文章 "第三代神经网络：深度网络" - 页 5

[Vladimir Perervenko]

alsu:
当然不是。我只是在尽我所能，与用萨满教取代科学（不管是应用科学还是理论科学）的企图作斗争。而这正是 NS 领域正在发生的事情，该领域实际上已经在应用和理论两方面陷入困境十年之久了。

1.关于卡住。在我看来，基于深度网络的语音识别和手写识别的广泛实际应用反证了这一点。我说的不是面部识别。现在在我看来，这个话题已经获得了新的动力。

2.关于科学与萨满教。自苏联时期以来，苏联科学与西方科学的实践方法就截然不同。这一点在科学文献中体现得淋漓尽致。早在研究所时（上世纪 70 年代），我就注意到西方出版物中对复杂问题的描述是多么通俗易懂，而国内文献中的描述则是多么深奥曲折，其中还散布着一些复杂的公式。这种做法直到现在也没有改变。越复杂难懂就越科学？

我既不是程序员，也不是数学家。我是一个实践者。对我来说，重要的是，新思想应以通俗易懂的方式呈现，并通过权威的应用加以证实，帮助我解决必要的问题，同时尽量减少实施过程中的时间损失。而这一切都离不开 R 语言包中的深度神经网络 这一主题。

我同意文章中所说的一切。没有人取消拥抱浩瀚的愿望。并不是所有新一代的代表都记得神经网络这个主题。我想提醒他们。

好吧，就像结果一样。

祝你好运

[Andrew Kreimer]

好文章！

最近的一系列 DM 文章都很不错。

[Christian Edward Bannard]

到目前为止，我已尝试加载所有内容，但无论我做什么，都无法加载。所有路径都与您的说明相同，我已经尝试过 3.1.1（与您使用的版本相同）和较新的 3.1.3 版本，所有脚本、动态链接库、指标、头文件等都按照您的说明放在正确的位置。

每当把 EA 放到图表上时，都会出现 "Rterm 已崩溃 "的提示窗口，查看代码后发现 R 没有加载。

是否还需要其他步骤，比如加载 R 所需的 DLL 丢失了？

我还检查了 所有 R 脚本，以确保路径正确（文件夹名区分大小写），但还是不行。

您的文章和深入浅出的解释给我留下了深刻印象。我用 Jeff Heaton 的神经网络做了很多工作，所以也想看看 R。

如果您能提供任何建议，我将不胜感激。

[Rimantas Venckus]

Ne to chtobi statja ustarela, but luche izpolzovat recurenement LSTM i delphi decition.Mne lichno ochen nenravitsa MT4

[Vladimir Perervenko]

traderd:

到目前为止，我已尝试加载所有内容，但无论我做什么，都无法加载。所有路径都与您的说明相同，我已经尝试过 3.1.1（与您使用的版本相同）和较新的 3.1.3 版本，所有脚本、动态链接库、指标、头文件等都按照您的说明放在正确的位置。

每当把 EA 放到图表上时，都会出现 "Rterm 已崩溃 "的提示窗口，查看代码后发现 R 没有加载。

是否还需要其他步骤，比如加载 R 所需的 DLL 丢失了？

我还检查了所有 R 脚本，以确保路径正确（文件夹名区分大小写），但还是不行。

您的文章和深入浅出的解释给我留下了深刻印象。我用 Jeff Heaton 的神经网络做了很多工作，所以也想看看 R。

如果您能提供任何建议，我将不胜感激。

您好

很高兴 您对 这篇文章 感兴趣�
�我 调试 秋季 Rterma 的方法如下：
- 注释掉 start () 中 的 所有内容 ，除了检查 工作 Rterma
- 注释 掉 init () 中 的所有内容，除了 运行 Rterm ( )

- 如果 Rterm 启动并 运行， 自 Init() 起 注释 一个 操作符 并检查。 您可以 指定 运算符 崩溃的 原因。

此后 更容易 确定 崩溃 原因。 通常 有两种情况： 脚本 语法错误 或 缺少必要的 库。
请再次 参阅本文附录 。

如果 您能告诉我们 Rterm 崩溃的 原因 ，我们 随时 准备为您提供帮助。

致以最诚挚的问候

[Vladimir Perervenko]

guz1kas:

Ne to chtobi statja ustarela, but luche izpolzovat recurenement LSTM i delphi decition.Mne lichno ochen nenravitsa MT4

问候。

过时了吗？这是新的。

最好是如何，为什么。如果您能提供更详细的细节，最好。我只是好奇。

我们根本不是在讨论 Delphi。

问题不在于我们是否喜欢 MT4。我们的任务是用我们现有的设备（即 MT4，不管它是什么......）快速、可靠地满足我们的需求。

祝您好运

[Andy Reed]

vlad1949:

你好/

很高兴 您对 这篇文章 感兴趣�
�我 调试 秋季 Rterma 的 情况 如下：
- 注释掉 启动（） 中 的所有内容 ，但 检查 工作 Rterma
- 注释 掉 init （） 中的 所有内容，但 运行 Rterm （ ） 。

- 如果 Rterm 启动并 运行， 自 Init() 起 注释 一个 操作符 并检查。 您可以 指定 运算符 崩溃的 原因。

此后 更容易 确定 崩溃 原因。 通常 有两种情况： 脚本 语法错误 或 缺少必要的 库。
请再次 参阅本文附录 。

如果 您能告诉我们 Rterm 崩溃的 原因 ，我们 随时 准备为您提供帮助。

致以最崇高的敬意

我也遇到了同样的问题。除了检查 Rterma 或 init()，我找不到你在哪里提到 start()，但运行 Rterm()。我查看了 R 代码和 MetaEditor。

[jcl365]

这是一篇非常有趣和有用的文章。我的系统可以运行了，不过是在 Zorro 中，而不是在 MT4 中。这大大简化了脚本，我可以回溯测试从 2014 年 10 月 14 日到今天的情况。

但有一个问题：您似乎是根据同一柱状图的 ZZ 而不是下一柱状图的 ZZ 进行训练的。因此，该系统在预测刚刚结束的条形图方面非常出色。如果我在过去的柱状图上进行交易，就会得到这样的平衡曲线：

这是一个完美的系统！但是，如果我使用返回的 Sig 在下一交易栏进行交易，我就会得到这条稍微现实一点的平衡曲线：

(红色部分为水下资产）。

我使用的是 2014 年 10 月 14 日的模型。您是否已经尝试过在下一栏的 ZZ 上训练模型？

[Vladimir Perervenko]

jcl365:

这是一篇非常有趣和有用的文章。我的系统可以运行了，不过是在 Zorro 中，而不是在 MT4 中。这大大简化了脚本，我可以回溯测试从 2014 年 10 月 14 日到今天的情况。

但有一个问题：您似乎是根据同一柱状图的 ZZ 而不是下一柱状图的 ZZ 进行训练的。因此，该系统在预测刚刚结束的条形图方面非常出色。如果我在过去的柱状图上进行交易，就会得到这样的平衡曲线：

这是一个完美的系统！但是，如果我使用返回的 Sig 在下一栏进行交易，我就会得到这条稍微现实一点的平衡曲线：

(红色部分为水下资产）。

我使用的是 2014 年 10 月 14 日的模型。您是否已经尝试过在下一栏的 ZZ 上训练模型？

嗨/

我们必须 牢记以下几点。

1. 我们 从 "之 "字形 中 获取 信号 。

sig <- ifelse(diff(zz) > 0, 1, ifelse(diff(zz) < 0, -1, NA)

2. 我们将 其 转移 到 未来的 另一栏 。

sig <- Hmisk::Lag(sig, shift=-1)

3. 3.我们 根据 下一个 条形图 的信号来 训练 神经网络�
�素质教育 需要 增加对 指标、 指标 参数、 神经网络 参数的 选择。

文章 展示了路径 和方法。 这些 网络 的潜力 是巨大的。

致以最崇高的敬意

弗拉基米尔

[jcl365]

我现在训练了一个新模型，预测下一个条形图，看来它确实有效。准确率仍然在 74% 的范围内。这就是现在的股本曲线：

:

它的表现正如我所预期的那样：系统在训练后立即盈利，然后随着市场的变化而慢慢恶化。

因此，下一步是对模型进行定期再培训的 WFO 测试。为此，必须将训练整合到策略脚本中。

这是计算下一交易条的 Sig 的修正函数：

Sig <- function(ch = 0.0037, pr = price[ ,'Med']) {
        ZZ <<- ZigZag(pr, change = ch, percent = F, retrace = F, lastExtreme = T)
        for(i in 1:length(ZZ)) { if(is.na(ZZ[i])) ZZ[i] = ZZ[i-1] }
  #shift zz for predicting the next bar
        for(i in 1:length(ZZ)-1) { ZZ[i] = ZZ[i+1] }
        dz <- c(diff(ZZ), NA)
        sig <- ifelse(dz > 0, 0, ifelse(dz < 0, 1, NA))
        return(sig)
}

策略脚本每 30 分钟执行一次 "计算 "函数：

Compute <- function() {
  price <<- pr.OHLC(Open,High,Low,Close)
  X <<- In()
  normalized <- predict(Prepr, tail(X,1))
  pr.sae <- nn.predict(SAE, normalized)
  return(pr.sae[1]);
}

策略脚本，即 "EA"：

#include <default.c>
#include <r.h>

string RPath = "F:\\D\\R\\R-3.1.3\\bin\\i386\\Rterm.exe";
int Size = 200;

bool RCheck()
{
   if(!Rr()) {
        quit("R session aborted!");
                return false;           
   }
   return true;
}


function run()
{
        BarPeriod = 30;
        StartDate = 20141014;
        LookBack = Size;
        asset("EUR/USD");
        
        Spread = Slippage = Commission = RollLong = RollShort = 0;
        //Stop = 25*PIP；
        //Trail = 25*PIP；
        
        if(is(INITRUN)) {
           RStart(RPath,1);
           if(!RCheck()) return;
           printf("\n%s running",RPath);
           Rx("rm(list = ls());");
           string Command = strfmt("source('%sStrategy/SAE.r')",
                strrep(ZorroFolder,"\\","/"));
           Rx(Command);
           Command = strfmt("load('%sData/sae.model')",
                strrep(ZorroFolder,"\\","/"));
           Rx(Command);
        }
        
        vars op = rev(series(priceOpen())),
                hi = rev(series(priceHigh())),
                lo = rev(series(priceLow())),
                cl = rev(series(priceClose()));
                
        if(!is(LOOKBACK)) {
                Rv("Open",op,Size);
                Rv("High",hi,Size);
                Rv("Low",lo,Size);
                Rv("Close",cl,Size);
                
                var Predict = Rgd("Compute()");
                if(!RCheck()) return;
                
                if(Predict > 0.6 && !NumOpenShort)
                        enterShort();
                else if(Predict < 0.4 && !NumOpenLong)
                        enterLong();
        }
        
        if(is(EXITRUN)) {
                RStop(); // 终止会话
        }
}