如何正确形成NS的输入值。 - 页 19 1...121314151617181920212223242526...31 新评论 Леонид 2008.07.10 13:16 #181 TheXpert писал (а)>> 我认为，"之 "字形作为NS的输入是没有用的，作为信息压缩也是如此。它显示了高峰，但绝不反映中间的动态。特别是由于它对几乎任何峰值都有反应，所以，同样，IMHO，去死吧。 我想补充的是，通过在 "之 "字形上的学习，网络更有可能只是学习以1个小节的延迟来重复它。众所周知的 "今天会像昨天，明天会像今天 "的效应。这样一来，它（网络）在学习期间就能达到最小的误差。但这在未来是行不通的。 Artem Titarenko 2008.07.10 13:23 #182 LeoV писал (а)>> 我想补充的是，通过在 "之 "字形上的学习，网络更有可能简单地学会以1巴的滞后来重复它。众所周知的 "今天会像昨天，明天会像今天 "的效应。通过这种方式，它将实现尽可能低的误差。 我认为，如果你用ZZ的取样正确，可以混合，那么就不会有这种效果。 我仍然不认为RZ是NS的老师。 Леонид 2008.07.10 13:27 #183 StatBars писал (а)>> 我认为，如果你用RQ适当地做采样，你可以把它混合起来，那么就不会有这种影响。 我仍然认为这不是一个适合NS的老师。 理论上，不建议时间序列进行洗牌。因此，无论是否搅拌，你都会得到同样的东西.....))))))))))))。 Artem Titarenko 2008.07.10 13:38 #184 LeoV писал (а)>> 从理论上讲，混合时间序列是不可取的。因此，无论是否混合，你都会得到同样的东西.....))))))))))))。 有一个集合A--向量塞尔，比方说。 有一个集合B--购买的载体，和一个集合C--持有的载体。向量的值应该是相对的。 所以我建议把它们混合起来。 有一个想法（是一位好心人建议的），LeoV 可以帮我解决这个问题。 让我们把最令人气愤的过度拉伸的指标，教它产生正确的信号。自然地，我们应该得到一个结果 因此，我们的输入将是完美的，或几乎是完美的......这些价值观应该被当作国家安全局的老师。这里的好处是，我们提供的是网络本身选择的最佳向量 "买"/"卖"。但一组矢量Hold必须手动修剪。只是为了确保样本不包括90%的持有向量和只有5%的买入/卖出向量......。 Sceptic Philozoff 2008.07.10 13:42 #185 StatBars писал (а)>> 我们把NS中最无情的重绘指标，教给NS，让它发出正确的信号。 有一个类似的想法：输入--硬的真实数据，输出--甚至是未来。我不认为这其中有任何矛盾。 Леонид 2008.07.10 13:52 #186 StatBars писал (а)>> 有一个集合A--向量Sell，我们说。 有一个集合B--购买的载体，和一个集合C--持有的载体。向量的值必须是相对的。 所以我建议把它们混合起来。 我有一个想法（是一位好心人建议的），LeoV 可以帮我解决这个问题。 让我们把最令人气愤的过度拉伸的指标，教它产生正确的信号。自然，我们应该得到一个结果 因此，我们的输入将是完美的，或几乎是完美的......这些价值观应该被当作国家安全局的老师。这里的好处是，我们提供的是网络本身选择的最佳向量 "买"/"卖"。但一组矢量Hold必须手动修剪。只是为了确保样本不会由90%的持有向量和只有5%的买入/卖出向量组成...... 你说什么？我们用输入指标作为输出指标？还是什么？本质是不清楚的。 Artem Titarenko 2008.07.10 13:58 #187 LeoV писал (а)>> 你说什么？那么我们是否将输入的火鸡作为输出？还是什么？这一点并不清楚。 我们将一个指标（可重复绘制）输入到GS的输入端。我们获得进入点（MS输出中的最佳买入/持有/卖出）。然后我们用其他指数、正常指数或其他东西来描述这些点。但在此之前，我们需要手动修剪Hold...清楚吗？ TheXpert 2008.07.10 14:00 #188 Mathemat писал (а)>> 有一个类似的想法：输入--硬的真实数据，输出--甚至是未来。我没有看到其中有任何矛盾。 这是有道理的，但前提是要去除噪音。 Candid 2008.07.10 14:02 #189 StatBars писал (а)>> 对NS输入的输入是一个指标（可重新绘制）。 什么叫已经重绘？那么，有什么理由期待国家统计局本身（没有老师）会找到好的切入点呢？换句话说，你如何想象这样一个NS的目标功能？ Artem Titarenko 2008.07.10 14:18 #190 lna01 писал (а)>> 你是说已经重新绘制了 吗？那么，有什么理由期待国家统计局本身（没有老师）会找到好的切入点呢？换句话说，你如何表示这种NS的目标功能？ 是的，已经重新绘制。（SSA，Hodrick（或类似的东西））。 NS中的目标功能是基于收盘价的最佳买入/持有/卖出。在没有老师的情况下，NS会找到它。最大化正确信号是一个用于学习的误差函数。当然，我可能被弄糊涂了，但我认为意思很清楚。 1...121314151617181920212223242526...31 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
我认为，"之 "字形作为NS的输入是没有用的，作为信息压缩也是如此。它显示了高峰，但绝不反映中间的动态。特别是由于它对几乎任何峰值都有反应，所以，同样，IMHO，去死吧。
我想补充的是，通过在 "之 "字形上的学习，网络更有可能只是学习以1个小节的延迟来重复它。众所周知的 "今天会像昨天，明天会像今天 "的效应。这样一来，它（网络）在学习期间就能达到最小的误差。但这在未来是行不通的。
我想补充的是，通过在 "之 "字形上的学习，网络更有可能简单地学会以1巴的滞后来重复它。众所周知的 "今天会像昨天，明天会像今天 "的效应。通过这种方式，它将实现尽可能低的误差。
我认为，如果你用ZZ的取样正确，可以混合，那么就不会有这种效果。
我仍然不认为RZ是NS的老师。
我认为，如果你用RQ适当地做采样，你可以把它混合起来，那么就不会有这种影响。
我仍然认为这不是一个适合NS的老师。
理论上，不建议时间序列进行洗牌。因此，无论是否搅拌，你都会得到同样的东西.....))))))))))))。
从理论上讲，混合时间序列是不可取的。因此，无论是否混合，你都会得到同样的东西.....))))))))))))。
有一个集合A--向量塞尔，比方说。
有一个集合B--购买的载体，和一个集合C--持有的载体。向量的值应该是相对的。
所以我建议把它们混合起来。
有一个想法（是一位好心人建议的），LeoV 可以帮我解决这个问题。
让我们把最令人气愤的过度拉伸的指标，教它产生正确的信号。自然地，我们应该得到一个结果
因此，我们的输入将是完美的，或几乎是完美的......这些价值观应该被当作国家安全局的老师。这里的好处是，我们提供的是网络本身选择的最佳向量 "买"/"卖"。但一组矢量Hold必须手动修剪。只是为了确保样本不包括90%的持有向量和只有5%的买入/卖出向量......。
有一个集合A--向量Sell，我们说。
有一个集合B--购买的载体，和一个集合C--持有的载体。向量的值必须是相对的。
所以我建议把它们混合起来。
我有一个想法（是一位好心人建议的），LeoV 可以帮我解决这个问题。
让我们把最令人气愤的过度拉伸的指标，教它产生正确的信号。自然，我们应该得到一个结果
因此，我们的输入将是完美的，或几乎是完美的......这些价值观应该被当作国家安全局的老师。这里的好处是，我们提供的是网络本身选择的最佳向量 "买"/"卖"。但一组矢量Hold必须手动修剪。只是为了确保样本不会由90%的持有向量和只有5%的买入/卖出向量组成......
你说什么？我们用输入指标作为输出指标？还是什么？本质是不清楚的。
你说什么？那么我们是否将输入的火鸡作为输出？还是什么？这一点并不清楚。
我们将一个指标（可重复绘制）输入到GS的输入端。我们获得进入点（MS输出中的最佳买入/持有/卖出）。然后我们用其他指数、正常指数或其他东西来描述这些点。但在此之前，我们需要手动修剪Hold...清楚吗？
有一个类似的想法：输入--硬的真实数据，输出--甚至是未来。我没有看到其中有任何矛盾。
这是有道理的，但前提是要去除噪音。
对NS输入的输入是一个指标（可重新绘制）。
什么叫已经重绘？那么，有什么理由期待国家统计局本身（没有老师）会找到好的切入点呢？换句话说，你如何想象这样一个NS的目标功能？
你是说已经重新绘制了 吗？那么，有什么理由期待国家统计局本身（没有老师）会找到好的切入点呢？换句话说，你如何表示这种NS的目标功能？
是的，已经重新绘制。（SSA，Hodrick（或类似的东西））。
NS中的目标功能是基于收盘价的最佳买入/持有/卖出。在没有老师的情况下，NS会找到它。最大化正确信号是一个用于学习的误差函数。当然，我可能被弄糊涂了，但我认为意思很清楚。