文章 "MQL5 中的范畴论 (第 16 部分)：多层感知器函子" 新评论 MetaQuotes 2024.04.17 12:23 新文章 MQL5 中的范畴论 (第 16 部分)：多层感知器函子已发布： 本文是我们系列文章的第 16 篇，继续考察函子以及如何使用人工神经网络实现它们。我们偏离了迄今为止在该系列中所采用的方式，这涉及预测波动率，并尝试实现自定义信号类来设置入仓和出仓信号。 不过，在这篇文章中，我们对标普 500 指数更感兴趣，不仅仅是因为它的波动性，就像上一篇文章的情况，还有它的趋势。我们希望对其短期（月度）趋势进行预测，并在我们的智能系统中使用这些预测开仓。这意味着我们与智能信号类打交道，而不是智能尾随类，就像该系列到目前为止的情况一样。那么，依据财经日历数据图形实现基于函子的变换将导致标普 500 指数的预测变化。这种实现将在多层感知器的帮助下达成。 在上一篇文章中，我们确实有一个简单假设的制程表述，它链接了所考虑的四个财经数据点，不过它被过度简化了，并没有将其显示为时间序列图形。下面的示意图尝试达成这一点： 作者：Stephen Njuki 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
新文章 MQL5 中的范畴论 (第 16 部分)：多层感知器函子已发布：
本文是我们系列文章的第 16 篇，继续考察函子以及如何使用人工神经网络实现它们。我们偏离了迄今为止在该系列中所采用的方式，这涉及预测波动率，并尝试实现自定义信号类来设置入仓和出仓信号。
不过，在这篇文章中，我们对标普 500 指数更感兴趣，不仅仅是因为它的波动性，就像上一篇文章的情况，还有它的趋势。我们希望对其短期（月度）趋势进行预测，并在我们的智能系统中使用这些预测开仓。这意味着我们与智能信号类打交道，而不是智能尾随类，就像该系列到目前为止的情况一样。那么，依据财经日历数据图形实现基于函子的变换将导致标普 500 指数的预测变化。这种实现将在多层感知器的帮助下达成。
在上一篇文章中，我们确实有一个简单假设的制程表述，它链接了所考虑的四个财经数据点，不过它被过度简化了，并没有将其显示为时间序列图形。下面的示意图尝试达成这一点：
作者：Stephen Njuki