文章 "神经网络实验（第 3 部分）：实际应用" - 页 2 12345 新评论 Aleksey Vyazmikin 2023.02.10 02:54 #11 现在是 2023 年 2 月--两个多月来，平衡图片的测试有了新的进展。您能展示在新数据上使用相同设置的 EA 的结果吗？或者没有参与优化的早期 EA。 Aliaksandr Hryshyn 2023.02.10 05:09 #12 Aleksey Vyazmikin #:现在是 2023 年 2 月--两个多月来，平衡图片的测试有了新的进展。您能展示在新数据上使用相同设置的 EA 的结果吗？或者没有参与优化的早期 EA。 TP =60SL=600这不再严重 Roman Poshtar 2023.02.10 05:37 #13 Aleksey Vyazmikin #:现在是 2023 年 2 月--两个多月来，平衡图片的测试有了新的进展。您能展示在新数据上使用相同设置的 EA 的结果吗？或者没有参与优化的早期 EA。 现在不行。请自行优化。 Aleksey Vyazmikin 2023.02.10 06:00 #14 Aliaksandr Hryshyn #: TP =60 SL=600 这已经不严肃了。 是的，我看过了。不过，我还是觉得作者对预测因子的看法很有趣....。 Aleksey Vyazmikin 2023.02.10 06:01 #15 Roman Poshtar #:我现在不能。你自己做优化吧。 好吧，也许以后--一周后或一个月后？ Roman Poshtar 2023.02.10 06:35 #16 Aleksey Vyazmikin #:好吧，也许晚一点--一周或一个月之后？ 也许 Ivan Butko 2023.02.10 17:20 #17 去年，我在欧元兑美元 上测试了许多版本的神经网络，我想说的是，这一年本身就不错。出于某种原因，许多神经网络在 2021 年进行优化后，在 2022 年出现增长。，但如果在 2020 年进行训练，在 2021 年进行测试，它们的损失恰恰相反。 此外，当我研究神经网络是什么时，我明白了激活函数的作用--用于误差的反向传播，也就是训练。也就是说，在优化过程中调整权重会扼杀激活函数的意义，进而扼杀经典神经网络的意义。使用激活函数的结果与使用最简单的 Reshetov 感知器的结果几乎相同。 我还要说的是，最简单的感知器甚至能更好地显示图像，而以库形式出现的各种杂乱无章只会让终端不堪重负。 因此，最好连续检查几年和几种货币对。是的，这样做很费力，但结果会更客观。 以上都是我的看法。感谢作者的文章，关于感知器的部分很有意思，我会深入研究的 CapeCoddah 2023.02.24 12:20 #18 哇罗曼、 这篇文章完全涵盖了我想要实现的目标！"。 使用 3 层或 4 层 DNN，我运行了一天的测试，并通过优化选项卡上的 XML 流程将结果导出到 Excel，创建了一个 Excel 电子表格，并将其保存为 CSV 文件。 使用 CSV 文件，我计划将其导入 EA，然后运行优化，从前瞻数据测试中最高的 1000 个优化结果 中选择最佳策略。我学到了几件事：首先，将 EA 输入保存到 mql5\profiles\tester 中的 .SET 文件中，然后可以在 NotePad 中编辑 .SET 文件，这比使用输入选项卡修改输入组要简单得多。 第二件事是，我在测试中遇到了很多交易次数很少的情况。最后一点是要注意 CSV 文件中的逗号，尤其是当你的数值超过 1000 美元时。 权益和利润列的逗号设置为 1000，因此当数据保存到 CSV 文件时，会包含额外的逗号。 如果你像我一样使用 StringSplit 来识别起始值，然后将优化后的神经元解析到权重数组中，那么在计算时必须包含两个额外的逗号。 我在附件中提供了一个 PNG 文件，它是在原始函数上使用欧元兑美元 H4 对一个 2 年期 433 DNN 完成优化运行后的权益散点图。 正如您所看到的，大部分结果都在 2900 线或以上，而且随着优化次数接近运行的尾声，上面的数字会急剧增加，这也是意料之中的。 我的计划是选择最好的 1000 个，然后使用前向数据从之前的优化中找出相应的最佳优化权重。由于基因优化会根据层数和神经元数量呈指数增长，因此对于大多数机器来说，要对大量神经元、复杂的交易策略和止损计算进行全面的 GA 优化是不可能的。 不过，确定基准线，例如我发现，在 GA Agents 继续运行时，您可以将优化结果导出到 Excel，这样您就可以使用 Excel 的 COUNTIF 函数确定何时有 100 个优化结果超过基准线。 附加的文件： TesterOptgraphReport2023.01.25.png 51 kb Roman Poshtar 2023.02.24 13:07 #19 CapeCoddah 优化结果 中选择最佳策略。我学到了几件事：首先，将 EA 输入保存到 mql5\profiles\tester 中的 .SET 文件中，然后可以在 NotePad 中编辑 .SET 文件，这比使用输入选项卡修改输入组要容易得多。 第二件事是，我在测试中遇到了很多交易次数非常少的情况。最后一点是要小心 CSV 文件中的逗号，尤其是当你的数值超过 1000 美元时。 权益和利润列的逗号设置为 1000，因此当数据保存到 CSV 文件时，会包含额外的逗号。 如果你像我一样使用 StringSplit 来识别起始值，然后将优化后的神经元解析到权重数组中，那么在计算中必须包含两个额外的逗号。 我在附件中提供了一个 PNG 文件，它是在原始函数上使用欧元兑美元 H4 对一个 2 年期 433 DNN 完成优化运行后的权益散点图。 正如您所看到的，在 2900 线或以上的结果占绝大多数，而且随着优化次数接近运行的尾声，上面的数字会急剧增加，这也是意料之中的。 我的计划是选择最好的 1000 个，然后使用前向数据从之前的优化中找出相应的最佳优化权重。由于基因优化会根据层数和神经元数量呈指数增长，因此对于大多数机器来说，要对大量神经元、复杂的交易策略和止损计算进行全面的 GA 优化是不可能的。 不过，确定基准线，例如我发现，在 GA Agents 继续运行时，您可以将优化结果导出到 Excel，这样您就可以使用 Excel 的 COUNTIF 函数确定何时有 100 个优化结果超过基准线。 感谢您对我的出版物感兴趣。我认为您的想法可以实现。但正如您所看到的，一切都取决于我们问题中的 "铁 "部分--计算机。 Alexander Day 2023.02.27 04:37 #20 这是一项了不起的工作，感谢 Roman！，我遇到了一个问题，无法编译任何 Perceptron MQ5s，例如 "1 perceptron 4 angle SL TP - trade "有 22 个错误，其中大部分是分号预期错误。是我漏掉了什么，还是我做错了什么？ 12345 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
现在是 2023 年 2 月--两个多月来，平衡图片的测试有了新的进展。您能展示在新数据上使用相同设置的 EA 的结果吗？或者没有参与优化的早期 EA。
现在是 2023 年 2 月--两个多月来，平衡图片的测试有了新的进展。您能展示在新数据上使用相同设置的 EA 的结果吗？或者没有参与优化的早期 EA。
现在是 2023 年 2 月--两个多月来，平衡图片的测试有了新的进展。您能展示在新数据上使用相同设置的 EA 的结果吗？或者没有参与优化的早期 EA。
现在不行。请自行优化。
TP =60
是的，我看过了。不过，我还是觉得作者对预测因子的看法很有趣....。
我现在不能。你自己做优化吧。
好吧，也许以后--一周后或一个月后？
好吧，也许晚一点--一周或一个月之后？
也许
，但如果在 2020 年进行训练，在 2021 年进行测试，它们的损失恰恰相反。
此外，当我研究神经网络是什么时，我明白了激活函数的作用--用于误差的反向传播，也就是训练。也就是说，在优化过程中调整权重会扼杀激活函数的意义，进而扼杀经典神经网络的意义。使用激活函数的结果与使用最简单的 Reshetov 感知器的结果几乎相同。
我还要说的是，最简单的感知器甚至能更好地显示图像，而以库形式出现的各种杂乱无章只会让终端不堪重负。
因此，最好连续检查几年和几种货币对。是的，这样做很费力，但结果会更客观。
以上都是我的看法。感谢作者的文章，关于感知器的部分很有意思，我会深入研究的
哇罗曼、
这篇文章完全涵盖了我想要实现的目标！"。
使用 3 层或 4 层 DNN，我运行了一天的测试，并通过优化选项卡上的 XML 流程将结果导出到 Excel，创建了一个 Excel 电子表格，并将其保存为 CSV 文件。 使用 CSV 文件，我计划将其导入 EA，然后运行优化，从前瞻数据测试中最高的 1000 个优化结果 中选择最佳策略。我学到了几件事：首先，将 EA 输入保存到 mql5\profiles\tester 中的 .SET 文件中，然后可以在 NotePad 中编辑 .SET 文件，这比使用输入选项卡修改输入组要简单得多。 第二件事是，我在测试中遇到了很多交易次数很少的情况。最后一点是要注意 CSV 文件中的逗号，尤其是当你的数值超过 1000 美元时。 权益和利润列的逗号设置为 1000，因此当数据保存到 CSV 文件时，会包含额外的逗号。 如果你像我一样使用 StringSplit 来识别起始值，然后将优化后的神经元解析到权重数组中，那么在计算时必须包含两个额外的逗号。
我在附件中提供了一个 PNG 文件，它是在原始函数上使用欧元兑美元 H4 对一个 2 年期 433 DNN 完成优化运行后的权益散点图。 正如您所看到的，大部分结果都在 2900 线或以上，而且随着优化次数接近运行的尾声，上面的数字会急剧增加，这也是意料之中的。 我的计划是选择最好的 1000 个，然后使用前向数据从之前的优化中找出相应的最佳优化权重。由于基因优化会根据层数和神经元数量呈指数增长，因此对于大多数机器来说，要对大量神经元、复杂的交易策略和止损计算进行全面的 GA 优化是不可能的。 不过，确定基准线，例如我发现，在 GA Agents 继续运行时，您可以将优化结果导出到 Excel，这样您就可以使用 Excel 的 COUNTIF 函数确定何时有 100 个优化结果超过基准线。
我在附件中提供了一个 PNG 文件，它是在原始函数上使用欧元兑美元 H4 对一个 2 年期 433 DNN 完成优化运行后的权益散点图。 正如您所看到的，在 2900 线或以上的结果占绝大多数，而且随着优化次数接近运行的尾声，上面的数字会急剧增加，这也是意料之中的。 我的计划是选择最好的 1000 个，然后使用前向数据从之前的优化中找出相应的最佳优化权重。由于基因优化会根据层数和神经元数量呈指数增长，因此对于大多数机器来说，要对大量神经元、复杂的交易策略和止损计算进行全面的 GA 优化是不可能的。 不过，确定基准线，例如我发现，在 GA Agents 继续运行时，您可以将优化结果导出到 Excel，这样您就可以使用 Excel 的 COUNTIF 函数确定何时有 100 个优化结果超过基准线。
感谢您对我的出版物感兴趣。我认为您的想法可以实现。但正如您所看到的，一切都取决于我们问题中的 "铁 "部分--计算机。
这是一项了不起的工作，感谢 Roman！
，我遇到了一个问题，无法编译任何 Perceptron MQ5s，例如 "1 perceptron 4 angle SL TP - trade "有 22 个错误，其中大部分是分号预期错误。是我漏掉了什么，还是我做错了什么？