Zigzag指标和神经网络 - 页 7 1234567891011 新评论 Alex-Bugalter 2007.12.02 23:23 #61 我认为它最大的用处是将引文流分解成类（国家统计局应该承认）金字。:)) 只是有一个问题。这些班级必须在事后进行组装。而在这里，你将远离单纯的神经网络，更接近于人工智能。 再来一个黑暗森林。你所要做的就是学习数学和生物学。 但上帝不允许你阅读交易员的文献。 你会陷入困境。不过，读一读萨福诺夫也无妨。 Prival 2007.12.03 00:02 #62 Alex-Bugalter писал (а): 然而，萨福诺夫读一读也无妨。 如果你能对萨福诺夫说得更具体一点。如果我有足够的时间，我将尝试阅读它。并破译AI这个缩写。 Yurixx 2007.12.03 00:07 #63 Prival: ... 我在最后一页给你留了一个帖子。你见过吗？ Prival 2007.12.03 00:31 #64 Yurixx: 我在最后一页给你留了一个帖子。你看到了吗？ 是的，我做了，对不起，我没有立即回复。不幸的是，没有斯特拉诺维奇的电子版作品。有几页来自蒂霍诺夫的作品（我现在工作的作品）和其他与这个主题有关的书籍。通过Skype联系。所有的人都会通过他，这里的附着物不会因为体积的原因而出现Poluchaetsya。有非常有趣的书。 寻找Privalov-sv Alex-Bugalter 2007.12.03 08:53 #65 如果你能对萨福诺夫说得更具体一点。如果我有足够的时间，我将尝试阅读它。并破译AI这个缩写。V.S.萨福诺夫 "交易决策的附加维度"（在蜘蛛网上搜索，有一个）。 AI - 人工智能，AI，人工智能。 Yurixx 2007.12.03 10:40 #66 Prival: 不幸的是，没有斯特拉诺维奇的电子版作品。有几页来自蒂霍诺夫的作品（就是我现在工作的那些）和其他有关的书籍。通过Skype联系。所有的人都会通过他，这里的附着物不会因为体积的原因而出现Poluchaetsya。有非常有趣的书。 寻找Privalov-sv 我没有Skype，但也可以。"适应性接收的原则 "当然想看，但我已经下载了它，用于几或三个月的工作。个别页面没有意义。我不是这些方面的专家，我从一开始就需要它。:-) 就像你对斯特拉诺维奇所做的那样，把蒂霍诺夫的相关书名贴出来。蒂霍诺夫是一个太常见的姓氏，你不可能那么容易找到它。 Prival 2007.12.03 13:53 #67 Yurixx 试着找到这本书。Tikhonov V.I., Kharisov V.N. 无线电工程设备和系统的统计分析和合成。-M.：无线电和通信，1991年。 这是一本面向大学的书，它的例子有助于理解这种复杂的数学，而且表述相当连续。根据我的信息，这本书的再版计划，但可能是在明年年底。 rsi 2007.12.03 14:00 #68 第二版，修订版--2004年 Yurixx 2007.12.03 14:01 #69 好的。谢谢你。 Khristian Piligrim 2007.12.03 17:21 #70 Prival: 至Piligrimm Zig-Zag是一个很好的指标，它有一个有趣的属性。 只是每个人对它的使用看法不同。在NS输入上以纯粹的形式使用它是没有用的，IMHO。你也证实了这一点，你不得不完善Zig-Zag。 我认为它最大的用处是用作将报价流分解成类（NS必须承认）。 如果 你不介意的话，能否请你澄清一下。 . .....相应的趋势方向......你的NS中的输出是什么（你说的趋势是什么意思？） ......%的建模输出和预测误差......你有什么作为模型，对于什么时间间隔可以进行预测。 你可以使用Zig-Zag的纯粹形式，一开始我就这样做了，我没有争论它是无用的，我的帖子想反驳在许多论坛主题中听到的那种说法，虽然使用标准Zig-Zag的预测准确率比我上一个指标低，但我改变了Zig-Zag以获得额外的会计趋势动态。在我的指标中，一个新的突破点不仅在趋势（读作趋势）方向按照指定的阈值变化时形成，而且在趋势动态变化时形成，在这种情况下，趋势改变其斜率角度而不改变其方向，这是一个信息量很大的指标，账户动态本质上增加了预测的准确性。 指标数据被用作输出信号，相对于此，网络被训练。 误差%是在与训练数据样本不重叠的测试样本上运行网络的结果。 我不认为输入指标所显示的是一个趋势，而只是一个趋势模型，因为趋势本身要复杂得多，而模型是反映当前趋势的人工趋势的综合结果，只有一定程度的准确性，由于在建模过程中施加了许多限制。趋势模型也是我们在计算产生的趋势后得到的东西，但在这种情况下，趋势模型不仅反映了历史，而且还显示了趋势的方向。 预测不受时间间隔的约束，每当一个新的条形图到达М1时，它就会考虑到新的数据重新计算整个专家系统，要么提前形成对趋势的确认，要么在趋势逆转时改变预测的方向。 SK - 我测试的目的是检查动态模式下的指标，但不是试图通过使用它获得最大的利润，所以我没有试图改进专家顾问。从检查指标的动态特性的角度来看，结果非常好，但从我的角度来看，当我把它与专家顾问一起使用时，它是平庸的，下降幅度太大，我不会在实际交易中使用这样一个专家顾问。 但有一点我是绝对肯定的，这个指标在任何市场上都同样有效，无论我测试的是什么时间间隔。 这是由它的结构原理决定的，也被我一年来在模拟账户上对其工作的无数次观察所证实。 我不想为了检查我不怀疑的东西而花费资源下载大量的报价历史，此外，我不打算单独使用这个指标，而是与一个将进行预测的专家系统一起使用--其结果将与我现在的情况无法比拟。 1234567891011 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
只是有一个问题。这些班级必须在事后进行组装。而在这里，你将远离单纯的神经网络，更接近于人工智能。
再来一个黑暗森林。你所要做的就是学习数学和生物学。 但上帝不允许你阅读交易员的文献。
你会陷入困境。不过，读一读萨福诺夫也无妨。
然而，萨福诺夫读一读也无妨。
如果你能对萨福诺夫说得更具体一点。如果我有足够的时间，我将尝试阅读它。并破译AI这个缩写。
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我在最后一页给你留了一个帖子。你见过吗？
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不幸的是，没有斯特拉诺维奇的电子版作品。有几页来自蒂霍诺夫的作品（就是我现在工作的那些）和其他有关的书籍。通过Skype联系。所有的人都会通过他，这里的附着物不会因为体积的原因而出现Poluchaetsya。有非常有趣的书。
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我没有Skype，但也可以。"适应性接收的原则 "当然想看，但我已经下载了它，用于几或三个月的工作。个别页面没有意义。我不是这些方面的专家，我从一开始就需要它。:-)
就像你对斯特拉诺维奇所做的那样，把蒂霍诺夫的相关书名贴出来。蒂霍诺夫是一个太常见的姓氏，你不可能那么容易找到它。
Yurixx
试着找到这本书。Tikhonov V.I., Kharisov V.N. 无线电工程设备和系统的统计分析和合成。-M.：无线电和通信，1991年。
这是一本面向大学的书，它的例子有助于理解这种复杂的数学，而且表述相当连续。根据我的信息，这本书的再版计划，但可能是在明年年底。
至Piligrimm
Zig-Zag是一个很好的指标，它有一个有趣的属性。 只是每个人对它的使用看法不同。在NS输入上以纯粹的形式使用它是没有用的，IMHO。你也证实了这一点，你不得不完善Zig-Zag。
我认为它最大的用处是用作将报价流分解成类（NS必须承认）。
如果 你不介意的话，能否请你澄清一下。
. .....相应的趋势方向......你的NS中的输出是什么（你说的趋势是什么意思？）
......%的建模输出和预测误差......你有什么作为模型，对于什么时间间隔可以进行预测。
你可以使用Zig-Zag的纯粹形式，一开始我就这样做了，我没有争论它是无用的，我的帖子想反驳在许多论坛主题中听到的那种说法，虽然使用标准Zig-Zag的预测准确率比我上一个指标低，但我改变了Zig-Zag以获得额外的会计趋势动态。在我的指标中，一个新的突破点不仅在趋势（读作趋势）方向按照指定的阈值变化时形成，而且在趋势动态变化时形成，在这种情况下，趋势改变其斜率角度而不改变其方向，这是一个信息量很大的指标，账户动态本质上增加了预测的准确性。
指标数据被用作输出信号，相对于此，网络被训练。
误差%是在与训练数据样本不重叠的测试样本上运行网络的结果。
我不认为输入指标所显示的是一个趋势，而只是一个趋势模型，因为趋势本身要复杂得多，而模型是反映当前趋势的人工趋势的综合结果，只有一定程度的准确性，由于在建模过程中施加了许多限制。趋势模型也是我们在计算产生的趋势后得到的东西，但在这种情况下，趋势模型不仅反映了历史，而且还显示了趋势的方向。
预测不受时间间隔的约束，每当一个新的条形图到达М1时，它就会考虑到新的数据重新计算整个专家系统，要么提前形成对趋势的确认，要么在趋势逆转时改变预测的方向。
SK - 我测试的目的是检查动态模式下的指标，但不是试图通过使用它获得最大的利润，所以我没有试图改进专家顾问。从检查指标的动态特性的角度来看，结果非常好，但从我的角度来看，当我把它与专家顾问一起使用时，它是平庸的，下降幅度太大，我不会在实际交易中使用这样一个专家顾问。
但有一点我是绝对肯定的，这个指标在任何市场上都同样有效，无论我测试的是什么时间间隔。 这是由它的结构原理决定的，也被我一年来在模拟账户上对其工作的无数次观察所证实。
我不想为了检查我不怀疑的东西而花费资源下载大量的报价历史，此外，我不打算单独使用这个指标，而是与一个将进行预测的专家系统一起使用--其结果将与我现在的情况无法比拟。