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文章 "神经网络: 智能交易系统自我优化"

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是否有可能开发一款能够根据代码命令, 定期优化开仓和平仓条件的智能交易系统?如果我们以模块化的形式实现一个神经网络 (多层感知器) 来分析历史并提供策略, 会发生什么?我们可以做到 EA 每月(每周, 每天或每小时) 进行神经网络优化, 然后继续其工作。因此, 我们可以开发一款自我优化 EA。

在创建 NN 之后, 我们应该用前 800 个自然数的二进制形式 (10 个字符, 10 个输入神经元和 1 个输出神经元) 来训练它。之后, 我们应该将接下来的 200 个自然数转换为二进制形式 (从 801 到 1000 的二进制形式从), 并将实际结果与 NN 预测的结果进行比较。例如, 如果我们将 1100110100 设置为网络 (820 的二进制形式; 10 个字符, 10 个输入神经元), 则网络应接收 820 或接近它的一些其它数字。上述的 For 方法负责接收这 200 个数相关的网络预测, 并将期望结果与评估比较。

以指定参数 (NN 没有隐藏层, 10 个输入神经元和 1 个输出神经元) 执行脚本后, 我们得到了一个优异的结果。生成的 ScriptBinDec-infRN.csv 文件位于 Terminal\Common\Files 目录, 为我们提供了以下数据:


 

作者:Jose Miguel Soriano

JunCheng Li
42
JunCheng Li  
Thanks you for your hard work!   Very profound for me.
cx05133
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cx05133  
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作者:Jose Miguel Soriano

谢谢分享
cping.luo
56
cping.luo  
思路不错。
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