人工神经网络。
07041982:
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在这个主题中，我提议分享神经网络领域的经验"请向我解释一下，既然任何一个女人都可以随时生下斯宾诺莎，为什么还要人为地制造它......"(c) ;)
在这个主题中，我提议分享我在神经网络领域的经验。学习MQL5中建立和训练网络的原则是很有趣的。 我期待着你的评论。
我不想把代码贴出来，因为我不想对我不使用标准类和库 等写代码的特殊风格有任何不必要的闪失，这很难理解，有很多变量。我会用一句话更好地解释它。
我采取了十个神经元；第一个神经元计算什么是更高的MA或当前价格，第二个神经元--前一个条形上的MA或前一个条形上的价格，等等，所有十个神经元。每个神经元决定价格是上升还是下降，所有10个意见加起来给我们一个答案，例如，价格将以90%的概率上升（10个神经元中有9个投赞成票，1个投反对票）。 每个神经元包含一个条件：如果价格低于MA，它输出1或-1，这取决于被优化的参数。1意味着它为价格上涨投票，-1意味着价格下跌。优化是训练神经网络的过程。就这样了。
- 2010.10.26
- Dmitriy Skub
- www.mql5.com
也许你可以用新的文章https://www.mql5.com/ru/articles/497， 重写你的TS，那里的代码并不复杂，它应该适合你的目的，看来你也有一个由一个神经元组成的网络委员会。
但如果我们讨论它，我们应该讨论这个主题，而不是讨论这个主题，因为没有什么主题可讨论。
- 2012.10.06
- Dmitriy Parfenovich
- www.mql5.com
那么也许你可以使用新的文章https://www.mql5.com/ru/articles/497， 重写你的TS，那里的代码并不复杂，应该适合你的目的，似乎你也有一个来自单一神经元的网络委员会。
但是，如果我们讨论它，我们应该讨论这个主题，而不是讨论这个主题，因为没有什么主题可以讨论。
那么，为什么又要重新开始这个话题呢？已经有一些线程和人把神经网当作早餐来吃了，比如joo。
谢谢，但这个论坛上有很多人比我更了解网格。非常乐意在这里阅读它们。
而一般来说，对网络结构和属性的良好理解并不足以在现实生活中（而不是在故事上）创建一个有利可图的系统。这需要在选择网格的输入方面有原创性的想法，至于我--我还在寻找。
神经网络是IMHO算法交易 中最难的部分。这里没有新手。我也是，在从事外汇8年后，花了很多钱，尝试了所有可能的策略和 指标以及所有可能的组合后，才决定这是唯一没有接触过的交易策略。为什么我以前没有试过呢？我认为这太复杂了，需要像 "neurosolutions "这样的特殊程序。事实证明，我错了。最重要的是清楚地了解神经网络的工作原理，其余的是技术问题。
我在大约一天的时间里发明了我的第一个原型神经元网，在15分钟内用纯MQL5 编写了它，用优化训练了它。哦，我的奇迹，结果是令人鼓舞的......水箱的坚固性在几年内都存在，水箱测试很稳定。我现在几乎完全相信，如果圣杯存在，它就藏在神经网络的某处。它的潜力几乎是无限的，我可以在那里添加任何数量的指标和任何数量的参数......而且它可以在纯MQL5 中完成。经过思考和尝试，我之前用标准指标创建专家顾问的所有努力都显得很幼稚。
在 这个主题中 ，我提议分享我在神经网络领域的经验。学习MQL5 中设计和训练网络的原则将是很有趣的。我期待着你的评论。