MT4的概率神经网络、软件包和算法 - 页 12

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klot:
雷恩盖特。
先生们!
那么，我们应该向神经网络 输入什么？我们应该选择什么样的错误功能？


从内容上看，没有多少人感兴趣。许多人认为这与软件....。

我建议你从不同时期的回归线的斜率开始。 而且你可以从不同的TF开始。:)

错误的功能 - 最大的利润。

你好!
线性回归角度的输入，在我看来，是非常有趣的!
计算尺子的角度很容易（取两点，正切和去）。但它将是给定TF的角度。事实证明，对于每个TF来说，它将是一个不同的系数，定义了垂直刻度。你如何解决这个问题？
 
VBAG:
klot。
雷恩盖特。
先生们!
那么，我们应该向神经网络 输入什么？我们应该选择什么样的错误功能？


从内容上看，没有多少人感兴趣。许多人认为这与软件....。

我建议你从不同时期的回归线的斜率开始。 而且你可以从不同的TF开始。:)

错误的功能 - 最大的利润。

你好!
线性回归角度的输入，在我看来，是非常有趣的!
计算尺子的角度很容易（取两点，正切和去）。但它将是给定TF的角度。事实证明，对于每个TF来说，它将是一个不同的系数，定义了垂直刻度。你如何解决这个问题？


为每个TF引入系数并不困难。也可以不使用系数，只是将所有的值缩放到一个给定的范围，然后发送到NS的输入。

 
klot:


为每个TF输入一个系数并不困难。也可以不使用系数，只是把所有的值缩放到一个给定的范围内，然后把它送入NS输入。

我用inint定义TF，并相应地选择一个预选的系数，但我自己不喜欢这种方法。我不知道如何扩大它的规模。

P.S. 我去你的论坛注册了。
 
VBAG:
klot。


输入每个TF的系数并不困难。你也可以不使用系数，只是把所有的值缩放到一个给定的范围内，然后把它送入NS输入。

我用inint定义TF，并相应地选择一个预选的系数，但我自己不喜欢这种方法。我不知道如何扩大它的规模。

当我试图开立交易账户时，我有一种良好的感觉。


我不会看着一个TF进行交易......在一个TF中交易就像盲目地跨越MKAD。

关于缩放比例

这里有一个关于媒介的想法

采纳

m1 m5 m15 m30 这是为了进入H1 H4 D1的主导趋势

在M1、M5、M15、M30中，你需要一次抓住4个时间段的风扇的全部披露。

即MA1 M3 M5 M8 M13 M21 M34 M89应该一次开出一扇平均数，或者开始开出!

顺便说一下，这个赌徒的观点非常相似!

但在NEUROSET中，我们需要为每个时间段的每个平均值提供类似于0或1的信息。

我建议作为一个选项，把平均数之间的距离带到1，如果最近的更难，低于最近的光线

这将是这两条平均线的上升趋势。

当M1、M5、M15、M30的所有平均数都显示为1时，这就是上升的顶部--然后分析较高的TF。

也就是说，我们总是从M1开始寻找进场机会，然后上升到更高的TF。

关于如何缩放平均数之间的距离的例子

对于每一个平均数，对于每一个条形图，都有一个数组

..

AdE=10000。

mas[0][1][ off+ _i ] =iMA(),PERIOD_M1, 5, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i ) 。
tmp = mas[0][1][ off+ _i ]-mas[0][2][ off+ _i ]; //在5和8之间。
tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // 适应性简化
如果(tmp>1) tmp=1; 如果(tmp<-1) tmp=-1。
NN[1][1][_i+8] = tmp; // // 在网格范围内放上-1或1 ... 1

mas[0][0] [ off+ _i ]= iMA(),PERIOD_M1, 3, 0 , MODE_EMA, PRICE_CLOSE, off+ _i ) 。

tmp = mas[0][0] [ off+ _i ]- mas[0][1] [ off+ _i ]; // 在5和3 mas之间进行缩放。
tmp = (tmp) / Point;
tmp = MathCeil(AdE*tmp)/AdE; // 适应性简化
如果(tmp>1) tmp=1; 如果(tmp<-1) tmp=-1。

NN[1][1][_i] = tmp; // -1或1

我希望你能理解什么是风扇全开以及风扇全开的起始点。

PNN基本上在内部存储所有数据--可快速学习--但要使用大量的内存，而且速度很慢

比方说，4个时间段的平均数1 3 5 8 13 21 34 55 89，比方说5个条形图

根据给定的一组平均数，时间框架的5*9=45个神经元

45 * 4 = 180个神经元的所有TFs

你可以尝试将神经元分配到M1、M5、M15、M30层，这将是4层。

我会将DIVERGENCY信号添加到最接近输出的那一层。

 
YuraZ:
VBAG:
klot:


为每个TF输入一个系数并不困难。也可以不使用系数，只是将所有的值缩放到一个给定的范围内，然后将它们输入到NS的输入端。

我在inint中定义一个TF，并相应地选择一个预选的系数，但我自己并不喜欢这种方法。我不知道如何扩大它的规模。

P.S. 我去你的论坛注册了。


我不会看着一个TF进行交易......在一个TF上交易就像盲目地穿越MKAD。

缩放

这里有一个关于平均数的想法

采纳

m1 m5 m15 m30 这是为了进入H1 H4 D1的主导趋势

在M1、M5、M15、M30中，有必要同时在4个时间段内抓住风扇的完全打开。

嗨，尤里，我也不会用看一个TF....。此外，我甚至曾经对缺乏非标准的TFs表示过深深的遗憾，如果有了这些TFs，我就有机会监测它们，寻找最可靠的信号。它就像一只地鼠--我们看不到它，但它就在那里。例如，在第30分钟，它还没有打开，而在第28分钟，有一个信号。
嗯，这是一个单独的非常深刻的话题。在这个方向上有一些发展。我的肥皂盒在简介里。

至于缩放比例，我的意思有点不同。
这里我画了一个指标来证明我的问题，这个问题困扰了我很久。 它画了一条线性回归 线。 假设我们想测量它的斜率角，但我们应该在垂直方向上（按价格）选择什么尺度？即使在一个TF上，垂直压缩也是可能的：


在该指标中，我引入了K因子，以便对必要的图表进行视觉调整。事实上，角度值本身没有意义，重要的是它的变化。但我希望
是一个值（不一定是度数的角度），对任何TF都有相同的变化规模。
我认为，数学以某种方式解决了这个问题。

我不能对神经网络说什么。我从来没有自己设计过它们（尤其是用C语言），但我想，但我没有时间。

P.S. 我喜欢你的专家顾问关于背离的观点。我祝愿你在冠军赛中取得好成绩。
附加的文件：
klr_angle_sample.mq4  3 kb
 
2 帕拉蒙
找不到 NeuroDimension NeuroSolution 5.06 开发者，可以...任何人......至少给我一个提示。andrew.opeyda(dog)gmail.com
我有一个。
E观点
聚会分析员 46
蒸发器4.06
 
njel:
2 帕拉蒙
找不到 NeuroDimension NeuroSolution 5.06 开发者，可以...任何人......至少给我一个提示。andrew.opeyda(dog)gmail.com
我有一个。
E观点
聚会分析员 46
蒸发器4.06

最好从开发商的网站上获取，但你需要进行一点注册。
 
更确切地说，我无法编译DLL。Dll创建失败了，甚至在演示例子中也是如此。NeuroSolution是迄今为止唯一对我有效的软件包。(这时也要感谢你。))
 

如何为神经元输入准备数据!

假设有一个有三个输入的神经元，每个输入都有一个W刻度

神经元需要输出一个值

第一选择神经元接收一些已经转换的数据范围，让我们说{ -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 ...0 .0.1 0.2 ...0.7 0.8 0.9 1. 0}对每个输入都是如此。

只有两个0 : 1的输出值

选项2，神经元收到一些已经转化的数据范围，让我们说{-10.0 ......。0 ...10.0 }在每个输入端

输出也是相同的数值范围，但包括权重。

选项3根据权重{ 0 1 }，在输出的每个输入上接收{ 1 0 0 0 }。

你甚至如何准备正确的转换数据....对于一个神经元...不可能只有1和0 ...必须有一个范围？

我说的是传入层！每一层都会使数据越缩越小

我们的想法是在网络的输出端有6个状态，而不仅仅是1和0。

在输出端，我们有6个状态

1 1-卖出

2 1-关闭销售

3 1买

4个1合1买

5 1-持有买入上涨趋势

6 1 保持卖出 - 递减趋势

也许我错了

 
什么是输入，什么是输出，取决于激活函数。
通常情况下，如果函数是双曲切线，输入被归一化为-1...1或0...1
但是谁在neurosolutions编译了这个dll？
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