思想交流 - 页 36

[Boris]

borilunad:

谢谢你!有趣的想法!

我在所有TF上都有显示。但在黄色的分形中，有些东西被混在一起。在所有的TF上，它在不同的距离上绘图，与蓝色的不一样。

请检查一下!

我已经找到了一个参数，可以让我在所有TF上看到黄色分形而不扭曲距离。

         SetArrow(217, PaleGoldenrod, nm, tm, fractal+(144+Period()*3+delta)*Point, Width);//вместо 4*delta

所以，我必须在这个表达式之前纠正代码，以避免这种无稽之谈:))

[Юсуфходжа]

Figar0:

有时，"创意 "危机降临，你开始翻阅文献和其他人的作品，寻找新鲜的或已被遗忘的想法。让我们创建一个类似于 "想法银行 "的东西，并在这个线程中分享关于交易/自动交易的想法。 想法是不同的，新的或不是很好的一些，原创或老生常谈，但一个新的解释，乍一看荒谬的疯狂，想法，我们使用或我们不适合，尝试或没有得到，实施或等待他们的时间，总之 - 各种各样。谁不为什么感到遗憾。

为了方便阅读，主要观点用蓝色划线，讨论、评论和其他灵魂的冲动普通。加入进来。

在这种情况下，我建议考虑一个EA，它在磅秤上用M5的原生设置在过去23小时内巧妙地拿下了100点，首先是卖出-50点，然后是买入-50点。

/* 反编译后删除 */

[[删除]]

这个话题不知不觉中已经消失了......

一个月前，我在想一个机器人统计员的问题。

其思路如下：它收集烛台的数据，总长度，相对于主体的影子长度，按比例和百分比，等等。然后，它接收后续运动的数据，相应地，从收集的数据中，它进一步确定基于当前烛台的开仓位置。该机器人的优势在于，它可以是一个剥头皮者，也可以是一个夹层者和一个中期者，这取决于它所设置的时间框架。

我一直没有机会尝试，但我还没有收到尝试的机会）。但我无法得到我的手...

[burger]

Vinin:

比赛使用250个神经元的Kohonen层。我们必须要做大约1500个。训练神经元至少需要100个机器小时，也许更多。可能会更快，如果训练算法不同（更快）。对于250个神经元来说，这将需要10个小时。但问题不是从训练网格开始，而是从训练专家顾问开始。问题就在这里，对于我的EA来说，我花了三个星期的时间，但这是粗略的说法。事实上，有些东西一直在变化。 净时间是八或十小时。如果我有1500个神经元，我将需要大约80-120个机器小时来训练专家顾问。但这仅仅是针对一种货币。而且我们需要尽可能多地做这些事情。我没有足够的资源来做这个。即使我换了电脑。

我推荐阅读F. Wasserman《神经计算：理论与实践》。 它写得非常好。如果你需要，我可以通过电子邮件发给你。我可以，不仅是这个，还有其他文学作品。

mql4中是否有数学神经元函数？还是应该用swith：case 1：输入神经元......case 5：输出神经元，而权重是继续。

[Victor Nikolaev]

Burger:
mql4中是否有数学神经元函数？ 或者应该用swith：case 1：输入神经元......case 5：输出神经元，权重继续。

这就是数组的使用方法。

[[删除]]

Vinin:

我推荐阅读F. Wasserman 《神经计算：理论与实践》。 它写得非常好。如果你需要，我可以通过电子邮件发给你。不仅如此，其他书籍也是如此。

你能把它寄给我吗？读起来非常有趣!作为一个同胞对一个同胞:)

[Victor Nikolaev]

Ekburg:

你能把它寄给我吗？读起来非常有趣!作为一个同胞对一个同胞:)

我应该把它送到哪里？

[Виктор]

Vinin:

我应该把它送到哪里？

有什么难的？就在爱尔兰院子里见面，桌上放着啤酒，笔记本上放着闪存盘。

[Vitalie Postolache]

为什么这么复杂，你可以发送私人信息))))

或在RapidShare上。