况恰恰相反。 Yuriy Asaulenko 2017.10.21 15:56 #5112 埃利布留斯。 我在想，如果预测是50%左右，在MO上浪费时间是否有意义。我想，这将会是对泥浆的同样处理。 如果预测没有差别，为什么要在结果简单的更复杂的事情上花费数倍的时间？一般来说，在你花时间在MO-NS上之前，你应该首先决定它们的用途以及为什么需要它们。我已经决定，它们是对古典TC的补充，而不是对古典方法的替代。我还没有接触到现成的系统，但模型的结果非常好。 Mihail Marchukajtes 2017.10.22 20:09 #5113 尤里-阿索连科。一般来说，在你花时间在MO-NS上之前，你应该首先决定它们的用途以及为什么需要它们。我已经决定，它们是对古典TC的补充，而不是对古典方法的替代。我还没有接触到现成的系统，但模型的结果非常好。古老如长毛象的蛋，也是一个正确的说法。NS可能是TC的补充，但不是代替它，关于这些分类中的零和一的数量，一年多前在这个主题中讨论过。你只是不想听.... Grigoriy Chaunin 2017.10.23 04:38 #5114 为什么这只狗需要第五条腿？即TC NS。 Vitaly Muzichenko 2017.10.23 05:00 #5115 我关注这个话题，我总是看到同样的东西 Alexander Ivanov 2017.10.23 05:20 #5116 维塔利-穆齐琴科。我关注这个话题，有一件事我总是看到它是NEUROSET!它是在 "训练 "水--以便它 "记住 "并自己离开。一段时间后--水会 "学会 "并自己舀起来。这就是人工智能的创造方式--你必须违背逻辑行事，然后你会找到办法。所以我在看....他显然是一个真正的神经病人，这个铲子) Alexander Ivanov 2017.10.23 10:26 #5117 它经常被写成...神经网络 制造事物 - 绘制它们，创造它们......。它有点违背人类的逻辑....。比方说，它是。但无定形--超级智能--如果没有它的 "创造者"，根本无法创造任何东西。"它"（人工智能）需要模仿。没有它，就不会有发展。突然间，它会在网上发现ISIS伊斯兰教徒的在线手册，这将是人类的末日。所以我们必须教育人工智能--在道德的框架内。否则就会比瓦哈比人差10000000000倍。 Alexander Ivanov 2017.10.23 10:28 #5118 我曾经尝试用Basic创建人工智能，那是在1998年代。在一台计算机上 -ZX_SPECTRUM。 Mihail Marchukajtes 2017.10.23 10:30 #5119 Alexander Ivanov 2017.10.23 10:32 #5120 Mihail Marchukajtes: 来吧!!!!我有一个，但只是在九十年代初，到了最后，它趋于稀少，尽管我也用BASIC写了我的第一个程序....。问题是，每个人都有一个打击率。 1...505506507508509510511512513514515516517518519...3399 新评论 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
向那些为NS解决了回归 问题的人提问。
你用什么作为训练值（然后预测什么）？
有一些变种。
1) 1个输出，包括下一栏的价格增量（对我来说似乎不感兴趣，因为一栏的价格增量通常不重要）。
2）10-20条的输出，10-20条的价格增量（似乎很耗费资源和时间，但能提供更好的准确性。）
3) 输出1个沿之字形的极值的增量价格（例如，在之字形中，15个柱子后将有一个极值及其价格）。
在您看来，哪个方案更好？也许有更好的东西？
如果预测是针对未来的几个柱子（第2页和第3页），很明显，其执行的概率会下降。什么数字才是最佳的？我尝试了第1点，模型找到了一些规律性的东西。
阿列克谢（本主题的作者）建议不看一个柱子而是看几个柱子，通过实验选择看多远。在他的案例中，有一个分类，但在我的案例中，对于回归也是如此，与第1点相比，这个方法略微提高了结果。 这与第2点类似，但确切地说，对于一堆出口，我没有训练模型，我只是为每个新目标做了一个。
对于 "之 "字形，我不能肯定，没有什么对我有用，但我在这个主题中看到，情况恰恰相反。
我在想，如果预测是50%左右，在MO上浪费时间是否有意义。我想，这将会是对泥浆的同样处理。
如果预测没有差别，为什么要在结果简单的更复杂的事情上花费数倍的时间？
一般来说，在你花时间在MO-NS上之前，你应该首先决定它们的用途以及为什么需要它们。
我已经决定，它们是对古典TC的补充，而不是对古典方法的替代。我还没有接触到现成的系统，但模型的结果非常好。
一般来说，在你花时间在MO-NS上之前，你应该首先决定它们的用途以及为什么需要它们。
我已经决定，它们是对古典TC的补充，而不是对古典方法的替代。我还没有接触到现成的系统，但模型的结果非常好。
古老如长毛象的蛋，也是一个正确的说法。NS可能是TC的补充，但不是代替它，关于这些分类中的零和一的数量，一年多前在这个主题中讨论过。你只是不想听....
为什么这只狗需要第五条腿？即TC NS。
我关注这个话题，我总是看到同样的东西
我关注这个话题，有一件事我总是看到
它是NEUROSET!
它是在 "训练 "水--以便它 "记住 "并自己离开。
一段时间后--水会 "学会 "并自己舀起来。
这就是人工智能的创造方式--你必须违背逻辑行事，然后你会找到办法。
所以我在看....他显然是一个真正的神经病人，这个铲子)
它经常被写成...神经网络 制造事物 - 绘制它们，创造它们......。它有点违背人类的逻辑....。
比方说，它是。
但无定形--超级智能--如果没有它的 "创造者"，根本无法创造任何东西。"它"（人工智能）需要模仿。没有它，就不会有发展。
突然间，它会在网上发现ISIS伊斯兰教徒的在线手册，这将是人类的末日。
所以我们必须教育人工智能--在道德的框架内。
否则就会比瓦哈比人差10000000000倍。
我曾经尝试用Basic创建人工智能，那是在1998年代。在一台计算机上 -ZX_SPECTRUM。
来吧!!!!我有一个，但只是在九十年代初，到了最后，它趋于稀少，尽管我也用BASIC写了我的第一个程序....。
问题是，每个人都有一个打击率。