非常に複雑なコーディングおよびトレーディングシステム。 - Page 2
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Thread: 非常に複雑なコーディングおよびトレーディングシステム。

  1. #11
    このスレッドについて私が言うことができるのはwtfです。

  2. #12

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    クールスレッドMIB、私は私がやってきたことのいくつかを共有すると思います。たぶんこれは最先端のもので、あまり複雑すぎるものではないでしょうか。私は市場が波及していると確信しています。どんな種類の発振器を使用しても、あなたは同意します。私が前に触れたことの1つは方形波パターンです。市場がフラットまたはレンジ・バウンドの場合、実際には周波数スペクトルが広がる形でエネルギーが蓄積されています。あなたがSigView.comで入手できるシェアウェアでこれを試しました。 SigViewをインストールして実行した後、ファイルメニューのテキスト文書を開くことができます。サンプルレートを聞いてきます。私は1000が好きですが、それは問題ではありません。これでチャートが表示され、MetaTraderからエクスポートしたデータの折れ線グラフと同じに見えるはずです。そこから、あなたは本当にクールな方法でデータを操作することができます。フィルタ。全体的なトレンドだけでなく、多くのランダムノイズを除外することができます。正しく行われれば(そして、これを正しく行う方法を教えてもらえません)、重要な周波数の何点が上または下を指しているかを感じることができます。
    hello Mike Jolleyデータが操作されると、新しいフィルタデータを別のアプリケーションにエクスポートするためのXLファイルを作成できます。

  3. #13

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    TradeStationsの関数名:Htangent入力:x(NumericSimple)、{関数への入力} NTerms(NumericSimple); {直列項} Var:pi(3.1415926536)、Sum(0)、ii(0);合計= 0。 ii = 0〜NTerms Begin Sum = Sum 1(Power =((i 0.5)* pi)、2) Power(x、2)終わり; Htangent = Sum * 2 * x; (0)、シナプスA1(0)、シナプスA2(0)、シナプスA3(0)、シナプスB1(0)、シナプスB2(0)、シナプスA1(0)、シナプスA1 、シナプスB3(0); Var:inputneuron1(0)、inputneuron2(0)、Hiddenneuron1(0)、Hiddenneuron2(0)、Hiddenneuron3(0)、neuronOut(0); {入力} if(平均(C、3) - 平均(C、3)[2])gt; 0 then inputneuron1 = 1 Else inputneuron1 = -1; if(average(C、3) - average(C、3)[5])gt; 0 then inputneuron2 = 1その他のinputneuron2 = -1; (シナプス1 *インプットニューロン1 シナプスA1 *インプットニューロン2、50); Hiddenneuron1 = Htangent Hiddenneuron2 = Htangent(synapse2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2、50); Hiddenneuron3 = Htangent(synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2、50); neuronOut = Htangent(シナプスB1 * Hiddenneuron1 シナプスB2 * Hiddenneuron2 シナプスB3 * Hiddenneuron3,50); {購入または売却} neuronOut gt; = 0.5の場合、ハイストップで次のバーを購入します。 neuronOut lt; = -0.5の場合、低停止時に次のバーを販売します。
    こんにちはクロード、これにいくつかの精神的なイメージを置く努力で{私はスレッドの残りの部分を意味するものではなく、今のところは}} VWBについて考えるなら、 1)上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか? 2)(C3)のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか? [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか?入力:synapse4(0)、synapseA4(0)、synapseB4(0);変数:inputneuron3(0); Var:Hiddenneuron4(0);おかげでクロード、以前は神経網に圧倒されていましたが、今私はあなたが私にもっと良い基礎を築いてくれたと思います。あなたの次の投稿を楽しみにしています。 B

  4. #14

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    こんにちはクロード、これにいくつかの精神的なイメージを置く努力で{私はスレッドの残りの部分を意味するものではなく、今のところは}} VWBについて考えるなら、 1)上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか? 2)(C3)のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか? [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか?入力:synapse4(0)、synapseA4(0)、synapseB4(0);変数:inputneuron3(0); Var:Hiddenneuron4(0);おかげでクロード、以前は神経網に圧倒されていましたが、今私はあなたが私にもっと良い基礎を築いてくれたと思います。あなたの次の投稿を楽しみにしています。 B
    、Claude、MIBについては、私はしばらくの間神経ネットワークに興味を持ってきました。私はちょうど彼らが取引に関係するように彼らの良い本をお勧めすることができますかと思っていた。私はいくつかの異なるプラットフォームを持っています。 AmiBroker、Tradestation、Metastock、MT4、Visual Basicなど、もちろんC を使うことができます。私は数年前からプログラムを書いています。私は最高のプログラマーではありませんが、最悪ではありません...私はあなたの議論に魅了されています。どんな助けも非常に高く評価されるでしょう。ありがとうSMJ

  5. #15

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    こんにちはクロード、これにいくつかの精神的なイメージを置く努力で{私はスレッドの残りの部分を意味するものではなく、今のところは}} VWBについて考えるなら、 1)上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか? 2)(C3)のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか? [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか?入力:synapse4(0)、synapseA4(0)、synapseB4(0);変数:inputneuron3(0); Var:Hiddenneuron4(0);おかげでクロード、以前は神経網に圧倒されていましたが、今私はあなたが私にもっと良い基礎を築いてくれたと思います。あなたの次の投稿を楽しみにしています。 B
    私が最後に読んだのは、「ニューラルネットワークの理解」、「コンピュータ解説」、Muareen CaudillとCharles Butlerでした。しかし、それは1992年に出版され、取引や市場とは関係がありませんでした。再度ありがとう、SMJ

  6. #16
    Claude、Neural Netソフトウェアを使用してお勧めします。

  7. #17
    Neural NetがFX用に作成したシグナルとe-Miniが翌日の価格動向のシグナルを提供する人物を読んだ。彼らは実際の日の動きと予測をニューラルネットから投稿し、私はその素晴らしいことを言い表すことができます。私は、Neural Netが、なぜ、トレンドとノン・トレンド・マーケットを同時に取引するかを理解することができないので、私たちが、トレンディングまたはノントレンドのシステムを設定しますが、両方を設定することはできません。すべての価格が関連しているプレーンチャートを開いた場合、すべてのバー/燭台は重要ですが、どのようにforexに24/7が理想的な方法を説明し、それを適用するか説明できません。私はこの分野での議論が繁栄し、箱の外で、あるいは別の次元で考える方法を示してくれることを願っています。

  8. #18
    ワオ!!!結局のところ、このような多くの反応を期待していない、これは伝統的な技術的分析を破っている。ベーマック:
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    1)上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか? 2)(C3)のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか? [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか?入力:synapse4(0)、synapseA4(0)、synapseB4(0);変数:inputneuron3(0); Var:Hiddenneuron4(0);
    上記のシステムは非常に簡単な例です。私があなたを正しく理解すれば、購入または売却のために1または-1を返すだけで、市場が批判的に過大評価されるか、過不足になるかを尋ねているので、これを定義するニューラルネットワークを構築することができます。このような単純なものが使用できるかどうかは不明です。私はコーディングがかなり創造的であることを知っています。おそらくそれを行うことができます。しかし、単に1つのニューロンを追加するだけです。あなたはそれが3つの新しい重みを追加するので、それは3の力に覚えていなければなりません。だから、ただ19683の組み合わせを持つ代わりに。それは数百万の異なる組み合わせになるでしょう。これは、TradeStationsを実行するにはあまりにも時間がかかりすぎてしまいます。あなたは、ニューラルネットワークが組み込まれているXLプログラムでそれを行うことができ、単に異なる重みをハードコードすることができます。ネットが現れること。私はTradeStationsにNeural Networkを持っている別のエントリを書くつもりです。{最近隣の} Xを見てください。将来を判断するためには、おそらくこれは内部ループを使用しているので質問しています。オプティマイザ
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    Sajones私はしばらくの間、神経回路網に興味を持ってきました。私はちょうど彼らが取引に関係するように彼らの良い本をお勧めできるかどうかと思っていた
    それの音から。すでに読んだことがあります。私はそれらの2つまたは3つを読んだことがあるが、彼らはしばしばニューラルネットワークの複雑な構造に入ることを認めなければならない。今日、ソフトウェア。これは必要ではありません。私は素晴らしいドライバーですが、内燃機関については何も知らない友人がいます。もちろん、あなたが私のようで、知りたければ。 Amazonでのクイック検索では、3ページ分の取引用書籍用ニューラルネットワークが登場しました。私は株式と先物のためのサイバネティック・アナリシスの最中です:最先端のDSPテクノロジー。しかし、私は認めなければならない、私は通常、他の人が書いたレビューで行く。
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    AzmiどのNeural Netソフトウェアを使用してお勧めしますか
    私はかなり高価なものを使用しますが、他の目的にも使用します。市場データを勉強する必要はありません。市場データは、神経ネットワークにとって比較的容易であると考えることができる。 Excelスプレッドシートで動作するものがいくつかあります。私はおそらく最初にこれらを見るだろう。価格は70ドルから600ドルです。使いやすさにもっと注意を払うだけです。私は個人的には、ニューラルネットワークが市場を研究するために数千ドルを支払うことはありません。

  9. #19
    NNは聖杯のように見えるかもしれませんが、実際には何か役に立つものを作るためにはかなり賢明な(間違いなく些細ではない)データ前処理が必要です。相互接続されたニューロンの束を作り、未加工価格(おそらく過去の価格のウィンドウ)を供給し、出てくるのに役立つものを期待することはできません。複数の入力(おそらく価格から導かれる様々な指標など)を入力すると、状況が悪化する可能性があります。 1つの問題は、典型的なフィードフォワードNN(最も一般的に使用される)が制限された入力範囲を受け入れることで、トレンドを含む信号(価格など)に問題を生じさせることです。 1次の差を利用するか、信号の移動平均を減算するか、またはより複雑な方法を使用することで、これを克服することができます。その後、減算された信号は正規化されなければならない(すなわち、-1。 1のようないくつかの明確な範囲に入れられる)。その前処理には、期待されるようにデータに関する多くの事前知識が必要です。もう1つの問題は、NNを情報で圧倒していることです。 NNを用いた時系列予測は、通常、過去の値のウィンドウ(例えば、価格)を使用して行われる。例えば、入力の過去5回の価格変動を用いて、ネットが適切な予測に分類するための5次元入力空間を作成する。高次元空間の問題は、あまりにもあまりにも疎であることです(統計的に有意な結論/一般化を行うにはサンプルが不十分であるという同様の問題です)。一方、狭すぎるウィンドウを使用すると、ネットが潜在的なダイナミクス(実際に接続されていないパターンを接続する)を正しくキャプチャしなくなります。だから、あらゆる種類の入力をNNに同時に送ることを考えることは、悪い考えです。騒々しいデータと結合されたノイズ(高次元のため)は、まったく役に立たない。 (興味があれば、これについてもっと知るには、Googleの次元の呪いをタイプしてください。)また、ネットがデータをオーバーフィットする危険も常にあります。ネットは文字通りトレーニングセットを覚えていますが、新しいデータの予測には全く失敗しています。私は続けることができますが、ポイントは、NNに役立つものを作るために必要な多くの副作用があることです。多くの人が、NNは魔法のように未来に地図を描くことを学ぶブラックボックスだと思っています。それにたくさんの情報を払うだけです。それは実際は失敗に終わるブルートフォースアプローチです。私は人々が少なくともNNソフトウェアを支払う前にどのようにNNが動作するかについての基本を知っていなければならないと思う。そして、私はほとんど確信しています。実際にそれらを習得した人は、アイデアを実装するのに不十分なソフトウェアを見つけるでしょう。それにもかかわらず、それは楽しいです。
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    Neural NetがFX用に作成したシグナルとe-Miniが翌日の価格動向のシグナルを提供する人物を読んだ。彼らは実際の日の動きと予測をニューラルネットから投稿し、私はその素晴らしいことを言い表すことができます。
    実際の価格とNNの予測価格を示すチャートについての別のこと。これらは実際にはかなり誤解を招く。予測チャートは、[t-1] 予測時の単なる価格です。予測は完全に間違っている可能性がありますが、グラフはまだ驚くほど正確に見えます。しかし、私はその特定のシグナルプロバイダーについてはわかりません。ちょうど一般的に話す。

  10. #20
    こんにちはJureあなたの貢献に感謝します。私はあなたが実験したような音を続けることを願っています。それがまさに私たちが必要とするものです。あなたはどの神経ネットワークソフトウェアを使用していますか?私は現在、neurosolutionのものを使用しています。私はまた、JurikツールのDDRを使って無相関なデータのテストを実行します。ジェネリックアルゴリズムも試しましたか?私はあなたのネットが提供している情報を現在使用していますか?かなり長い間使用してきた列車ネットワークを持っていますか?

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