交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 631 1...624625626627628629630631632633634635636637638...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2018.01.31 15:23 #6301 forexman77:你在第二层的输入有三个神经元被sigmoid处理吗？你如何调整第二层的权重，比如说范围从-1到1，步长为0.1。 在我的网络中，处理完第二层后，交易数量 下降了，我的结果也没有多大改善。当我只是安装了一个有9个输入和一个输出神经元的感知器，然后拿着另一个独立的感知器，在保存了第一个感知器的设置的情况下再次安装它时，情况就不同了。第4个神经元处理前三个神经元的结果，即再加3个权重。 是的，从-1到1，增量为0.1，但不是sigmoid，而是切线 我试着做了一个中间层，权重与第一个输入层相同，交易数量下降了，质量也大大提高了，但优化9个额外的权重太多:) 你的版本听起来不错......我正在考虑在优化的结果上训练传统的NS......我得试试。但我对这种方法已经感到厌倦了 forexman77 2018.01.31 15:35 #6302 马克西姆-德米特里耶夫斯基。第4个神经元处理前三个神经元的结果，即再加3个权重。 我现在试着做一个中间层，权重与第一个输入层相同--交易数量下降了，质量也提高了，但再优化9个权重已经太多:) 你的版本听起来不错......我正在考虑在优化的结果上训练传统的NS......我得试试。但我对这种方法越来越厌烦了。我的印象是，我应该在第一层上做一个指标，然后目测一下第二层上应该应用什么权重。或者用sigmoid处理（那么你得到的值大约在0.2到0.9之间，大致如此），然后你可以采取小的权重，不需要很大的范围。 加上额外的重量而不对输入进行约束，只是一个重量，Dr.Trader向我建议。额外的偏置权重对结果有一点改善，例如，1.7加上偏置就变成了1.8。https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page505#comment_5856699 Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только) 2017.10.04www.mql5.com Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики... Maxim Dmitrievsky 2018.01.31 16:27 #6303 forexman77:我的印象是，你需要在第一层做一个指示器，并直观地看到在第二层应用什么权重。或者用sigmoid处理（那么你就会得到从0.2到0.9左右的值），然后你可以采取小的权重，不需要大范围的权重。 再加上没有绑定输入的额外重量，只是偏置的重量，Dr.Trader向我建议。例如，它是1.7，有偏差，现在是1.8。https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page505#comment_5856699 纯粹的即兴发挥很难做到：）但到目前为止，主要的问题仍然是--重新培训 Yuriy Asaulenko 2018.01.31 16:55 #6304 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 纯粹的即兴表演是很难做到的：）但主要问题仍然是--再培训。那么，5-10个神经元的重新训练根本不是问题）。似乎在你身上就有这样的地方。 电脑上有一个有趣的标本。你有一篇演讲稿。一个噪音被生成并覆盖在这个语音上。然后教一个简单的MLP，我们又听到了几乎纯正的语言。 我对此完全感到奇怪，虽然在Haikin中有类似噪音修改器的描述，作为一个例子。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.01 04:26 #6305 尤里-阿索连科。那么，5-10个神经元的重新训练根本不是问题）。似乎在你身上就有这样的地方。 电脑上有一个有趣的标本。你有一篇演讲稿。一个噪音被生成并覆盖在这个语音上。然后教一个简单的MLP，我们又听到了几乎纯正的语言。 我真的被它吓了一跳，虽然它在《海经》中被描述为一个例子。 是的，但这只是其中一个机器人......如果它不工作--没什么大不了的，我会换成另一个......以此类推，直到发生综合情况：）或者我感到厌烦。 Vladimir Karputov 2018.02.01 14:42 #6306 请不要屈从于侮辱，注意使用脏话。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.01 17:24 #6307 似乎已经错过了一些刺激，我希望我有时间参加。 toxic 2018.02.01 17:54 #6308 Maxim Dmitrievsky: 有些垃圾似乎被遗漏了，我希望我有时间参与。另一个，即我回答捷列耶夫斯基先生的那个，被删除了。我回复特伦提夫关于时间序列 测试的问题，并说当地作家是业余的，因为他们不明白，在70-80%的准确率下，夏普比率将超过20，但他们没有任何意义。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.01 17:58 #6309 我没有。删除了我回复捷列尼夫先生的信息。Terentiev关于时间序列测试，并说当地的文章作者只是业余的，因为他们不明白70-80%的准确性，夏普比率将超过20，他们有一些胡言乱语啊，好的 ) Maxim Dmitrievsky 2018.02.01 17:59 #6310 我一直想知道再教育的问题，所以我发现了一篇有趣的文章，并试图购买它，也许会把它添加到机器人中。 https://hackernoon.com/the-self-learning-quant-d3329fcc9915 我想买下这个机器人，但这有点傻，他在最后才学会如何购买，不知道为什么。 The Self Learning Quant – Hacker Noon 2016.09.27Daniel Zakrissonhackernoon.com Recently there has been a lot of attention around Google DeepMinds victory over Lee Sedol in the board game Go. This is a remarkable… 1...624625626627628629630631632633634635636637638...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
你在第二层的输入有三个神经元被sigmoid处理吗？你如何调整第二层的权重，比如说范围从-1到1，步长为0.1。
在我的网络中，处理完第二层后，交易数量 下降了，我的结果也没有多大改善。当我只是安装了一个有9个输入和一个输出神经元的感知器，然后拿着另一个独立的感知器，在保存了第一个感知器的设置的情况下再次安装它时，情况就不同了。
第4个神经元处理前三个神经元的结果，即再加3个权重。
是的，从-1到1，增量为0.1，但不是sigmoid，而是切线
我试着做了一个中间层，权重与第一个输入层相同，交易数量下降了，质量也大大提高了，但优化9个额外的权重太多:)
你的版本听起来不错......我正在考虑在优化的结果上训练传统的NS......我得试试。但我对这种方法已经感到厌倦了
第4个神经元处理前三个神经元的结果，即再加3个权重。
我现在试着做一个中间层，权重与第一个输入层相同--交易数量下降了，质量也提高了，但再优化9个权重已经太多:)
你的版本听起来不错......我正在考虑在优化的结果上训练传统的NS......我得试试。但我对这种方法越来越厌烦了。
我的印象是，我应该在第一层上做一个指标，然后目测一下第二层上应该应用什么权重。或者用sigmoid处理（那么你得到的值大约在0.2到0.9之间，大致如此），然后你可以采取小的权重，不需要很大的范围。
加上额外的重量而不对输入进行约束，只是一个重量，Dr.Trader向我建议。额外的偏置权重对结果有一点改善，例如，1.7加上偏置就变成了1.8。https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page505#comment_5856699
我的印象是，你需要在第一层做一个指示器，并直观地看到在第二层应用什么权重。或者用sigmoid处理（那么你就会得到从0.2到0.9左右的值），然后你可以采取小的权重，不需要大范围的权重。
再加上没有绑定输入的额外重量，只是偏置的重量，Dr.Trader向我建议。例如，它是1.7，有偏差，现在是1.8。https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page505#comment_5856699
纯粹的即兴表演是很难做到的：）但主要问题仍然是--再培训。
那么，5-10个神经元的重新训练根本不是问题）。似乎在你身上就有这样的地方。
电脑上有一个有趣的标本。你有一篇演讲稿。一个噪音被生成并覆盖在这个语音上。然后教一个简单的MLP，我们又听到了几乎纯正的语言。
我对此完全感到奇怪，虽然在Haikin中有类似噪音修改器的描述，作为一个例子。
那么，5-10个神经元的重新训练根本不是问题）。似乎在你身上就有这样的地方。
电脑上有一个有趣的标本。你有一篇演讲稿。一个噪音被生成并覆盖在这个语音上。然后教一个简单的MLP，我们又听到了几乎纯正的语言。
我真的被它吓了一跳，虽然它在《海经》中被描述为一个例子。
有些垃圾似乎被遗漏了，我希望我有时间参与。
另一个，即我回答捷列耶夫斯基先生的那个，被删除了。我回复特伦提夫关于时间序列 测试的问题，并说当地作家是业余的，因为他们不明白，在70-80%的准确率下，夏普比率将超过20，但他们没有任何意义。
删除了我回复捷列尼夫先生的信息。Terentiev关于时间序列测试，并说当地的文章作者只是业余的，因为他们不明白70-80%的准确性，夏普比率将超过20，他们有一些胡言乱语
啊，好的 )
我一直想知道再教育的问题，所以我发现了一篇有趣的文章，并试图购买它，也许会把它添加到机器人中。
https://hackernoon.com/the-self-learning-quant-d3329fcc9915
我想买下这个机器人，但这有点傻，他在最后才学会如何购买，不知道为什么。