神经网络和输入 - 页 36 1...29303132333435363738394041 新评论 Vladimir Perervenko 2013.12.01 14:41 #351 pdf不愿意附加，rar也不愿意。你需要什么？ 附加的文件： prim1.zip 85 kb [删除] 2013.12.01 16:07 #352 vlad1949: pdf不愿意附加，rar也不愿意附加。你需要什么？ 解释一下。 首先对四个模型进行了评估，结果是 1. mlpe，AUC=0.924，Acc=85.7%。 2、DT的AUC=0.877，Acc=84.4%。 3. mlp，AUC=0.874，Acc=81.7%。 4. svm的AUC=0.857，Acc=82.4%。 即由不同（随机）权重初始值激活的多层神经网络集合显示出比andomForest和决策树更好的结果？ Vladimir Perervenko 2013.12.01 17:37 #353 不，合奏组比DT、Mlp和SVM更好。接下来给出的是RF和ada的数字，它们的效果更好。 [删除] 2013.12.01 17:45 #354 vlad1949: 不，合奏比DT、Mlp和Svm更好。接下来给出的是RF和ada值，它们的效果更好。 Acc在85.7%和89.4%之间的差异是否会给预测带来重大改善？ 我有一个线性回归 和一个非线性回归，例如黄金的多重R值分别为0.95485489和0.97386429。我没有发现在实践中模型的预测特性有任何明显的改善--在交易中 Vladimir Perervenko 2013.12.01 18:01 #355 Ada模型的Ass=91%。而这是非常好的。我没有做回归。或者说，我做了，但我不喜欢它。 多重R值显示了什么？我以前没有见过。 [删除] 2013.12.01 18:30 #356 vlad1949: Ada模型的Ass=91%。而这是非常好的。我没有做回归。或者说，我做了，但我不喜欢它。 多重R值显示了什么？我以前从未见过。 多重R是多重相关系数。 问题 - 有两种方法。使用其中一种方法可以提供预测的准确性，例如，比另一种方法好1-3%--它不会使一种方法比另一种方法具有明显的交易优势。 Jeremy Falcon 2013.12.01 20:13 #357 ivandurak: 现在，如果你用坡度角除以挠度，你就会得到一个能完全描述交易特征的数值。现在，这可以作为一个健身函数用于调整。 对不起，你是 "发明 "夏普指标的人。顺便说一句，这是一个非常好的指标。 Vladimir Perervenko 2013.12.02 06:50 #358 herhuman: 试试这个 老师。(https://www.mql5.com/ru/code/903)。你不可能做得比这更好。 输入是你喜欢的任何东西，你甚至可以有OHLC。 这不是老师的问题，而是成绩不佳的人的问题。就像这个笑话。 在无轨电车上的对话。 -你能告诉我什么时候会停吗？ -看着我。 -你的前一个，只要我下车。 在你的情况下，你需要一个至少提前三条的预测。而这就是退步。 如果你认为自己是这里的先锋，那就别想了。这个方向被彻底践踏了。阅读更多。 祝好运 Serj 2013.12.02 21:48 #359 vlad1949: 不是老师的问题，是两面人的问题。正如笑话中所说的那样。 在无轨电车上的对话。 -你能告诉我什么时候会停吗？ -你跟着我。 -我一下车，你的最后一个。 在你的情况下，你需要一个至少提前三条的预测。而这就是退步。 如果你认为自己是这里的先锋，那就别想了。这个方向被彻底践踏了。阅读更多。 祝好运 (笑) 那里没有回归，你在你的例子中给输入的回归。 我看了看 "你的 "BBCI，它也没有好到哪里去，而且也是小毛病不断。 建议输入数据（不包括OHLC）和教师。 我没有要求什么，你问了，我提供了。 你似乎没有想明白，退步是你的想法。 继续跺脚。好运。 Дмитрий 2013.12.15 00:28 #360 数据可以在对输入矢量进行光谱变换后输入。 在这种情况下，神经网络的任务可能是预测光谱的 "未来"。 我对这个话题做了一些研究。我认为这种转变是有意义的，尽管它是一种资源密集型的计算。在 这里， 我更详细地描述了一些应用的变种。 1...29303132333435363738394041 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
pdf不愿意附加，rar也不愿意附加。你需要什么？
解释一下。
首先对四个模型进行了评估，结果是
1. mlpe，AUC=0.924，Acc=85.7%。
2、DT的AUC=0.877，Acc=84.4%。
3. mlp，AUC=0.874，Acc=81.7%。
4. svm的AUC=0.857，Acc=82.4%。
即由不同（随机）权重初始值激活的多层神经网络集合显示出比andomForest和决策树更好的结果？
不，合奏比DT、Mlp和Svm更好。接下来给出的是RF和ada值，它们的效果更好。
Acc在85.7%和89.4%之间的差异是否会给预测带来重大改善？
我有一个线性回归 和一个非线性回归，例如黄金的多重R值分别为0.95485489和0.97386429。我没有发现在实践中模型的预测特性有任何明显的改善--在交易中
Ada模型的Ass=91%。而这是非常好的。我没有做回归。或者说，我做了，但我不喜欢它。
多重R值显示了什么？我以前没有见过。
Ada模型的Ass=91%。而这是非常好的。我没有做回归。或者说，我做了，但我不喜欢它。
多重R值显示了什么？我以前从未见过。
多重R是多重相关系数。
问题 - 有两种方法。使用其中一种方法可以提供预测的准确性，例如，比另一种方法好1-3%--它不会使一种方法比另一种方法具有明显的交易优势。
现在，如果你用坡度角除以挠度，你就会得到一个能完全描述交易特征的数值。现在，这可以作为一个健身函数用于调整。
对不起，你是 "发明 "夏普指标的人。顺便说一句，这是一个非常好的指标。
试试这个 老师。(https://www.mql5.com/ru/code/903)。你不可能做得比这更好。
输入是你喜欢的任何东西，你甚至可以有OHLC。
这不是老师的问题，而是成绩不佳的人的问题。就像这个笑话。
在无轨电车上的对话。
-你能告诉我什么时候会停吗？
-看着我。 -你的前一个，只要我下车。
在你的情况下，你需要一个至少提前三条的预测。而这就是退步。
如果你认为自己是这里的先锋，那就别想了。这个方向被彻底践踏了。阅读更多。
祝好运
不是老师的问题，是两面人的问题。正如笑话中所说的那样。
在无轨电车上的对话。
-你能告诉我什么时候会停吗？
-你跟着我。 -我一下车，你的最后一个。
在你的情况下，你需要一个至少提前三条的预测。而这就是退步。
如果你认为自己是这里的先锋，那就别想了。这个方向被彻底践踏了。阅读更多。
祝好运
(笑)
那里没有回归，你在你的例子中给输入的回归。
我看了看 "你的 "BBCI，它也没有好到哪里去，而且也是小毛病不断。
建议输入数据（不包括OHLC）和教师。
我没有要求什么，你问了，我提供了。
你似乎没有想明白，退步是你的想法。
继续跺脚。好运。
数据可以在对输入矢量进行光谱变换后输入。
在这种情况下，神经网络的任务可能是预测光谱的 "未来"。 我对这个话题做了一些研究。我认为这种转变是有意义的，尽管它是一种资源密集型的计算。在 这里， 我更详细地描述了一些应用的变种。