脚本形式的神经网络 - 页 13 1...67891011121314 新评论 TheXpert 2008.07.02 15:22 #121 FION писал (а)>> 然后有必要确定具体的最小网络配置和所需的最小输入数量。这意味着有必要确定职权范围，然后整个世界都应该认识到，要有一个具体的产品，准备附在图表上，看到结果。我曾在Klot网站上看到过类似的神经指标形式的东西。 http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1 我认为这是不可能的，脚本中的网络至少应该是经过训练的。 编写一个基于神经网络的EA模板，从历史中学习，边学边做，甚至从零开始学，都是比较容易的。 Sergey Fionin 2008.07.02 15:30 #122 TheXpert писал (а)>> 我认为这是不可能的，脚本中的网络至少应该是经过训练的。 在神经网络上写一个EA模板，在历史上进行学习，沿途进行额外的训练，甚至沿途从头开始训练，这样做更容易。 这就是这个指标的训练方式--如果你启用优化模式。该脚本的不同之处在于，它在指定的历史区间内运行一次优化算法，并显示结果--例如在图表上用箭头显示。 TheXpert 2008.07.03 19:23 #123 FION писал (а)>> 这就是这个指标的训练方式--如果你启用优化模式。该脚本的不同之处仅在于它在指定的历史区间上运行一次优化算法，并显示结果--例如在图表上用箭头显示。 好吧，如果一切都准备好了，你为什么还要再做一次呢？还是你想要一个完全能用的圣杯？) [删除] 2008.07.09 08:31 #124 对代码YZ_BETTER_HC_2_2.mq4的建议。 1.给出一个训练模式的命令（在图表上画上适当的箭头）。 2.训练结束后，会有一个STILL信息。 2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1: opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1 3.当你看得不耐烦时，插入以下代码（改变箭头的类型和颜色），供参考，第一行与原文一样。 Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i); //изменим стрелки int obj_total=ObjectsTotal(); for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){ string name=ObjectName($a); if(ObjectType(name)!=OBJ_ARROW) continue; int arrow_code=ObjectGet(name,OBJPROP_ARROWCODE); if(arrow_code==241) { ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,233); ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Aqua); } if(arrow_code==242) { ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,234); ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Red); } if(arrow_code==240) { ObjectSet(name,OBJPROP_ARROWCODE,232); ObjectSet(name,OBJPROP_COLOR,Yellow); } } Neural network in the 编码帮助 Pls help for alarm Yuriy Zaytsev 2008.07.10 15:33 #125 有一个代码YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4 扭曲（我不记得这个绰号了）。 消失在某个地方了! 我试过了! 唉，从来没有得到一个训练有素的网络! int start() { ZeroWeight(); // обнулили корректировки весов RandomWeight(); // Задали начальные веса SetTeachPattern();// Задали обучающие шаблоны bool bbb; while ( bbb == false ) { bbb = TrainNetwork(); // Обучили сеть на шаблоне if ( bbb == true ) Print( " OK "); if ( bbb == false ) Print( " BAD "); } return(0); } 附加的文件： yz_better_2_3_1_1.mq4 12 kb --- 2008.07.10 16:13 #126 尝试改变速度和动力 void ChangeWeight() // Корректировка весов { double Speed=0.5;// Скорость обучения double Impuls=0.5;// Импульс ... 而不是为所有的NUM_PUT运行 bool TrainNetwork() { int pat, loop, i, n=1; //n=NUM_PAT; bool bError; 我只是运行了一个单一的样本，一切都很顺利。 P.S. 我认为应该由你来教我:)如何正确地做。 [删除] 2008.07.10 17:04 #127 sergeev писал (а)>> 尝试改变速度和动力 而不是为所有的NUM_PUT运行 我只是运行了一个单一的样本，一切都很顺利。 P.S. 我认为应该由你来教我:)如何正确地做。 我对在交易中使用神经网络的可能性有很多疑虑。 也许我错了，但神经网络最初是用来识别静态物体的。 如笔迹，同一个字母（字符）由不同的人用不同的笔迹来表达 而系统（网络）必须学会识别这些笔迹中的任何一个。 它无疑是通过信息的积累来认识它们。 在交易（外汇）方面，问题要困难得多。 如果专家顾问被认为是一种交易策略，那么神经网络必须提供战术 来支持该策略。 无论我们如何练习历史上的止损和TP等比率，它都不会给我们带来任何好处。 保证在接下来的时间里，情况不会失败。 摘要。 有必要教会专家顾问在未来任何时刻根据情况做出决定。 换句话说，专家顾问必须不断接受训练，以便在特定情况下按照你的意愿行事。 到目前为止，同样，我可能是错的，这个任务是无法解决的。 有太多不正规的问题。 TheXpert 2008.07.10 18:27 #128 edwkhan писал (а)>> 我对在交易中使用神经网络的可能性有很多疑虑。 我可能错了，但神经网络最初是为了识别静态物体而创建的。 如笔迹，不同的人用不同的笔迹来表达同一个字母（符号）。 而系统（网络）必须学会识别这些轮廓中的任何一个。 神经网络最初是为了模拟大脑活动和创造人工智能而设计的。 承认是一种应用，证券交易所也是如此。 它通过信息的积累不可否认地认识到它们。 储蓄？那么，网络将这些储蓄储存在哪里？不是以积累为代价，而是以泛化为代价。 在交易（外汇）方面，任务要困难得多。 如果专家顾问被认为是一种交易策略，那么神经网络必须提供战术 来支持该策略。 无论我们如何练习历史上的止损和TP等比率，它都不会给我们带来任何好处。 保证在接下来的时间里，情况不会失败。 摘要。 有必要教会专家顾问在未来任何时刻根据情况做出决定。 换句话说，专家顾问必须不断接受训练，以便在特定情况下按照你的意愿行事。 嗯，这很难让人不同意 :) 。 到目前为止，同样，我可能是错的，这个任务是无法解决的。 有太多不正规的问题。 那么，我们在这里做什么呢？试图解决和正规化。也许有些事情会成功的...毕竟，有先例可循 :) 。 [删除] 2008.07.10 21:18 #129 TheXpert писал (а)>> 神经网络最初是为了模拟大脑活动和创造人工智能而设计的。 承认是一种应用，就像证券交易所一样。 储蓄？那么，网络将这些储蓄储存在哪里？不是靠积累，而是靠归纳。 好吧，很难不同意这一点 :) 。 那么，我们在这里做什么呢？试图解决和正规化。也许有些事情会成功的...毕竟，有先例可循 :) 。 我想我还没有找到一个先例:)。 --- 2008.07.11 09:05 #130 edwkhan писал (а)>> 我想我还没有偶然发现这个先例呢:)。 奇怪... 1...67891011121314 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
然后有必要确定具体的最小网络配置和所需的最小输入数量。这意味着有必要确定职权范围，然后整个世界都应该认识到，要有一个具体的产品，准备附在图表上，看到结果。我曾在Klot网站上看到过类似的神经指标形式的东西。
http://www.fxreal.ru/forums/topic.php?forum=2&topic=1
我认为这是不可能的，脚本中的网络至少应该是经过训练的。
编写一个基于神经网络的EA模板，从历史中学习，边学边做，甚至从零开始学，都是比较容易的。
我认为这是不可能的，脚本中的网络至少应该是经过训练的。
在神经网络上写一个EA模板，在历史上进行学习，沿途进行额外的训练，甚至沿途从头开始训练，这样做更容易。
这就是这个指标的训练方式--如果你启用优化模式。该脚本的不同之处在于，它在指定的历史区间内运行一次优化算法，并显示结果--例如在图表上用箭头显示。
这就是这个指标的训练方式--如果你启用优化模式。该脚本的不同之处仅在于它在指定的历史区间上运行一次优化算法，并显示结果--例如在图表上用箭头显示。
好吧，如果一切都准备好了，你为什么还要再做一次呢？还是你想要一个完全能用的圣杯？)
对代码YZ_BETTER_HC_2_2.mq4的建议。
1.给出一个训练模式的命令（在图表上画上适当的箭头）。
2.训练结束后，会有一个STILL信息。
2008.07.02 21:20:37 YZ_BETTER_HC_2_2 EURUSD,M1: opt=2 2008.07.08 10:19 bar=526 PatTeachYES=2 i=1
3.当你看得不耐烦时，插入以下代码（改变箭头的类型和颜色），供参考，第一行与原文一样。
Print(" opt="+lMAX_PAT+" "+TimeToStr(PathDT[i],TIME_DATE|TIME_MINUTES) +" bar="+PatiBAR[i]+" PatTeachYES="+PatTeachYES[i] +" i="+i);
//изменим стрелки
int obj_total=ObjectsTotal();
for(int $a=obj_total-1;$a>=0;$a--){
}
有一个代码YZ_BETTER_2_3_1_1.mq4
扭曲（我不记得这个绰号了）。
消失在某个地方了!
我试过了!
唉，从来没有得到一个训练有素的网络!
尝试改变速度和动力
而不是为所有的NUM_PUT运行
我只是运行了一个单一的样本，一切都很顺利。
P.S. 我认为应该由你来教我:)如何正确地做。
尝试改变速度和动力
而不是为所有的NUM_PUT运行
我只是运行了一个单一的样本，一切都很顺利。
P.S. 我认为应该由你来教我:)如何正确地做。
我对在交易中使用神经网络的可能性有很多疑虑。
也许我错了，但神经网络最初是用来识别静态物体的。
如笔迹，同一个字母（字符）由不同的人用不同的笔迹来表达
而系统（网络）必须学会识别这些笔迹中的任何一个。
它无疑是通过信息的积累来认识它们。
在交易（外汇）方面，问题要困难得多。
如果专家顾问被认为是一种交易策略，那么神经网络必须提供战术 来支持该策略。
无论我们如何练习历史上的止损和TP等比率，它都不会给我们带来任何好处。
保证在接下来的时间里，情况不会失败。
摘要。
有必要教会专家顾问在未来任何时刻根据情况做出决定。
换句话说，专家顾问必须不断接受训练，以便在特定情况下按照你的意愿行事。
到目前为止，同样，我可能是错的，这个任务是无法解决的。
有太多不正规的问题。
我对在交易中使用神经网络的可能性有很多疑虑。
我可能错了，但神经网络最初是为了识别静态物体而创建的。
如笔迹，不同的人用不同的笔迹来表达同一个字母（符号）。
而系统（网络）必须学会识别这些轮廓中的任何一个。
神经网络最初是为了模拟大脑活动和创造人工智能而设计的。
承认是一种应用，证券交易所也是如此。
它通过信息的积累不可否认地认识到它们。
储蓄？那么，网络将这些储蓄储存在哪里？不是以积累为代价，而是以泛化为代价。
在交易（外汇）方面，任务要困难得多。
如果专家顾问被认为是一种交易策略，那么神经网络必须提供战术 来支持该策略。
无论我们如何练习历史上的止损和TP等比率，它都不会给我们带来任何好处。
保证在接下来的时间里，情况不会失败。
摘要。
有必要教会专家顾问在未来任何时刻根据情况做出决定。
换句话说，专家顾问必须不断接受训练，以便在特定情况下按照你的意愿行事。
嗯，这很难让人不同意 :) 。
到目前为止，同样，我可能是错的，这个任务是无法解决的。
有太多不正规的问题。
那么，我们在这里做什么呢？试图解决和正规化。也许有些事情会成功的...毕竟，有先例可循 :) 。
神经网络最初是为了模拟大脑活动和创造人工智能而设计的。
承认是一种应用，就像证券交易所一样。
储蓄？那么，网络将这些储蓄储存在哪里？不是靠积累，而是靠归纳。
好吧，很难不同意这一点 :) 。
那么，我们在这里做什么呢？试图解决和正规化。也许有些事情会成功的...毕竟，有先例可循 :) 。
我想我还没有找到一个先例:)。
我想我还没有偶然发现这个先例呢:)。
奇怪...