神经网络只在夜间开启交易。她发现了黄牛党吗? - 页 2

 
Ivan Butko:
这就是我想问的,难道不是吗?)自己对这种行为也很好奇。没有对美国和欧洲的单一贸易

是的,它考虑到了价差。看一下主题中所附的截图,这是真实的4天。
在训练过程中,它是否考虑到了市场价差或手动设置恒定价差?
 
elibrarius:
你有一个购买的黑盒子。
这就是它的缺点,你不能自己修改它。
看看它的文档,也许有这种可能性。
你没有人可以问))。我们既不知道该设备,也不知道官方的预售说明,更不知道发给客户的文件。
我也没有)作者仍然在销售没有底座的黑盒子。

我稍后会与他们联系,并公布有关该软件的所有信息。
 
Ivan Butko:
我也没有)作者现在卖的是一个没有底座的黑盒子。

我稍后会与他们联系,并公布有关该软件的所有信息。

我很感兴趣。我的问题会有答案吗?

 
multiplicator:
在训练过程中,它是否考虑到了市场价差,或手动设置的恒定价差?
要么你在网上等待24小时的报价,然后模拟整个测试期的价差,要么你想测试多久就等待多久
 
Vasily Belozerov:

有什么地方可以看到一对的余额和TALES的图表,在市场上有一个订单,有固定的手数?

而这里,在第三个帖子中,就是你所要求的。2年内最大缩水170点。而在真实的情况下,我有几个训练在一身。
 

Ivan Butko:

在这个神经网络中,加法器的输入信号是什么?有多少人?什么样的神经网络,简单的单层加权训练还是更复杂的? 在对你所问的问题一无所知的情况下,你能说什么。 你能列出它的培训内容吗?

 
Vladimir M.:

在这个神经网络中,加法器的输入信号是什么?有多少人?什么样的神经网络,简单的单层加权训练还是更复杂的? 在对你所问的问题一无所知的情况下,你能说什么。 你能列出它的培训内容吗?

你可以选择 "分类 "或 "回归",以及 "预测下一个条形 "或 "预测趋势值",这些都是参数 "深度",你可以设置从零开始的条形数量,考虑多少条形,最大20条。而什么、哪里、如何,如上所述--黑箱。

 
Ivan Butko:

有一个参数 "深度",你可以设置从零开始的条数,考虑多少,最大20条。 你可以选择 "分类 "或 "回归",以及 "预测下一个条 "和 "预测趋势值"。而什么,在哪里,以及如何,正如上面已经说过的--黑箱。

对不起,但我假设在 "黑匣子 "的幌子下有一个简单的神经网络,就像文章中描述的那样https://www.mql5.com/ru/articles/497

例如,你可以打开或关闭酒吧或其他东西,并通过测试器运行它。你可以引入过滤器,按时间,在一天内输入。尝试检查一下也不难,也许你会得到同样的结果。

Нейронные сети - от теории к практике
Нейронные сети - от теории к практике
  • www.mql5.com
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования. Понятие о нейронных сетях...
 
Ivan Butko:
而这里,在第三个帖子中,就是你所要求的。2年内最大缩水170点。而在真实的情况下,我有几个训练在一身。
所以我想看到一条钱的线,但它不在那里。
 
Ivan Butko:
我曾多次训练过一个神经网络。他们每个人都有不同的盈利图,但他们每个人都只在晚上和清晨开放交易。

我觉得我已经决定交易亚洲策略了

样本很小,刚刚开始,但网络的行为是令人好奇的,尽管最 "货币 "的时期是美洲和欧洲。

这是否意味着神经网络已经找到了一个有效的策略?还是训练它,让它整天都在交易更好?



买25戈比,甚至不问它的交易情况? 嗯......嗯,这很荒谬。

图表显示,它是平的,它的交易没有止损和长线止损。一次罕见的撤资将吃掉所有的利润和一半的存款。

很明显,在训练中,有一些过滤器,只允许在低波动率或按时间进行交易。它可能只是一个限制器,不一定是在NS的水平。

如果你问这样的问题,在回测器中也不工作吗?

它看起来像一个正常的自我训练器,有一些自由度,也就是说,它是以一种伪随机的方式进行训练的,所以训练的结果各不相同,这是正常的。

在另一个主题上传的视频中,你也可以看到它训练了一组模型,然后利用测试期拟合出最佳模型,就像遗传优化一样。也就是说,这也是某种配合,但NS的训练方式不一样。

而且为什么要费力地创建一堆相同的主题呢?这只是广告