Piligrimus是一个神经网络指标。
同志，你的指标有什么意义...它类似于一个普通的平均值。
zfs >> :
同志，你的指标有什么意义...它类似于一个普通的平均值。
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我想意义就在这个名字里 )
zfs >> :
同志，你的指标有什么意义...它类似于一个普通的平均值。
同志，你的指标有什么意义...它类似于一个普通的平均值。
打开了代码--搞不清楚....))
这一发展的重点是创建一个具有良好平滑性和最小滞后的指标。这个指标只是一个起点，一个我决定实施的战略草案。在许多文章中，我描述了我创建指标的方法，在这篇文章中，我决定将我工作的这一方向的材料加以概括，我将在未来展示这一指标发展的结果，因为我正在发展这一战略。我想这个话题的大多数读者都没有处理过形式化的神经网络，而我却经常提到它们。
对forte928: 你是对的，这正是我打算挣扎的地方。用普通的Mashas很难做任何事情，当在神经网络上实现时，当预测元素和补偿反馈系统被嵌入到算法中时--就有机会获得体面的性能。
对卢卡：这也是这种方法的优点之一。在保护和编码方法上不需要很复杂，即使在开放源码中，也不可能解开策略。
Piligrimm >> :
在这种情况下，我使用PolyAnalyst软件包进行开发，它允许我在训练神经网络后，将输入和输出之间的关系表示为多项式，这个多项式就是形式化的神经网络。
漂亮的话语并不能使图片更健全，你所提供的东西很难让人觉得有意义。一切都应该有一个关于输入和输出的意识。显然，它是在那里和那里失踪的。
Neutron >> :
事实上，巴特沃斯的二阶LPF（红线）并没有显示出更差的结果
你能告诉我在哪里可以得到巴特沃斯LPF吗？
同时，我今天做了一个关于正式的neronal网络的指标的粗略草案。乍一看，它有机会成为一个好的指标。在任何情况下，它都有很大的改进潜力，我们可以大大增加平滑度并引入额外的信号。我正在对一个TS进行调试，不是一切都很顺利，我将没有时间进行认真的测试，并使用这个指标建立我的TS。
如果有人对这个指标感兴趣，而且会有认真的合作建议，并在此基础上创建TS，我准备为一个特定的策略完成它，这不会花费太多时间。