- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
实施一个简单的前馈优化算法，用某种形式的不对称MM刺激获胜的交易。用标准化的统计测量方法访问你的真实交易结果，这样你就可以知道当开始表现不佳时，整个模型或其中的一部分是否有问题。回到优化/绘图板。
所有这些只有在你的网络捕捉到一些潜在的可利用的周期性行为时才能做到。如果你的模式是分形 的，那就说明你正走在成功的路上。
从你以前的帖子来看，你可能患有过度训练/拟合综合症。
我会选择大量低质量的交易，这样我就可以用更简单的程序将它们剔除......
你犯了一些基本错误。
- 使用典型的前馈神经网络来预测货币汇率等时间序列是一个非常糟糕的想法。
- 你试图预测H1时间框架的数值--这在外汇市场上是不可能有好结果的。使用D1或H4（对于低波动性的货币）。
- 你使用了太多的数据作为输入--神经网络会 "习惯 "于训练数据，它在实际交易中的表现会很差。
- 你看训练数据时太兴奋了
- 不可能训练出一个能长期有效工作的神经网络。典型的预测时间序列的神经网络训练给出了大约20-100个良好的预测，然后它必须被重新训练以适应最近的变化。
如果你想为时间序列预测创建有用的神经网络，请阅读进化神经网络（前馈神经网络编码为灵活的神经树；其架构使用PIPE或GEP进行优化；灵活的激活函数参数使用PSO、EPSO或模拟退火等进行优化。）是的，我认为这有点好得不真实
，建立这个网络花了不到一个小时。这些进化的神经网络 会不会与UTHONNs有什么关系？我有一篇文章表明这种类型的ANN比传统的FF背托模型效果好得多。我在用MATLAB工作，是否可以用这个做你说的事？另外，你对软件有什么建议，还是MATLAB可以？
@Kazam
留点钱在桌上吧，伙计
实施一个简单的前馈优化算法，用某种形式的不对称MM来刺激获胜交易。用标准化的统计测量方法访问你的真实交易结果，这样你就可以知道当开始表现不佳时，整个模型或它的一部分是否有问题。回到优化/绘图板。
只有当你的网络捕捉到一些潜在的可利用的周期性行为时，这一切才会发生。如果你的模式是分形的，就说明你正走在成功的路上。
从你以前的帖子来看，你可能患有过度训练/拟合综合症。
我会选择大量低质量的交易，这样我就可以用更简单的程序将它们剔除......我读过关于过度拟合的文章，我猜想这就是这里发生的事情。我是不是应该把十年的样本分成10个一年的样本，在其中一年进行训练，在下一年进行测试？在我看来，英镑兑日元经历了一个5-10年的周期。我选择10年的样本是因为我希望训练网络能够识别这个周期。希望在这个周期中训练的网络能够识别出它所处的周期的哪一部分并作出适当的反应。
我之前的策略涉及等待大的动作，然后兑现，但我希望使用神经网络作为剥头皮策略的一部分。我希望根据预测的收盘价是高于还是低于当前的收盘价，几乎每一个点都 能交易。
进化神经网络 是使用遗传计算算法和优化方法建立和优化的前馈神经网络。这是与UHHONN的不同的东西（btw UHHONN的看起来非常有前途，是我测试清单上的下一个项目
）。
我认为这两篇论文应该是一个好的开始
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdf你可以用Matlab来创建ENN，但你必须为GEP、PIPE等找到或编写m脚本。
进化神经网络是使用遗传计算算法和优化方法建立和优化的前馈神经网络。这是与UHHONN不同的东西（同时UHHONN看起来很有前途，是我测试名单上的下一个项目
我认为这两篇论文应该是一个好的开始
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdf很好，我会看一下这些论文，然后从那里开始。我读过关于遗传优化的文章，它似乎是最合理的方法。我曾经试用过Alyuda NeuroIntelligence，它对神经元和权重进行了遗传优化，但它的价格大约是600美元，如果我可以用Matlab做的话，那就更好了。
你有没有注意到，很多关于神经网络预测的论文似乎都来自暨南大学？我有一份关于多种不同HONNS的文件，如果你想看的话，我可以把它发到你的邮箱里，只要把你的地址告诉我就行了。我试着把它压缩起来并附上，但我显然少了一个符号。
进化神经网络是使用遗传计算算法和优化方法建立和优化的前馈神经网络。这是与UHHONN不同的东西(btw UHHONN看起来很有前途，是我测试名单上的下一个项目
我认为这两篇论文应该是一个好的开始
http://www.softcomputing.net/insci.pdf
http://www.softcomputing.net/chen-neucom2.pdf你好。
你是如何实现这些论文中的想法的？我的意思是有任何Matlab或C++代码吗？
biddick
我使用的所有算法都是我自己写的，因为我使用的服务器是基于Nvidia的CUDA技术（它的计算速度比最新的英特尔四核处理器快1000倍
）。
但我主要使用C语言。
如果你想要一个关于HONN的好的信息来源，可以找一本《经济和商业的人工高阶神经网络》的书。这是一本新的出版物，所以它有非常好的信息。价格很贵（180美元），但你可以找到它的PDF版本
。
我还推荐其他一些书。
- 遗传编程的实地指南》--你可以在以下网站免费下载它
- "Introduction to genetic algorithms" - published by Springer in 2008.
- "Biologically Inspired Algorithms for Financial Modeling" - from Springer, published in 2006. Very good publication.
- "Network Models and Optimization Multiobjective Genetic Algorithm Approach" - from Springer, published at 2008. Also a very good publication.
- "Gen Expression Programming" - by Candida Ferreira.
All of them can be found in pdf. I usually don't encourage to download copyrighted materials but most of the recent books about ENN cost way over 200$.
Those are just few books that I think are really worth reading. I have over a hundred other so if you'll be interested in something more I'll recommend you another books.
About PIPE you can read here:
[CODE]http://edocs.tu-berlin.de/diss/2003/salustowicz_rafal.pdf到今年年底，我将完成我的博士论文 "用于金融时间序列预测 的进化神经网络"，我可能会把它翻译成英文，所以我可能会上传它的一部分。
卡扎姆。
你用这个东西交易的结果很好吗？