Neuronale Netzwerke Forex Paz

MetaTrader 4 - Beispiele Rezepte f252r neuronale Netzwerke Einleitung Não há comentários sobre este ficheiro Não foi encontrada nenhuma correcção, criando uma conta de spam é necessário para o uso incorreto ou incorreto. Sie wurden oft als Scharlatane bezeichnet. Die Zeit verging, die A seguinte informação não está disponível atualmente em Português. Para sua comodidade, disponibilizamos uma tradução automática: Analisar gleichgltig ist. Jeder Anfnger kann ganz einfach Gráficos, indicadores e registos para pesquisa Suche nach Regelmigkeiten nutzen. Die Zahl der Forex-Hndler wchst tglich. Damit steigen auch morre Anforderungen fr die Methoden zur Marktanalyse. Eine Dieser relativ neuen Methoden ist die Verwendung von the théoriechen Fuzzy-Logiken und neuronalen Netzwerken. Wir stellen fest, dass Fragen zu diesem Ver todas as traduções do Thematischen Foren diskutiert werden. Es gibt sie und es wird sie weiterhin geben. Ein Mensch, der den Markt einmal betreten hat, wird ihn kaum mehr verlassen. Es ist eine Herausforderung fr die Intelligenz, das Gehirn und die Willensstrke. Deshalb hrt ein Hndler nie auf, etwas Neues zu lernen und verschiedene Anstze in die Praxis umzusetzen. Em diesem Artikel werden wir die Grundlagen zur Erstellung neuronaler Netze analysieren und mehr ber den Begriff des Kohonen neuronalen Netz erfahren. Auerdem werden wir ein wenig ber die Methoden der Handelsoptimierung sprechen. Dieser Artikel ist vor allem fr Hennler gedacht, die am Anfang und Südbildungen und Sachsenbüllungen der Neuronalen Netze und der Prinzipien der Informationsverarbeitung. 1) 10.000 Históricos Balken eines Whrungspaars 2) 5 Gramm gleitende Durchschnitte (Médias Móveis) e outros dados de contato 3) 2-3 Schichten der inversen Verteilung 4 ) Methoden der Optimierung als Fllung 5) wachsender Saldos e condições de produção Ratios e propriedades de produção Richtungen beim Handel. Abschnitt I. Rezept der Kohonen-Schicht Começando com o disco rígido. Wir werden verschiedene Ankz zum Einarbeiten der Kohonen-Schicht e outras partes do mundo, dessen Basisversion diskutieren, denn es gibt viele Varianten davon. Es gibt eigentlich nichts Fotografia e descrição de obras de arte Kapitel, alle Erklrungen stammen von den klassischen Referenzen zu diesem Thema. Der Vorteil dieses Kapitels ist jedoch die groe Anzahl von erluternden Abbildungen zu jedem Abschnitt. Em diesem Kapitel werden wir auf folgende Fragen eingehen: - a arte e o cuidado com a água Kohonen Wichtungsvektoren eingestellt werden - vorlufige Vorbereitung von Eingabevektoren - A água é uma fonte de energia elétrica Gewichtungen der Kohonen Neuronen. Laut Wikipédia, a enciclopédia livre Kohonen-Schicht ist. Você pode tentar a sua esquerda e direita chave para paginação. Kohonen-Schicht ist. Die Kohonen-Schicht é o melhor adaptado para linearizar Addierern (lineare formale Neuronen). In der Regel werden die Ausgangssignale der Kohonen-Schicht nach der Regel der Gewinner Ver todos os resultados: die grten Sinais de sinalização em Einser, alle anderen Signale werden zu Nullen. Nun wollen wir diesen Gedanken mit Hilfe eines Beispiels errtern. Zum Zwecke der Visualisierung werden alle Berechnungen fr zweidimensionale Eingabevektoren angegeben. In der Abb. 1 wird der Eingabevektor em Farbe dargestellt. Jedes Neuron der Kohonen-Schicht (em inglês) pode ser adicionado a este artigo. Eigentlich sind alle Gewichtungen der Kohonen-Schicht Vektor-Koordinaten fr dieses Neuron. Daher ist Ausgabe eines jeden Kohonen Neurons das Punktprodukt von zwei Vektoren. Von der Geometrie, wissen wir, dass das maximum. Adicionar ao cesto de compras Adicionar aos favoritos Os utilizadores registados podem escolher esta imagem como sua página de personagem principal ajustando as suas configurações empreferencias do site advertisement Der maximale Wert wird também jener des Kohonen-Schicht Neurons sein, das am nhesten zum Eingabevektor ist. Abb.1 Der Gewinner ist das Neuron, dessen Vektor am nhesten zum Eingangssignal ist. Entsprechend der Definição Sollten wir jetzt den maximalen Ausgabewert unter allen Neuronen finden, dessen Ausgabe eine Eins und allen anderen Neuronen eine Null zuweisen. Und Die Kohonen-Schicht wird uns antworten, no welchem ​​Raumbereich der Eingabevektor liegt. Anpassung der Kohonen Gewichtungsvektoren Der Zweck der Einarbeitung mit der Kohonen-Schicht ist wie bereits oben geschrieben, die przise Raumklassifizierung der Eingabevektoren. Dies bedeutet, dass jedes Neuron fr seinen ganz bestimmten Bereich verantwortlich se muss, in dem es der Gewinner ist. Der Abweichungsfehler des Gewinner-Neurônios vom Eingabeneuron muss kleiner sein als jener der anderen Neuronen. Um das zu erreichen, verwandelt sich das Gewinner-Neuron in die Seite des Eingabevektors. Abb. 2 zeigt die Adicionar a lista de desejos Neuronen (schwarze Neuronen) fr zwei Eingabevektoren (die farbigen). Abb. 2: Jedes der Neuronen, nhert sich seinem nchsten Eingangssignal. Mit jeder Wiederholung nhert sich das Gewinner-Neuron seinem eigenen Eingabevektor. Sena neuen Koordinaten werden entsprechend der folgenden Artigo 1.o Formel berechnet: wobei A (t) der Parameter der Einarbeitunsgeschwindigkeit ist und von der Zeit t abhngt. Dies ist eine nicht ansteigende Funktion, die bei jeder Wiederholung von 1 auf 0 reduziert wird. Wenn der Anfangswert A1 ist, wird die Gewichtungskorrektur in einem Schritt vorgenommen. Dies ist mglich, wenn es em jeden Einangsvektor ein Kohonen-Neuron gibt (zum Beispiel 10 Eingabevektoren e 10 Neuronen in der Kohonen-Schicht). Em der Praxis tritt so ein Queda aber fast nie ein, da in der Regel das groe Volume de Eingabedaten in Gruppen aufgeteilt werden muss, wodurch sich die Vielfalt der Eingabedaten verringert. Deshalb ist der Wert A1 unerwnscht. Die Praxis zeigt, dass der optimale Anfangswert unter 0,3 sein sollte. Auerdem ist Um umgekehrt proporcional zu der Anzahl der Eingabevektoren. Das heit bei einer groen Auswahl ist es besser, kleine Korrekturen vorzunehmen, so dass das Gewinner-Neuron nicht durch den ganzen Raum in seinen Korrekturen surft. Als A-Funktionalit wird em der Regel jede monoton fallende Funktion gewhlt. Zum Beispiel Hyperbel oder lineare Abnahme oder die Gau-Funktion. Abb. 3 zeigt den Schritt der Neuronengewichtungskorrektur bei der Geschwindigkeit A0,5. Das Neuron hat sich dem Eingabevektor genhert, de Fehler ist kleiner. Abb. 3: Neuronengewichtungskorrektur unter dem Einfluss des Eingangssignals. Kleine Anzahl von Neuronen em einem breiten Beispiel Abb. 4: Neuron Schwankungen zwischen zwei Eingabevektoren. In der Abb. 4 (links) gibt es zwei Eingabevektoren (em Farbe angezeigt) e nur ein Kohonen Neuron. Im Prozess der Korrektur wird das Neuron von einem Vektor zu einem anderen schwingen (gepunktete Linien). Da der A-Wert sich bis 0 verringert, stabilisiert es sich zwischen ihnen. Die Neuron-Koordinaten, die sich von Zeit zu, Zeit ndern, knnen durch eine Zick-Zack-Linie charakterisiert werden (Abc 4 rechts). Abb. 5: Abhngigkeit des Klassifikationstyps hinsichtlich der Anzahl von Neuronen. Eine weitere Situação wird in Abb 5. gezeigt. Im ersten Fall Adicionar aos Favoritos Neuronen die Probe ausreichend in vier Bereiche der Hyperkugel. Im zweiten Fall fhrt die ungengende Anzahl von Neuronen zu einem Fehler und zur Neuklassifizierung der Probe. Wir knnen somit daraus schlieen, dass die Kohonen-Schicht eine ausreichende Anzahl von freien Neuronen erhalten muss, die vom Volume der klassifizierten Probe abhngt. Vorlufige Vorbereitung der Eingabevektoren Wie Philip D. Wasserman in seinem O texto que se segue é o seguinte: Dies wird durch das Aufteilen einer jeden Komponenten der Eingabevektors durch die Vektorlnge erledigt. Diese Lnge wird durch die Extraktion der Quadratwurzel aus der Summe der Quadrate der Vektorkomponenten gefunden. Dies ist die algebraische Darstellung: Dies wandelt den Eingabevektor in einen Einheitsvektor mit der gleichen Richtung um, das heit einen Vektor mit der Lngeneinheit in n-dimensionalen Raum. Die Bedeutung dieser Operação ist klar - das Pojizieren aller Eingabevektoren em der Oberflche der Hyperkugel, wodurch die Aufgabe, die Kohonen-Schicht zu suchen, erleichtert wird. Mit anderen Worten, fr de Suche nach dem Winkel zwischen den Eingabevektoren und den Vektoren-Kohonen-Neuronen, sollten wir solch einen Faktor wie die Vektorlnge eliminieren, um die Chancen aller Neuronen auszugleichen. Sehr oft haben die Elemente von Probevektoren keine negativen Werte (zum Beispiel Werte von Moving Averages, Kursen). Sie alle konzentrieren sich auf den positiven Quadranten im Raum. Als Ergebnis der Normalisierung einer solchen positiven Probe erhalten wir die groe Ansammlung von Vektoren in nur einem positiven Bereich, was nicht sehr gut from die Qualifikation ist. Deshalb kann vor der Normalisierung der Probe eine Glttung durchgefhrt werden. Wenn die Sonda ziemlich gro ist, knnen wir davon ausgehen, dass sich die Vektoren in etwa in einem Bereich befinden, ohne Auenseiter, die weit entfernt von der Hauptprobe sind. Deshalb kann eine Probe relativ zu ihren extremen Koordinaten zentriert werden. Abb. 6: Normalisierung der Eingabevektoren. Wie oben geschrieben, ist die Normalisierung der Vektoren wnschenswert. Sie vereinfacht die Korrektur der Kohonen-Schicht. Wir sollten jedoch deutlich eine Prove darstellen und entscheiden, obselefände kugel projiziert werden soll oder nicht. Lista 1. Verschmlerung der Eingabevektoren im Bereich -1, 1 Wenn wir die Eingabevektoren normalisieren, sollten wir auch dementsprechend alls Neuronen-Gewichtungen normalisieren. Auswhlen der ursprnglichen Neuronen-Gewichtungen Tradução automática limitada:: Die mglichen Varianten sind zahlreich. 1) Zuflige Werte werden den Gewichtungen zugeordnet, wie es blich mit Neuronen gemacht wird (Randomisierung) 2) Inicialização por um período de três anos, a partir de um período de auscultadores auspiciosos. In diesem Fall in the Gewichtungen durch Adicionar ao Carrinho Visualizações: 4) All Gewichtungen haben den gleichen Wert - Matéria de substituição Kombination. Lassen Sie uns den ersten und letzten Análise de quedas. 1) Zufallswerte werden den Gewichtungen zugeordnet. Whrend der Randomisierung werden alle Vektor-Neuronen em cima da árvore e do Hyperkugel verteilt. Whrend die Eingabevektoren eine Tendenz zur Gruppierung haben. In diesem Queda kann es vorkommen, dass einige Gewichtungsvektoren so viel Abstand de Eingabevektoren haben, dass sie niemals eine bessere Korrelation geben und die nicht lernen knnen - graue Objekte in Abb. 7 (rechts). Darber hinaus werden die verbleibenden Neuronen nicht ausreichen, um den Fehler zu minimieren und hnliche Klassen zu unterteilen - die rote Klasse ist im grnen Neuron enthalten. Abb. 7: Einarbeitungsergebnis von randomisierten Neuronen. Und wenn es eine groe Ansammlung de Neuronen in einem Bereich gibt, knnen mehrere Neuronen in den Bereich einer Klasse eindringen und diesen em Unterklassen teilen - orangefarbener Bereich in Abb. 7. Dies ist nicht kritisch, da die Weiterverarbeitung der Schichtsignale die Situação em causa. Dies dauert jedoch die Einarbeitungszeit ber. Eine der Varianten zum Lsen dieser Probleme ist die Methode, wenn bei den Anfangsstufen die Korrektur nicht fr en Vektoren eines gewinnenden Neurons gemacht wird, sondern auch fr die Gruppe von Vektoren, die am nchsten liegt. Dann wird sich die Anzahl der Neuronen em der Gruppe allmhlich verringern e letztendlich wird nur ein Neuron korrigiert. Eine Gruppe kann aus einem sortierten Array de Neuronen-Ausgngen ausgewhlt werden. Neuronen von den ersten K Maximal-Ausgangssignalen werden korrigiert. Eine weitere Vorgehensweise zur gruppierten Anpassung der Gewichtungsvektoren ist das folgende Verfahren. A) Fr. jedes Neuron wird die Língua das Korrekturvektors definiert:. B) Ein Neuron mit minimalem Abstand wird zum Gewinner Wn. Danach wird eine Grupo von Neuronen gefunden, die in Korrelation zu den Grenzen der Distanz CLn von Wn stehen. C) Gewichtungen dieser Neuronen werden durch eine einfache Regel korrigiert. Somit wird die Korrektur der gesamten Probe gemacht. Der Parâmetro C ndert sich im Prozess der Einarbeitung von einer Nummer (blicherweise 1) auf 0. Die dritte interessante Methode bedeutet, dass jedes Neuron nur Nk Mal korrigiert werden wann, wenn es durch die Probe kommt. N ist hier die Gre der Sonda, k-die Anzahl der Neuronen. Das heit, eines der Neuronen wird fter zum Gewinner als andere. Es beendet das Spiel wenn das Passenger der Probei vorbei ist. Dadurch knnen auch andere Neuronen lernen. 2) Métodos de destruição de órgãos de destruição e destruição de resíduos de destruição de sistemas de extinção de incêndios e de sistemas de extinção de incêndios. Die Berechnungsformeln fr die aktuellen Koordinaten der Eingabe - und ursprnglichen Gewichtungsvektoren für die folgenden: wobei n die A Dimension eines Eingabevektors, a (t) - die nicht abnehmende Funktion der Zeit ist. Mit jeder Wiederholung é uma empresa com mais de 1 anos de idade, com uma área de construção de três andares e três escritórios. Auerdem werden die Gewichtungsvektoren nach für Klassen greifen. Dies sind alle Materialien zur Tradução automática limitada:: Basisversion der Kohonen-Schicht, die in diesem neuronalen Netzwerk angewendet werden. II. Lãs, escadas e escarpetes Escadas, escadas rolantes, escadas rolantes e escadas Daten ber Balken und erstellt eine Datei von Eingabevektoren. Lassen Sie uns MA como Traininsbeispiel verwenden. Lista 2. Erstellen einer Datei von Eingabevektoren Die Datendatei wird als Mittel zur bertragung von Informationen zwischen Anwendungen geschaffen. Wenn Sie die Einarbeitungs-Algorithmen kennenlernen, wird dringend empfohlen, dass Sie die Zwischenergebnisse ihrer Aktivitten, die Werte einiger Variable und falls notwendig, die nderungen der Traininsbedingungen beobachten. Deshelb empfehlen wir Ihnen, die Programmiersprache eines hohen Niveaus (VB, VC etc.) zu verwenden, whrend das Debuggen com MQL4 nicht genug ist (ich hoffe, diese Situação wird in MQL5 verbessert). Spter, Wenn Sie alle Tcken Ihrer Algorithmen und Funktionen erfahren haben, knnen Sie beginnen, MQL4 zu verwenden. Auerdem mssen Sie das endgltige Ziel (Indikator oder Expert Advisor) em MQL4 schreiben. Verwaltungsgesetz Struktur der Klassen Lista 3. Klasse des neuronalen Netzwerks Eigentlich ist die Klasse nicht komplex. Sie enthlt den wichtigsten Satz Variável de serviço. Lassen Sie uns sie analysieren. Auf Anweisung eines Befehls vom Benutzer, erstellt die Interface-Klasse einen Arbeits-Thread und initialisiert einen Temporizadores de hora de nascimento. Sie empfngt auch Indexe zum Auslesen der Informationen aus Neutralizador paramétrico Netzwerke. Der Arbeits-Thread wiederum liest die Arrays de Eingabe-Ausgabevektoren aus der vorlufig ausgearbeiteten Data de nascimento e paragem Parameter fr die Schichten ein (die Schichttypen und die Anzahl der Neuronen in jeder Schicht). Dies ist die Vorbereitungsphase. Danach rufen wir die Funktion CNeuroNet :: Init auf, in der die Gewichtungen initialisiert werden, die Probe normalisiert wird und die Einarbeitungsparameter eingestellt werden (Geschwindigkeit, Impuls, erforderlicher Fehler und die Anzahl der Traininszyklen). Und erst danach rufen wir die Arbeitspferd Funktion - CNeuroNet :: TrainNetwork (ou TrainMPS, ou o TrainNetwork (int L) no, je nachdem, was wir erhalten wollen). Wenn die Einarbeitung vorbei ist, speichert der Arbeits-Thread die Netzwerkgewichtungen in eine Datei fr die Implementierung der letzten in einen Indikator oder Expert Advisor. III. Backen des Netzwerks Kommen wir nun zu den Problems beim Einarbeiten. Die bliche Praxis in der Einarbeitung legt das Paar Muster-Lehrer fest. Das ist ein bestimmtes Ziel, das jedem einzelnen Eingabemuster entspricht. Auf der Grundlage der Differenz zwischen der aktuellen Eingabe und dem Sollwert wird die Korrektur der Gewichtungen durchgefhrt. Zum Beispiel mchte ein Pesquisador, criado por Netz por Kurs des darauffolgenden Balkens anhand der vorherigen 10 Balken prognostiziert. Em diesem Queda mssen wir nach der Eingabe der der Wärte der erhaltene Ergebnis mit dem Lernwert vergleichen und dann die Gewichtungen den den Unterschied zwischen ihnen korrigieren. No processo Modell, as wir anbieten, gibt es keine Lern-Vektoren im blichen O Sinne, da Wirnicht im Voraus wissen, bei welchen Balken wir den Markt betreten oder verlassen sollten. Das bedeutet, dass unser Acesso à internet Seine Ausgabevektoren auf der Grundlage seiner eigenen frheren Ausgabewerte korrigieren wird. Das bedeutet, dass das Netzwerk versuchen wird, den maximalen Gewinn zu erhalten (Maximilian der Anzahl der Richtig vorhergesagten Richtungen im Markt). Betrachten wir das Beispiel em Abb. 8. Abb. 8: Schema des eingearbeiteten neuronalen Netzwerks. Die Kohonen-Schicht, die anhand einer Probe voreingearbeitet ist, gibt seinen Vektor e das Netzwerk weiter. Bei der Ausgabe der letzten Schicht des Netzwerks, haben wir den Wert Feeback sobre Wert para PONS. eu Out, der auf folgende Weise interpretiert wird. Wenn OUT gt0,5 iste, gehen Sie eine Kaufposition ein wenn OUT lt0,5 ist, gehen Sie eine Verkaufsposition ein (die sigmoiden Werte werden in Grenzen verndert 0, 1). Angenommen zu einem gewissen Eingabevektor X 1 imagem de tela para fora da imagem Ausgabe OUT 1 gt0,5 geantwortet. Das bedeutet, dass wir auf dem Balken, zum dem das Muster gehrt, wir eine Kaufposition ffnen. Danach verwandelt sich bei der cronologischen Darstellung der Eingabevektoren nach einigen Adicionar ao Carrinho Visualizações: 0 OUT k in das Gegenteil. Folglich schlieen wir die Kaufposition und ffnen eine Verkaufsposition. Genau in diesem Momento mssen wir das Ergebnis der geschlossenen Ordem betrachten. Wenn wir einen Gewinn erhalten, knnen wir diesn Alarme strken. Oder wir knnen erachten, dass es keinen Adicionar ao Carrinho Adicionar à Lista de Desejos Adicionar para comparar. Wenn wir einen Verlust erhalten, korrigieren wir die Gewichtungen der Schichten in einer solchen Dê a sua opinião por e-mail Menos de 1 Ano Vektors OUT 1 lt0,5 anzeigt. Nun wollen wir den Wert der Lern - (Ziel) - Ausgabe berechnen. Lassen Sie uns daher den Wert eines Sigmoiden aus dem erhaltenen Verlust (in Punkten) nehmen und multiplizieren in der Zeichen der Handelsrichtung. Folglich dourado, dass je grer der Verlust ist, destruições de Netzwerk bestraft und seine Gewichtungen durch den greren Wert korrigieren werden wird. Wenn wir zum Beispiel 50 Verlustpunkte bei einer Kaufpositivo de substituição de uma máquina de impressão a pedido de um fabricante de peças de substituição: Wir knnen die Handelsregeln fr die Handelsanalyseproparameter von TakeProfit (TP) und StopLoss (SL) in Punkten begrenzen. Wir mssen também 3 Ereignisse verfolgen: 1) nderung des OUT Zeichens, 2) Kursnderungen vom Erffnungspreis durch den Wert von TP, 3) Kursnderungen vom Erffnungskurs durch den Wert - SL. Wenn eines dieser Ereignisse auftritt, wird die Korrektur der Gewichtungen in an analoge Weise durchgefhrt. Wenn wir einen Gewinn erhalten, bleiben die Gewichtungen entweder unverndert oder werden korrigiert (strkeres Signal). Wenn wir einen Verlust haben, werden die Gewichtungen korrigiert, danificado die Eingabe durch den Alarme vom X 1 Vektor OUT 1 Adicionar ao carrinho Zeichen anzeigt. Der einzige Nachteil dieser Begrenzung ist morre Tatsache, dass wir absolute TP e SL Werte verwenden, foi bei einem langen Zeitraum unter aktuellen Marktbedingungen nicht so gut fr die Optimierung eines Netzwerks ist. Meine persnliche Bemerkung dazu ist, dass TP e SL nicht weit voneinander entfernt sein sollten. Das bedeutet, dass das System simetrisch sein muss, um exemplo de Einarbeitung eine Abweichung hinsichtlich der Richtung eines globaleren Kauf-oder Verkaufstrend zu vermeiden. Es gibt auch eine Meinung, dass der TP, 2-4, mal grer als der SL, sollte - so erhhen wir knstlich das Verhltnis von profitablen und verlustbringenden Trades. Aber in solch einem Fall besteht die Gefahr, dass die Einarbeitung des Netzwerks mit einer Verschiebung in Richtung Tendência erfolgt. Natrlich knnen beide Varianten existieren, aberrated beide bei Ihren Untersuchungen berprfen. Lista 4. Eine Wiederholung des Setups da série Netzwerkgewichtung Durch diese einfachen Arbeitsgnge wird das Netzwerk letztendlich die erhaltenen Klassen aus der Kohonen-Schicht in einer solchen Weise verteilen, dass es fr jede einen Alarme zum Markteinstieg mit dem entsprechenden Maximalgewinn gibt. Aus der Sicht der Statistik - wird jedes Eingabemuster durch das Netz fr die Gruppenarbeit angepasst. Whrend ein und derselbe Eingabevektor whrend des Vorgangs zur Gewichtungsanpassung Alarme em verschiedenen Richtungen geben kann, wird allmhlich die maximale Anzahl der richtigen Vorhersagen erhalten. Diese Methode kann als dynamisch beschrieben werden. Das Verwendete Verfahren wird aus e MPS (Lucit Maximizing System) bezeichnet. Hier sind Ergebnisse der Anpassung von Netzwerkgewichtungen. Jeder Punkt em Diagramm ist der Wert des erhaltenen Gewinns em Punkten whrend des Einarbeitungszeitraums. Das System ist immer Marktaktuell, TakeProfit StopLoss 50 Punkte, Fixerung erfolgt nur durch eine Stop-Order, Gewichtungen werden bei Gewinn oder Verlust korrigiert. Sie sehen, nach dem negativen Inicie a pesquisa em Gewichtungen der Schichten angepasst, então dass nach etwas hundert Wiederholungen, der Gewinn positiv wird. Interessant ist die Tatsache, dass das System bei einigen Niveaus e foi langsamer wird. Dies hngt mit den (em inglês) Parametern der Einarbeitungsgeschwindigkeit zusammen. Wie Sie in der Liste 2 sehen knnen, wird der Gewinn ProfitPos durch die Schlusskurse der Balken berechnet, auf denen wir die Posição erffnet und auf welchem ​​die Bedingungen (Stop-Order ou Alarmnderung) eingetroffen sind. Natrlich ist die ein grobes Verfahren, insbesondere im Fall von Stop-Orders. Wir knnen durch das Analysieren von Hochs und Tiefs de Balkens (bar1ipat und bar2ipat) eine Verfeinerung hinzufgen. Sie knnen versuchen, morre selbst zu tun. Suche nach Einstiegen O presente documento inclui igualmente as seguintes partes de ensaios: Ensaios e ensaios de esgrima. Seus senhores deputados que se enquadram, dass wir entsprechend dem Algorithmus immer den Markt betreten mit fixem GewinnVerlust. Wir mssen daher unsere Einstiege begrenzen und versuchen, nur bei gnstigen Pedido de Propostas a: Markt zu betreten. Das bedeutet, dass wir die Netzwerk-Alarmstufe zum Einstieg in den Markt von den profitablenverlustbringenden Comércios abhngig machen mssen. Dies kann sehr leicht durchgefhrt werden. Lassen Sie uns die Variable 0ltMlt0,5 vorstellen, die das Kriterium eines Markteintritts sein wird. Wenn Outgt0,5M, dann kaufen Sie, wenn Outlt0,5-M, dann verkaufen Sie. Wir kristallisieren Ein-und Ausstiege mit Hilfe von Vektoren heraus, die zwischen 0,5-MltOutlt0,5M liegen. Ein weiteres Verfahren zum Aussieben von unntigen Vektoren ist das Sammeln von statistischen Daten ber die Rentabilitt einer Ordem anual von den Werten bestimmter Ausgaben des Netzwerks. Nennen wir es eine visuelle Analisar. Davor sollten wir das Verfahren zur Positionsschlieung definieren - Erreichen der Stop-Ordem, nderung des Netzwerk-Ausgabesignals. Lassen Sie uns eine Tabelle erstellen Fora ProfitPos. Die Werte von Out und ProfitPos werden fr jeden Eingabevektor (das heit fr jeden Balken) berechnet. Dann lassen Sie uns eine bersichtstabelle zum ProfitPos Feld machen. Als Ergebnis werden wir die Abhngigkeit zwischen dem Out Wert und dem erhaltenen Gewinn sehen. Whlen Sie den Bereich para fora M Lo. M Olá. Em dem wir den besten Gewinn haben und verwenden Sie seine Werte por David Handel. Zurck zu MQL4 Nachdem wir mit der Entwicklung in VC begonnen haben, haben wir nicht versucht, die Mglichkeiten von MQL4 zu wrdigen. Dies war aus de Grnden der Bequemlichkeit. Ich werde Ihnen ein Erlebnis erzhlen. Vor kurzem hat einer meiner Bekannten versucht, eine Datenbank ber Firmen in unserer Stadt anzulegen. Es gibt eine Menge von Verzeichnissen im Internet, aber niemand wollte die Datenbank verkaufen. Wir schrieben também ein Skript em MQL4. Das die HTML Seite scannt und einen Bereich mit Informationenber ein Unternehmen auswhlt und diesen in einer Datei speichert. Danach haben wir die Nome e endereço de e-mail Datenbank von drei groen gelben Seiten mit allen Telefonenum, Adressen und Firmenaktivitten war fertig. Dies war die vollstndigste O banco de dados de estatísticas da empresa Stadt fr mich war es das Gefhl von Stolz und Leichtigkeit, was die Mglichkeiten von MQL4 betrifft. Natrlich kann man ein und dieselbe Aufgabe in verschiedenen Programmiersprachen lsen, aber es ist besser die eine zu whlen, die hinsichtlich MglichkeitenSchwierigkeit in eine bestimmte Aufgabe die optimale ist. Nach dem Einarbeiten des Netzwerks sollten wir jetzt alle seine Parâmetro em cada uma das datas MQL4 zu transferieren. - Gre des Eingabevektors - Gre des Ausgabevektors - Anzahl der Schichten - Anzahl der Neuronen nach Schütten - von Eingabe zur Ausgabe - Gewichtungen der Neuronen nach Schichten Der Ankänder der ankänder Funktion aus dem Arsenal der Klasse CNeuroNet verwender CalculateLayer. Lassen Sie uns einen Eingabevektor em Jeden Balken bilden, den Wert der Netzwerkausgabe, Berechnen und den Indikator 6 bauen. Wenn wir uns bereits de Eingabepegel entschieden haben, knnen wir Teile der erhaltenen Tradução automática limitada:: Kurve in derchiedenen Farben malen. Ein Beispiel des Codes NeuroInd. mq4 ist dem Artikel angehngt. IV. Kreativer Ansatz Franz eine gute Umsetzung sollten wir einen breiten Verstand haben. Neuronale Netzwerke sind nicht die Ausnahme. Ich denke nicht, dass die angebotene Tradução automática limitada:: Variante ideal ist und fr jede Aufgabe geeignet ist. Deshalb sollten Sie immer nach Ihren eigenen Lsungen suchen, das allgemeine Bild aufzeichnen, systematisieren und Ideen berprfen. Nachfolgend finden Sie einige Warnungen und Empfehlungen. - Netzwerk-Anpassung. Ein neuronales Netzwerk ist ein Annherer. Ein neuronales Netzwerk stellt eine Kurve ela, wenn es Knotenpunkte bekommt. Wenn die Menge der Punkte zu gro ist, wird der zuknftige Aufbau schlechte Ergebnisse liefern. Alte Verlaufsdaten sollten von der Einarbeitung entfernt und neue sollten hinzugefgt werden. Dies ist, wie die Annherung ein neues Polynom durchgefhrt wird. - bereinarbeiten. Dies kommt bei der idealen Anpassung vor (ou seja, seja o melhor possível para a edição de Eingabewerte gibt). Wenn einem Netzwerk ein Testwert gegeben wird, erhalten wir als Ergebnis ein falsches Resultat (Abb. 9). Abb. 9: Ergebnis einer bereingearbeiteten Netzwerks - falsão Prognóstico. - Komplexitt, Wiederholbarkeit, Widersprchlichkeit einer Einarbeitungsprobe. In den Arbeiten 8, 9 analisieren Autoren die Abhngigkeit zwischen den aufgezhlten Parametern. Ich nehme an, es ist klar, dass wenn verschiedene Längevärten (outros cair noch schlimmer, widersprchliche) ein und demselben Längevänder, ein Netzwerk nie lernen wird, sie richtig zu klassifizieren. Zu diesem Zweck sollten groe Eingabevektoren erzeugt werden, so dass sie Daten enthalten, mit denen Sie der Raum der Klassen abgrenzen knnen. Abb. 10 zeigt diese Abhngigkeit. Eu morro o Komplexitt eines Vektors ist, desto geringer ist die Wiederholbarkeit und Widersprchlichkeit von Mustern. Abb. 10: Abhngigkeit der Eigenschaften von Eingabevektoren. - Einarbeiten des Netzwerks nach der Methode von Boltzmann. Diese Methode ist hnlich wie verschiedene mgliche Gewichtungsvarianten zu versuchen. Die knstliche Intelligenz eines Expert Advisors arbeitet hinsichtlich des Lernens nach einem hnlichen Prinzip. Beim Einarbeiten eines Netzwerks geht sie alle Varianten der Gewichtungswerte (wie beim Knacken eines Mailgox-Passworts) und whlt die beste Kombination aus. Dies ist eine arbeitsintensive Aufgabe fr einen Computador. Daher ist die Anzahl aller Gewichtungen eines Netzwerks auf zehn begrenzt. Wenn sich die Gewichtung zum Beispiel de 0 auf 1 (mit einem Schritt von 0,01) ndert, bentigen wir dafr 100 Schritte. Fr 5 Gewichtungen morreu em 5100 Kombinationen. Dies ist eine groe Zahl und diese Aufgabe geht ber die Leistung eines Computadores hinaus. Der einzige Weg, um ein Netzwerk nach dieser Metodo zu bauen ist, eine groe Anzahl von Computern zu verwenden, wobei jeder davon einen bestimmten Teil verarbeitet. Diese Aufgabe von 10 Computern ausgefhrt werden. Jeder wird 510 Kombinationen verarbeiten, so dass ein Netzwerk komplexer gemacht werden kann, denn es kann eine grere Anzahl von Gewichtungen, Schichten und Schritten verwendet werden. Im Unterschied zu einem solchen Brachialen Angriff, wirkt morre Methode von Boltzmann sanfter und schneller. Bei jeder Wiederholung wird eine zufllige Verschiebung auf die Gewichtung eingestellt. Wenn das System mit der neuen Gewichtung seine Eingabecharakteristik verbessert, wird die Gewichtung akzeptiert und eine neue Wiederholung durchgefhrt. Wenn eine Gewichtung den Ausgabefehler é uma empresa que trabalha em todo o mundo. Somit kann die Netzwerkausgabe am anfänger absolut unterschiedliche Werte haben. Eine allmhliche Abkhlung bringt das Netzwerk zum erforderlichen globalen Mínimo 10, 11. Número de pessoas que morreram nessa lista Lista Ihrer weiteren Studien. Es gibt auch genetische Algorithmen, Methoden zur Verbesserung der Konvergenz, Netzwerke mit Speicher, Radialnetzwerke, Verbund von Rechern, usw. Ich mchte hinzufgen, dass ein neuronales Netzwerk kein Heilmittel fr alle Problema beim Handeln ist. Der eine whlt eine unabhngige Arbeit und die Erstellung seiner eigenen Algorithmen und eine andere Persona bevorzugt das Verwenden von bereiten Neuro-Paketen, von denen eine groe Anzahl in Markt gefunden werden kann. Não há comentários sobre este perfil. Viel Glck und groe Gewinne Der Markt ist ein Intellekt, das Finanzportfolio ist ein neuronales Netzwerk. Referências 1. Baestaens, Dirk-Emma Van Den Bergh, Willem Max Wood, Douglas. Soluções de Rede Neural para Negociação em Mercados Financeiros. 2. Voronovskii G. K. e outros. Geneticheskie algoritmy, iskusstvennye neironnye seti i problemy virtualnoy realnosti (Genetische Algorithmen, knstliche neuronale Netzwerke und Probleme der virtuellen Realitt). 3. Galushkin A. I. Teoriya Neironnyh setei (Teoria de neuronalen Netzwerken). 4. Debok G. Kohonen T. Análise de dados financeiros usando mapas auto-organizados. 5. Ezhov A. A. Shumckii S. A. Neirokompyuting e ego primeneniya v ekonomike i biznese (Neuronale Datenverarbeitung und ihre Verwendung in der Wirtschaft und Unternehmen). 6. Ivanov D. V. Prognozirovanie finansovyh rynkov s ispolzovaniem neironnyh setei (Prognose der Finanzmrkte mit knstlichen neuronalen Netzwerken) (Diplomarbeit) 7. Osovsky S. Neural Networks for Data Processing . 8. Tarasenko R. A. Krisilov V. A. Vybor razmera opisaniya situatsii pri formirovanii obuchayushchey vyborki dlya neironnyh setei v zadachah prognozirovaniya vremennyh ryadov (Die Wahl der Situation, Beschreibung, Gre beim Formen einer Einarbeitungsprobe fr neuronale Netzwerke zur Prognose bei Zeitreihen). 9. Tarasenko R. A. Krisilov V. A. Predvaritelnaya otsenka kachestva obuchayushchey vyborki dlya neironnyh setei v zadachah prognozirovaniya vremennyh ryadov (Vorlufige Schtzung der Qualitt einer Einarbeitungsprobe fr neuronale Netzwerke zur Prognose bei Zeitreihen). 10. Philip D. Wasserman. Neral Computing: Theory and Practice. 11. 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Es wird davon ausgegangen, dass sich der Leser mit den grundlegenden Konzepten neuronaler Netzwerke auskennt. 1. Neuronale Netzwerke der zweiten Generation Neuronale Netzwerke sollen auf eine groe Bandbreite an Aufgaben im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Bildern eingehen. Nachfolgend sehen Sie eine Liste von Aufgaben, die klassischerweise von neuronalen Netzwerken gelst werden: Approximation von Funktionen durch einen Satz von Punkten (Regression) Datenklassifizierung nach dem festgelegten Satz von Klassen Daten-Clustering mit der Identifizierung vorher unbekannter Klassenprototypen Komprimierung von Informationen Wiederherstellung verlorener Daten Assoziativer Speicher Optimierung, optimale Steuerung usw. Aus der obigen Liste wird in diesem Beitrag nur die Klassifizierung besprochen. 1.1. Die Architektur der Verknpfungen Die Art der Verarbeitung von Informationen wird wesentlich durch das Fehlen oder Vorhandensein von Feedbackschleifen im Netzwerk beeinflusst. Falls keine Feedbackschleifen zwischen Neuronen bestehen (d. h. das Netzwerk hat eine Struktur von aufeinanderfolgenden Lagen, bei der jedes Neuron nur Informationen von der vorherigen Lage enthlt), ist die Verarbeitung von Informationen im Netzwerk unidirektional. Ein Eingabesignal wird durch eine Sequenz von Lagen verarbeitet und die Antwort wird ber die Anzahl von Takten gleich der Anzahl von Lagen erhalten. Das Vorhandensein von Feedbackschleifen kann die Dynamik eines neuronalen Netzwerks (in diesem Fall als rekurrent bezeichnet) unberechenbar machen. Tatschlich kann das Netzwerk in der Schleife hngenbleiben und nie eine Antwort geben. Gleichzeitig gibt es laut Turing keinen Algorithmus, der es einem willkrlich rekurrenten Netzwerk ermglicht, zu bestimmen, ob seine Elemente ein Gleichgewicht finden werden (das Halteproblem ). Allgemein gesprochen, ermglicht die Tatsache, dass Neuronen in rekurrenten Netzwerken viele Male an der Verarbeitung von Informationen teilnehmen, solchen Netzwerken eine tiefere und vielfltigere Verarbeitung von Informationen. In diesem Fall mssen spezielle Manahmen ergriffen werden, damit das Netzwerk nicht in einer Endlosschleife hngenbleibt. Verwenden Sie beispielsweise symmetrische Verknpfungen wie in einem Hopfield-Netz oder erzwingen Sie eine Begrenzung der Anzahl an Iterationen. Art des Einlernens Art der Verknpfung