关于神经网络编程的问题 - 页 2

新评论
 
grasn:
数学。

谢谢，grasn。我也是在我的业余实验后（几年前）停止了做梦，但显然我还没有解决这个周期的问题--特别是我甚至还没有承担合格的NS...

是的，不客气。不要介意我对NS的悲观态度。每个人都要走自己的路。顺便说一下，对信号结构的长期研究对我开发这个模型帮助很大，我是在一个友好论坛（https://www.mql5.com/ru/forum/50458） 的资料上开发的。碰巧的是，弗拉迪斯拉夫 和其他许多参与讨论的人（我指的不是亚历克斯）所陈述的观点，很好地奠定了我自己的经验和对过程的理解。

PS：顺便说一下，我推荐MineSet用于研究（如果需要找到任何模式），由SGI开发，在这里销售：http://www.purpleinsight.com/，当SGI倒闭时。有一套必要的数据挖掘工具，包括分类，以及优秀的可视化能力（毕竟是SGI创造的，没有人想出一个比眼睛更好的）。


实际上，NS的工作非常好。你的悲观情绪是可以理解的，我经历了同样的情况。标准的方法并不是毫不含糊的，显然你没有调查过相关的应用。Neuroshell2是一个非常好、非常清晰的研究NS的程序。实际上有所有类型的NS。你可以很容易地将它连接到MT4，并立即看到结果。

而一般来说，任何NS都可以很容易地直接在MQL4中进行编程。同样，你可以通过GA MT4或你自己的方式选择NS的权重。 悲观的定义只是缺乏想象力和幻想。 原则上，没有限制......

 
Mathemat:
是的，dob-zorge，这就是你需要输入的东西，而不是预测它。
这就是我想知道的，国家统计局是否有可能给出一个大致的近况。
或者我们应该以NS的输出信号为指导。
在计算中，NS使用了sigmoid函数F(x)的公式，输出等于-0.5到0.5。
 
klot:

实际上，NS的工作非常好。你的悲观情绪是可以理解的，我经历了同样的情况。标准的方法并不是毫不含糊的，显然你没有探索过相关的应用。试试吧。研究NS的一个非常好的、非常清晰的方案是Neuroshell2。实际上有所有类型的NS。你可以很容易地将它连接到MT4，并立即看到结果。

而一般来说，任何一种NS都可以很容易地直接在MQL4中进行编程。你也可以用GA MT4或你自己的方式选择NS的权重。悲观主义只被定义为缺乏想象力和幻想。基本上，没有任何限制。

例如，斐波那契水平 的作用并不比最复杂的数控系统差。而这根本不是悲观主义，只是基于常识、研究和NS预测结果与其他模型和策略的比较分析得出的结论。我在工作中使用NeuroSolution，也是一个非常好的工具（MineSet用于寻找模式）。

请相信我的话，我有足够的想象力和幻想力，并且尝试了很多东西。我当然不是断然反对使用NS，但我自己也得出了结论（你是对的，标准方法根本不起作用）。

在任何情况下，我都希望你的预测更加成功。:о)

 
grasn:
klot。

实际上，NS的工作非常好。你的悲观情绪是可以理解的，我经历了同样的情况。标准的方法并不是毫不含糊的，显然你没有调查过相关的应用。Neuroshell2是一个非常好、非常清晰的研究NS的程序。实际上有所有类型的NS。你可以很容易地将它连接到MT4，并立即看到结果。

而一般来说，任何一种NS都可以很容易地直接在MQL4中进行编程。你也可以用GA MT4或你自己的选择NS的权重。 悲观的定义只是缺乏想象力和幻想。 基本上，没有限制...

例如，斐波那契水平的作用并不比最复杂的数控系统差。而这根本不是悲观主义，只是基于常识、研究和NS预测结果与其他模型和策略的比较分析得出的结论。我在工作中使用NeuroSolution，也是一个非常好的工具（MineSet用于寻找模式）。

请相信我的话，我有足够的想象力和幻想力，并且尝试了很多东西。我当然不是断然反对使用NS，但我自己也得出了结论（你是对的，标准方法根本不起作用）。

在任何情况下，我都希望你的预测更加成功。:о)

谁告诉你，预测需要神经网络？
 
水文气象中心、算命先生和占卜师进行预测。

也许每个人都应该管好自己的事，把他们擅长的任务交给神经网络！"。
例如：认识到绞刑犯或鬼魂的形象吗？
 
VBAG:
预测是由水文气象中心、算命先生和占卜师进行的。
还有股市分析师:))
 
Integer:
VBAG。
水文中心、算命先生和占卜师进行预测。
也是股市分析师:))
是的，当然，还有更多的人从不准备为自己的言论负责。
或者他们的措辞走到了文字游戏的边缘，所以总是可以被理解为完全相反。比如，"好吧，我们告诉你，...."。
是的，这并不是真正的重点。
我无意冒犯任何人。
我只是讨厌预测这个词，对于神经网络 来说，这是个耻辱。
并与他们一起，为国家而努力。
向所有参与者致意。
弗拉基米尔
 

我将稍稍描述一下我对神经网络的数据表示。例如，在我的冠军专家顾问中，其中一个网以平均数的比率作为输入。

       ema15 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 199,0,1,0,1);
       ema13 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 132,0,1,0,1);
       ema8 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 66,0,1,0,1);
       ema7 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 46,0,1,0,1);
       ema5 = iMA("EURUSD",PERIOD_M15, 6,0,1,0,1);       
       
       input[0] = (ema15 - Close[1])*15000;
       input[2] = (ema13 - Close[1])*10000;
       input[1] = (ema8 - Close[1])*12000;
       input[3] = (ema7 - Close[1])*15000;
       input[4] = (ema5 - Close[1])*10000;
       input[5] = (ema15 - ema8)*12000;
       input[6] = (ema13 - ema7)*15000;
       input[7] = (ema8 - ema5)*10000;

乘以数字，以获得更平稳的输入。

然后在随机拉出的历史信号上对网格进行训练（比方说400是非常少的=>记得任何时期的信号都被简单剔除）。我所做的产出如下。

1.0 - 一天内上涨超过70点，下跌少于30点。

0.9 - 上升60点，下降25点

0.8 40上20下

0.75 - 平坦

0.7 - 跌40点，涨20点

0.6 - 60 下 25 上

0.5 70下 30上

经过一天的学习，在用其他样本（不是来自训练）进行测试时，获得了良好的结果...然后开发出EA，如果我们降低条形图（比如说，不是70点的Provit，而是20点），结果就会令人印象深刻。

祝大家好运。

 
你去那里，计划，毕竟有一个分类，这很令人鼓舞。谢谢你的主意!

P.S. 如果不是一个秘密，那么网格是什么？我还是摆弄了一下乔丹/埃尔曼。
 
Mathemat:
你去那里，计划，毕竟有一个分类，这很令人鼓舞。谢谢你的主意!

P.S. 如果不是一个秘密，那么网格是什么？我还是摆弄了一下乔丹/埃尔曼。



事实上，我自己写了所有的东西。在C#中 :)这样就更容易理解和实施我自己的东西。例如，我有一个修改过的网格学习算法。网格是多层的（例如，8-60-20-1），组合成委员会：每个委员会实现一个不同的想法。
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