神经病患者，不要路过 :) 需要建议 - 页 4 1234567891011...14 新评论 TheXpert 2011.03.30 20:36 #31 hrenfx: 在分支机构开始时，为获得时间表所采取的步骤顺序是什么？ 专家顾问形成了一个模式的文件。过去两年的模式被拿去做培训。 再培训每月进行一次。因此，对于整个故事。 费加0。 试图就如何改进和改进什么给出任何建议，你需要了解它的一般运作情况？ 问吧，我只是不会回答不舒服的问题。 例如，你如何预处理输入或如何选择学习结果？ HP过滤器。不可能 :) 。你能不能在这里说得更具体一些。你说的结果选择是什么意思？ 你的这个ESN是怎样的，在手指上... 一个黑色的便利箱。只要把它塞进有联系的神经元，教它并享受你的生活。顺便说一句，没有反馈。 关于专业，我没有白白 "警告 "你，他们是如此的隐蔽...... 还有一个假设，让我们从测试中看看，你可能是对的。在任何情况下，到目前为止，所有的结果都比随机发现要好。 Andrey Dik 2011.03.30 20:38 #32 hrenfx: 我们是否要在这里进行一场争吵？你是否特别想与我讨论所提出的话题中你所关心的内容？如果没有，我就不去了。是的，我再问你一次。 有培训 - 随后是OOS测试。接下来是培训，接着是OOS。 总体平衡图是OOS的胶合部分。也就是说，整个平衡图是TC对其未知区域的工作。TC在其不知道的区域内以正向OOS运行。一个神经网络在它未知的数据上工作。神经网络在其生命中第一次看到数据，并在+中工作。我不知道还能如何更好地解释它。 妈的，老鼠是没有这个能力的。给我看同样的 "把戏 "与巫师（引号，因为这不是把戏，伙计），我会在我的有生之年为你订购一座纪念碑（至少我可以自己用3D模型做，我可以）。 ZS。再重读一下我的帖子。我意识到这太突然了--对不起，我不是这个意思。 TheXpert 2011.03.30 20:47 #33 顺便说一下，你可以向joo 询问预处理的情况。如果他想，他会告诉你。 基本上，这不是什么超自然现象。 安德烈，进来吧。 Andrey Dik 2011.03.30 21:21 #34 TheXpert:顺便说一下，你可以向joo 询问预处理的情况。如果他想，他会告诉你。基本上，这不是什么超自然现象。安德烈，进来吧。你好，我的同名同姓。 我很高兴结果至少比随机输入 的好。 我想既然你开始了这个话题，就意味着有东西在侵蚀你。缺少一些东西，可以说是情感的平衡。也许是因为结果太令人气馁，出乎意料，在某种程度上令人震惊。 是的，在预处理中没有什么超自然的东西，在为神经网络表示数据时，一切都很简单，而且可能是合乎逻辑的。我之前在流动模式和第二类TS的概念中已经说过并解释了一切。我不想更详细地谈论这个问题，那些想这样做的人可以在这个论坛上找到所有信息。 因此，在我看来，在实现了积极的MO之后，我们可以安全地放弃为TC寻找最佳MM的幸福。但是。我们需要记住。 首先，目前的结果，顺便说一下，是使用从头部取下的模式的默认设置获得的，因为必须的原因，也许改变了这些设置，你可以获得更好的结果。 其次，在预测的 "尾巴 "上进行交易的方式并不完美，这并不完全符合第二类TS的概念。 第三，我认为恰恰相反，我们应该远离 "主力"，转向具有特定模式的货币对，这种模式是肉眼可见的，至少在我看来是如此。这些是像GBPJPY和其他一些货币对。很有可能的是，由于对这些对子的特征模式有了更明显的认识，结果还是会有所改善，这时的主力在模式上看起来更像是随机的漫游。 大量的布卡夫。对不起。 hrenfx 2011.03.30 21:36 #35 joo:进行了培训--随后进行了OOS测试。接下来是培训，接着是OOS。 是的，从一开始就很清楚，就像前进的胶水。这是一个具有自动优化功能的EA--你可以把它理解为具有过度训练功能（同样的事情）。 这个问题是不同的。它是如何发生的？这里写的是NS。为什么作者选择25个月的优化滑动窗口和一个月的前进窗口？为什么不是其他参数？如果还有其他参数，那么与刚刚发现的窗户尺寸有什么不同，在这个尺寸上，它们不会排水？ 妈的，马车不能这样做。给我看同样的 "把戏 "与假人（引号，因为这不是把戏，伙计），我会在我的有生之年为你订购一座纪念碑（至少我可以自己用3D模型做，我可以）。 混杂物只是任何指标。例如，同一个经过训练的NS可以被认为是一个具有大量输入参数的指标。窗口被转移，参数被重新优化（不一定是最大利润，也可以是其他特征），我们进一步寻找，等等。 方法本身是一样的。只是，MA是相当原始的。NS并不十分原始。但同样，在这两种情况下，指标的概念是相同的。 不知何故，指标 和NS被创造出来，但这都是某种从原始到更复杂的数学。但数学--数学--数学，但应该设置一些市场的概念模型。否则每个人（包括我自己）都会用金融BP来摆弄各种复杂的数学转折，如果成功了，我们也无法向自己解释。比如，我们已经找到了一个模式。我们不是作为技术人员来推理，而是作为人道主义者来推理：如果它有效，就意味着有一个模式。我们无法掌握其中的原因。我们自己的系统对我们自己来说就像一个黑盒子。 TheXpert 2011.03.30 21:43 #36 hrenfx: 问得不同。它是如何发生的？这里写的是一个NS。为什么作者选择了25个月的优化滑动窗口和一个月的前进窗口？ 一个月是方便的，25天是合理的。在10 15 20 .... 上测试了它。40 -- 所有地方都是如此。是时候从批评转向建议了，我的耐心不是铁板一块。 方法本身是一样的。 是的，只是由于某些原因，向前的惯性不在那里。 hrenfx 2011.03.30 21:44 #37 流动模式的市场概念对我来说一点意义都没有。我只是无法向自己解释，为什么市场参与者在总体上要以寿命不短的模式进行交易。将市场解释为人群的心理--多少有些奇怪，因为还存在着利润最大化和其他问题。总而言之，很明显，没有什么是明确的。 Andrey Dik 2011.03.30 21:55 #38 hrenfx: ..... 不知何故，指标和NS被创造出来，但这都是某种数学，从原始到更复杂的数学。然而，数学是数学，但必须要有一个市场的概念模型。否则每个人（包括我自己）都会用金融BP来摆弄各种复杂的数学转折，如果成功了，我们也无法向自己解释。比如，我们已经找到了一个模式。我们不是作为技术人员来推理，而是作为人道主义者来推理：如果有效，就意味着有一个模式。我们无法掌握其中的原因。我们自己的系统对我们自己来说就像一个黑盒子。 美中不足的是，首先制定了一个描述市场的一般理论。俗气或完整并不重要。重要的是，首先有理论，然后有实践来证实理论。这就是令人不安的现实--这一切都在一起了。 [删除] 2011.03.30 22:02 #39 TheXpert: 你说的结果选择是什么意思？ 从准备测试的速度来看，有这么长的时间和大量的再培训，这都是DLL本身的自动化。网络本身有多少参数/权重被训练，停止训练的标准是什么（epochs的数量，在测试样本上达到可接受的误差）？ 增加时间有什么不同吗？在我看来，学习期对于15M来说太长了，我有足够的一年的时间来学习1H，你有没有试着把它缩短？ joo:我很高兴结果至少比随机输入的好。 有趣的短语，为什么使用 "随机 "输入，你能简要地解释一下吗？ [删除] 2011.03.30 22:14 #40 TheXpert: 现在是时候从批评转向建议了，我没有耐心。 我已经在这个问题上挣扎了几年了）有些改进，但只是几分钱和几分钱，而且考虑到我对我的网格了如指掌。唯一的质的飞跃是在我想出如何改进训练系统之后。 这就是为什么我建议你朝这个方向思考。 于是，输入（神经网络人员的超级秘密）在这里和那里改变--便士；调整架构--面包屑.... Z.I.你能不能发布一个完整的OOS测试，例如，就在去年3月？我将试着看看它与我的相比如何。 Z.I.2. TheXpert。回声网 :)不过这并不重要。我很确定，我可以用FANN来获得类似的结果，只是需要更多的工作。 所以，按照你的说法，这与NS的类型无关。它是关于什么的？我原则上同意，但一个有能力的NS的秘密是什么，即使我有一个一般的NS，我也不能制定....。 1234567891011...14 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
在分支机构开始时，为获得时间表所采取的步骤顺序是什么？
专家顾问形成了一个模式的文件。过去两年的模式被拿去做培训。
再培训每月进行一次。因此，对于整个故事。
试图就如何改进和改进什么给出任何建议，你需要了解它的一般运作情况？
问吧，我只是不会回答不舒服的问题。
例如，你如何预处理输入或如何选择学习结果？
HP过滤器。不可能 :) 。你能不能在这里说得更具体一些。你说的结果选择是什么意思？
你的这个ESN是怎样的，在手指上...
一个黑色的便利箱。只要把它塞进有联系的神经元，教它并享受你的生活。顺便说一句，没有反馈。
关于专业，我没有白白 "警告 "你，他们是如此的隐蔽......
我们是否要在这里进行一场争吵？你是否特别想与我讨论所提出的话题中你所关心的内容？如果没有，我就不去了。是的，我再问你一次。
有培训 - 随后是OOS测试。接下来是培训，接着是OOS。
总体平衡图是OOS的胶合部分。也就是说，整个平衡图是TC对其未知区域的工作。TC在其不知道的区域内以正向OOS运行。一个神经网络在它未知的数据上工作。神经网络在其生命中第一次看到数据，并在+中工作。我不知道还能如何更好地解释它。
妈的，老鼠是没有这个能力的。给我看同样的 "把戏 "与巫师（引号，因为这不是把戏，伙计），我会在我的有生之年为你订购一座纪念碑（至少我可以自己用3D模型做，我可以）。
ZS。再重读一下我的帖子。我意识到这太突然了--对不起，我不是这个意思。
顺便说一下，你可以向joo 询问预处理的情况。如果他想，他会告诉你。
基本上，这不是什么超自然现象。
安德烈，进来吧。
顺便说一下，你可以向joo 询问预处理的情况。如果他想，他会告诉你。
基本上，这不是什么超自然现象。
安德烈，进来吧。
你好，我的同名同姓。
我很高兴结果至少比随机输入 的好。
我想既然你开始了这个话题，就意味着有东西在侵蚀你。缺少一些东西，可以说是情感的平衡。也许是因为结果太令人气馁，出乎意料，在某种程度上令人震惊。
是的，在预处理中没有什么超自然的东西，在为神经网络表示数据时，一切都很简单，而且可能是合乎逻辑的。我之前在流动模式和第二类TS的概念中已经说过并解释了一切。我不想更详细地谈论这个问题，那些想这样做的人可以在这个论坛上找到所有信息。
因此，在我看来，在实现了积极的MO之后，我们可以安全地放弃为TC寻找最佳MM的幸福。但是。我们需要记住。
首先，目前的结果，顺便说一下，是使用从头部取下的模式的默认设置获得的，因为必须的原因，也许改变了这些设置，你可以获得更好的结果。
其次，在预测的 "尾巴 "上进行交易的方式并不完美，这并不完全符合第二类TS的概念。
第三，我认为恰恰相反，我们应该远离 "主力"，转向具有特定模式的货币对，这种模式是肉眼可见的，至少在我看来是如此。这些是像GBPJPY和其他一些货币对。很有可能的是，由于对这些对子的特征模式有了更明显的认识，结果还是会有所改善，这时的主力在模式上看起来更像是随机的漫游。
大量的布卡夫。对不起。
进行了培训--随后进行了OOS测试。接下来是培训，接着是OOS。
是的，从一开始就很清楚，就像前进的胶水。这是一个具有自动优化功能的EA--你可以把它理解为具有过度训练功能（同样的事情）。
这个问题是不同的。它是如何发生的？这里写的是NS。为什么作者选择25个月的优化滑动窗口和一个月的前进窗口？为什么不是其他参数？如果还有其他参数，那么与刚刚发现的窗户尺寸有什么不同，在这个尺寸上，它们不会排水？
妈的，马车不能这样做。给我看同样的 "把戏 "与假人（引号，因为这不是把戏，伙计），我会在我的有生之年为你订购一座纪念碑（至少我可以自己用3D模型做，我可以）。
混杂物只是任何指标。例如，同一个经过训练的NS可以被认为是一个具有大量输入参数的指标。窗口被转移，参数被重新优化（不一定是最大利润，也可以是其他特征），我们进一步寻找，等等。
方法本身是一样的。只是，MA是相当原始的。NS并不十分原始。但同样，在这两种情况下，指标的概念是相同的。
不知何故，指标 和NS被创造出来，但这都是某种从原始到更复杂的数学。但数学--数学--数学，但应该设置一些市场的概念模型。否则每个人（包括我自己）都会用金融BP来摆弄各种复杂的数学转折，如果成功了，我们也无法向自己解释。比如，我们已经找到了一个模式。我们不是作为技术人员来推理，而是作为人道主义者来推理：如果它有效，就意味着有一个模式。我们无法掌握其中的原因。我们自己的系统对我们自己来说就像一个黑盒子。
问得不同。它是如何发生的？这里写的是一个NS。为什么作者选择了25个月的优化滑动窗口和一个月的前进窗口？
一个月是方便的，25天是合理的。在10 15 20 .... 上测试了它。40 -- 所有地方都是如此。是时候从批评转向建议了，我的耐心不是铁板一块。
方法本身是一样的。
流动模式的市场概念对我来说一点意义都没有。我只是无法向自己解释，为什么市场参与者在总体上要以寿命不短的模式进行交易。将市场解释为人群的心理--多少有些奇怪，因为还存在着利润最大化和其他问题。总而言之，很明显，没有什么是明确的。
.....
不知何故，指标和NS被创造出来，但这都是某种数学，从原始到更复杂的数学。然而，数学是数学，但必须要有一个市场的概念模型。否则每个人（包括我自己）都会用金融BP来摆弄各种复杂的数学转折，如果成功了，我们也无法向自己解释。比如，我们已经找到了一个模式。我们不是作为技术人员来推理，而是作为人道主义者来推理：如果有效，就意味着有一个模式。我们无法掌握其中的原因。我们自己的系统对我们自己来说就像一个黑盒子。
你说的结果选择是什么意思？
从准备测试的速度来看，有这么长的时间和大量的再培训，这都是DLL本身的自动化。网络本身有多少参数/权重被训练，停止训练的标准是什么（epochs的数量，在测试样本上达到可接受的误差）？ 增加时间有什么不同吗？在我看来，学习期对于15M来说太长了，我有足够的一年的时间来学习1H，你有没有试着把它缩短？
我很高兴结果至少比随机输入的好。
有趣的短语，为什么使用 "随机 "输入，你能简要地解释一下吗？
现在是时候从批评转向建议了，我没有耐心。
我已经在这个问题上挣扎了几年了）有些改进，但只是几分钱和几分钱，而且考虑到我对我的网格了如指掌。唯一的质的飞跃是在我想出如何改进训练系统之后。 这就是为什么我建议你朝这个方向思考。
于是，输入（神经网络人员的超级秘密）在这里和那里改变--便士；调整架构--面包屑....
Z.I.你能不能发布一个完整的OOS测试，例如，就在去年3月？我将试着看看它与我的相比如何。
Z.I.2.
回声网 :)不过这并不重要。我很确定，我可以用FANN来获得类似的结果，只是需要更多的工作。
所以，按照你的说法，这与NS的类型无关。它是关于什么的？我原则上同意，但一个有能力的NS的秘密是什么，即使我有一个一般的NS，我也不能制定....。