Meta Trader 4 - verhandelingsprys vooruitskatting gebruik van neurale netwerke Inleiding Gedurende die afgelope paar jaar het ons die ontploffing van belangstelling in die rigting van neurale netwerke waarneem, suksesvol gebruik word in verskillende sfere - besigheid, medisyne, tegnologie, geologie, fisika. Neurale netwerke is wyd gebruik word in gebiede wat vooruitskatting, klassifikasie en bestuur vereis. So 'n indrukwekkende sukses word bepaal deur verskeie redes: Wide moontlikhede. Neurale netwerke is 'n baie kragtige modellering, sodat die voortplanting van uiters ingewikkelde verhoudings. In die besonder, neurale netwerke is nie-lineêre deur die natuur. Oor 'n tydperk van baie jare lineêre modelle was die belangrikste metode van modellering in die meerderheid van die gebiede, omdat optimalisering prosedures daarvoor goed ontwikkel. In take, waar lineêre benadering is nie genoeg nie, lineêre modelle te werk swak. Naas, neurale netwerke te oorkom die vloek van dimensionaliteit, wat modellering lineêre verhouding nie toelaat in die geval van 'n groot aantal veranderlikes. Maklik gebruik. Neurale netwerke leer deur voorbeelde. Die gebruiker van 'n neurale netwerk collates verteenwoordigende data en dan begin die algoritme van opleiding. wat aanvaar outomaties die data struktuur. Natuurlik moet die gebruiker 'n stel van heuristiese kennis oor die manier van te kies en te berei data, van die keuse van die gepaste netwerk argitektuur en die interpretasie van resultate. Maar die kennisvlak, wat nodig is vir 'n suksesvolle gebruik van neurale netwerke, is baie laer as wat nodig is in die tradisionele statistieke metodes. Neurale netwerke is aantreklik uit die oogpunt intuïsie, omdat dit gebaseer is op die primitiewe biologiese model van senuweestelsels. In die toekoms, kan die ontwikkeling van so 'n neuro-biologiese modelle lei tot die skepping van baie intelligente rekenaars. 1 vooruitskatting finansiële tydreekse is 'n primêre lid van enige belegging aktiwiteit. Die hele idee van belegging - belê nou geld met die doel om wins in die toekoms - is gebaseer op die idee van vooruitskatting toekoms. Gevolglik voorspel finansiële tydreekse lê aan die wortel van die beleggingsbedryf - al aandelebeurse en oor-die-toonbank (ODT) markte. Dit is bekend dat 99 van alle ambagte is spekulatiewe, dit wil sê nie daarop gemik is om 'n ware handel omset, maar by die neem van wins met behulp van die skema koop goedkoop - verkoop liewe. Hulle is almal gebaseer op die voorspelling van prysbewegings deur 'n handelsmerk deelnemers. Wat belangrik is - voorspellings van die deelnemers handel is in stryd met mekaar. So het die bedrag van spekulatiewe bedrywighede kenmerkend van die verskil in die voorspellings van die deelnemers aan die mark, ek. e. eintlik - die onvoorspelbaarheid van finansiële tydreekse. Dit belangrikste kenmerk van die mark tydreekse onderliggend die teorie van die doeltreffende mark, in die tesis van L. Bachelier beskryf in 1900. Volgens hierdie tesis, kan 'n belegger net staatmaak op die gemiddelde winsgewendheid mark, beoordeel deur indekse, soos Dow Jones of SampP500 vir New-York genoteer. Enige spekulatiewe wins van ewekansige aard en is soos dobbel (daar is iets aantreklik in dit, isnt daar). Die rede vir die onvoorspelbare aard van die mark kurwes is dieselfde as die rede waarom geld selde lê op die grond in openbare plekke: te veel mense wat dit neem. Natuurlik is die teorie van 'n doeltreffende mark nie deur die deelnemers aan die mark (wat is op soek na die geld rondlê). Baie van hulle dink dat, ten spyte van die oënskynlike stochasticity, al tydreeks is vol verborge reëlmatighede, maw is voorspelbaar, ten minste gedeeltelik. Die stigter van 'n golf analise R. Elliot probeer om so verborge empiriese reëlmatighede in sy artikels in die 30s vind. In die jare 80 was hierdie oogpunt onverwags ondersteun in die nuut verskyn teorie van dinamiese chaos. Hierdie teorie is gebaseer op die contraposition van die chaotiese toestand en stochasticity (willekeur). Chaotiese reeks lyk net random, maar as 'n deterministiese dinamiese proses wat hulle toelaat kort termyn vooruitskatting. Die gebied van die waarskynlike voorspelling is beperk in die tyd van die horison van vooruitskatting. maar dit kan genoeg vir die kry van die werklike wins uit vooruitskatting (Chorafas, 1994) wees. En diegene wat die beste wiskunde metodes te onttrek reëlmatighede van lawaaierige chaotiese reeks gebruik, kan verwag groot winste - ten koste van minder toegerus metgeselle. Die afgelope dekade is gekenmerk deur 'n aanhoudende groei van die gewildheid van tegniese ontleding - 'n stel van empiriese reëls, gebaseer op verskillende aanwysers van die mark gedrag. Die tegniese analise fokus op die individuele gedrag van hierdie finansiële instrument, afgesien van ander sekuriteite. Maar tegniese ontleding is baie subjektief en werk ondoeltreffend op die regter rand van 'n grafiek - presies waar ons die voorspelling van 'n prys rigting nodig. Dit is waarom meer gewildheid geskied deur die neuro-netwerk analise, omdat, in teenstelling met die tegniese een, beteken dit nie enige beperkings ingestel op die tipe van die inskrywing inligting. Dit kan aanwysers van die gegewe aanwyser reeks, asook die inligting oor die gedrag van ander mark instrumente wees. Nie tevergeefs neurale netwerke is wyd gebruik word deur institusionele beleggers (byvoorbeeld groot pensioen kapitaal fondse), in samewerking met groot portefeuljes, die plasing van groot belang op die korrelasie tussen die verskillende markte. Suiwer neuro-netwerk modellering is slegs gebaseer is op data, nie die gebruik van enige voorafgaande argumente. Dit is sy sterk en week punt terselfdertyd. Die beskikbare data kan nie genoeg vir opleiding, kan dimensionaliteit van potensiële inskrywings te groot wees. Dit is waarom 'n goeie voorspelling een moet neuropackages gebruik met 'n groot funksies. Voorbereiding van data na die werking ons data moet voor te berei begin. Die korrektheid van hierdie werk beïnvloed 80 van sukses. Guru van neurale netwerke sê, dat as inskrywings en uitgange moet 'n mens nie die waardes van aanhalings Kt gebruik. Wat is regtig belangrik is die aanhalings veranderinge. Terwyl die amplitude van hierdie veranderinge is as 'n reël kleiner as die aanhalings hulself, is daar 'n sterk korrelasie tussen die opeenvolgende kwotasie waardes - die mees waarskynlike kwotasie waarde in die volgende oomblik sal gelyk wees aan sy vorige waarde C (T1) C (t ) delta (C) C (t). Intussen het vir 'n hoër gehalte opleiding ons moet streef na 'n statistiek onafhanklikheid van inskrywings, dit wil sê die voorkoms van sulke korrelasies. Daarom is dit logies om te kies as inskrywing veranderlikes statisties mees onafhanklike waardes, byvoorbeeld kwotasie delta (C) of relatiewe toename logaritme log (C (t) / C (T1)) verander. Die laaste keuse is beter vir 'n lang tyd reeks, wanneer die invloed van inflasie is verstandig. In so 'n geval eenvoudige verskille in die dele van die reeks sal verskillende amplitude het, omdat hulle eintlik gewaardeer in verskillende eenhede. En op die teendeel, die verhoudings van opeenvolgende aanhalings is nie afhanklik van die meting eenhede en dieselfde skaal sal wees ongeag die inflasionêre verandering van meting eenhede. As gevolg hiervan, die groot stasionariteit van die reeks in staat stel om die gebruik van vir die opleiding van 'n groot geskiedenis, dus die verskaffing van beter opleiding. Die nadeel van die onderdompeling in die lag ruimte is die beperkte sig van die netto. Inteendeel, het die tegniese ontleding nie 'n venster op te los in die verlede, en by tye gebruik ver reeks waardes. Byvoorbeeld maksimale en minimale reeks waardes, selfs in die relatief ver verlede beweer dat 'n groot impak op die handelaars het die war, en gevolglik moet waardevol vir vooruitskatting wees. A nie wyd genoeg venster van die onderdompeling in die lag ruimte is nie in staat om sodanige inligting, wat, natuurlik, verlaag die doeltreffendheid van vooruitskatting voorsiening te maak. Aan die ander kant, die verbreding van die venster om sulke afmetings, wanneer dit sluit baie uiterste reeks waardes, verhoog die dimensionaliteit van die netto, wat lei tot 'n erger akkuraatheid van neuronet vooruitskatting. Die manier om uit hierdie skynbaar dooie gesluit situasie is alternatiewe metodes van kodering van die verlede gedrag van die reeks. Instinktief is dit duidelik dat die verdere in die verlede gaan die reeks geskiedenis, hoe minder besonderhede van sy gedrag beïnvloed die resultaat van vooruitskatting. Dit is gebaseer op die sielkunde van die subjektiewe persepsie van die verlede deur handelaars, wat eintlik die toekoms te maak. Gevolglik moet ons die aanbieding van die reeks dinamika, wat 'n selektiewe akkuraatheid sou vind: die verdere in die toekoms, hoe minder besonderhede, al is die behoud van die algemene vorm van die kurwe. 'N baie belowende hulpmiddel hier kan 'n wavelet ontbinding wees. In terme van informativity dit is gelyk aan die lag onderdompeling, maar makliker aanvaar soos datakompressie, wat die afgelope beskryf met die selektiewe akkuraatheid. Die keuse van sagteware Daar is verskillende sagteware, wat bedoel is vir die werk met neurale netwerke. Sommige van hulle is min of meer universeel, ander hoogs gespesialiseerde. Hier is 'n kort lys van 'n paar programme: 1. Matlab is 'n lessenaar laboratorium vir wiskundige berekeninge, die ontwerp van elektriese stroombane en modellering van komplekse stelsels. Dit het 'n ingeboude programmeertaal en 'n groot versameling van gereedskap vir neurale netwerke - Anfis Redakteur (onderwys, skep, opleiding en grafiese koppelvlak), opdrag koppelvlak programmering netwerke, nnTool - vir 'n meer akkurate opset van 'n netwerk. 2. Statistica is 'n kragtige sagteware vir die analise van data en soek statistiek reëlmatighede. In hierdie pakket die werk met neuronets word in die blok STATISTICA Neurale Netwerke (verkorte, ST Neurale Netwerke. Neuro-net verpakking van die maatskappy StatSoft), wat 'n verwesenliking van die hele reeks van neuronet metodes van data-analise. 3. BrainMaker is bedoel vir die oplos van take, wat nog geen formele metodes en algoritmes, met onvolledige, lawaaierige en teenstrydige inskrywing data. Om sulke take verwys ons ruil en finansiële vooruitskatting, modellering krisis toestande, patroonherkenning en ander. 4. NeuroShell Dag Trader is 'n neuronet stelsel wat voldoen aan die spesifieke vereistes van die handelaars en is baie maklik om te gebruik. Hierdie program is hoogs gespesialiseerde en is bedoel vir handel, maar eintlik is baie naby aan 'n blackbox. 5. Ander programme is minder gewild. Vir die primêre bedryf Matlab is baie geskik. Ons sal probeer om die fiksheid van 'n neuronet vir Forex voorspelling definieer. Die inligting oor MatLab kompleks kan gevind word in Wikipedia op en. wikipedia. org/wiki/MATLAB Baie inligting oor die program is op die webwerf www. mathworks / Medley Voorbereiding Data is maklik verkry met behulp van standaard gereedskap van Meta Trader: Service - gt Kwotasies argief - gt Uitvoer As gevolg hiervan het ons CSV-lêer, wat is 'n rou materiaal vir die voorbereiding van data te kry. Om die lêer te omskep in 'n gerieflike vir 'n operasie XLS lêer, data invoer van CSV-lêer. Vir hierdie doel in Excel maak die volgende: Data - gt invoer eksterne data - gt invoer data en dui die voorbereide primêre lêer. In die invoer meester al die nodige aksies word in 3 stappe: Op die derde stap vervang die skeiding van die heelgetal en die desimale deel van 'n punt, die gebruik van meer. Om data aanvaar as getalle, nie snare het, vervang die skeiding van die heelgetal en die desimale deel van 'n punt: Service - gt Parameters - gt Internasionale - gt afskeiding van heelgetal en desimale deel. Die screenshots toon die voorbeeld van die redding van die opening en sluiting pryse, is ander data nog nie nodig nie. Nou omskep al die data in ooreenstemming met wat ons wil om te voorspel. Kom ons voorspel die sluitingsprys van die volgende dag op die vier voriges (die data word in vyf kolomme, pryse is in 'n chronologiese volgorde). Danksy maklik manipulasies in Excel, word data voorberei binne 'n paar minute. 'N Voorbeeld van 'n voorbereide data lêer na die artikel aangeheg. Om Matlab sien die lêers, moet die voorbereide data in txt of gered word. dat lêers. Laat ons hulle te red in txt-lêers. Dan elke lêer moet verdeel word - vir die netto opleiding (seleksie) en sy toets (buite seleksie). Suchwise voorberei euro. zip data is geskik vir verdere aksie. Kennismaking met Matlab Van die command line begin die pakket ANFIS behulp anfisedit opdrag. Die redakteur bestaan uit vier mate - vir data (load data), vir netto generasie (Genereer FIS), vir opleiding (Trein FIS) en vir sy toets (Toets FIS). Die boonste staaf word gebruik om 'n voorbeeld van die neuronet struktuur (ANFIS info). meer inligting oor die pakket werking is hier: Om die werking vrag data, wat voorberei is op die vorige fases begin - klok op load Data en die lêer met die seleksie data dui. skep dan 'n neurale netwerk kliek genereer FIS. Vir elke inskrywing gestel veranderlike 3 taalkundige veranderlikes met 'n driehoek verwysing funksie. Stel 'n lineêre funksie as 'n funksie van verwysing van 'n afrit funksie. Vir neuronet opleiding die pakket AnfisEdit sluit 2 opleiding algoritmes - terug voortplanting en 'n hibriede een. Met 'n hibriede opleiding die netto opgelei binne twee tot drie lopies. Op 'n opleiding seleksie (60 waardes) na die opleiding, die voorspelling van die netto verskil van die werklike een in 'n paar punte. Maar wat ons nodig het om te voorspel is toekomstige As die buite-seleksie data wat ons het die volgende 9 dae na die binnekant-seleksie data. Aan die buitekant-seleksie data die gemiddelde-kwadraat-fout gemaak 32 punte, wat natuurlik onaanvaarbaar in die werklike handel, maar dit blyk dat die neuronet rigting verder ontwikkel kan word - die spel moet die kers werd wees. Die resultaat van ons werk is die multilayer baster neurale netwerk wat kan voorspel absolute prys waardes vir die nabye toekoms. Dit verander kardinale in sy argitektuur en doeleindes van 'n een-laag neurale netwerk, deur Y. Reshetov beskryf in sy artikel / ru / artikels / 1447 en besef as 'n kundige adviseur www. mql5 / ru / code / 10289. Ons het daarin geslaag om 'n min of meer draaglik voorspelling op aanhalings ontvang, al is neurale netwerk kenners raai nie om dit te doen. Om die gevolglike neuronet kliek Struktuur sien. 'N Opgeleide neurale netwerk is geleë in die aangehegde lêer neuro. zip. 'N Groot voordeel van die pakket Matlab is sy integreerbaarheid met ander programme, en daar is verskeie variasies van die integrasie DDE, com-voorwerpe, dll. So, jy hoef nie die instrument van nuuts af forum. mql4 / ru / 5220 te skep. jy kan 'n gereed program oplossing vir die werk met neurale netwerke en genetiese algoritmes. Eers daarna om stabiele voorspelling resultate, kan jy die neurale netwerk in die program Meta Trader te integreer deur middel van dll. Gevolgtrekking Neurale netwerke is 'n baie kragtige instrument vir die werk in die finansiële markte, maar leer hierdie tegnologie vereis tyd en moeite nie minder nie as leer tegniese ontleding. 'N Voordeel van neurale netwerke is hul objektiwiteit in besluitneming, hul nadeel - die besluite is eintlik gemaak deur 'n swart boks. Die grootste probleem wat kan voorkom tydens die werk met hierdie tegnologie is in verband met die korrekte pre-verwerking van data. Hierdie stadium speel 'n belangrike rol in die data vooruitskatting en nog vele mislukte pogings om te werk met neurale netwerke is wat verband hou met hierdie stadium. Ten einde netwerke behoorlik leer moet 'n mens 'n baie eksperimenteer - maar die spel is 'n lamp werd. As institusionele beleggers gebruik van hierdie instrument, dan algemene handelaars ook kan probeer om te slaag met behulp van opgeleide neurale netwerke, want enigiets kan wees insette tot die netwerk - van aanwysers en pryse tot seine van die fundamentele ontleding. Bronnelys 1. Nejrokompyuting Ek ego primenenie v nauke Ek biznese. A. Ezhov, S. Shumskij. 1998Neural Network handel met behulp van Matlab en Meta Trader ek met behulp van Matlab en ontwikkel 'n neurale netwerk vir 'n paar pare, maar ek het probleme herprogrammering die NN van Matlab om mql4 vir 'n toets, ek het 'n klein neurale netwerk voorspel USDJPY prys van die prys in i10 en i20 . Dit het 2 insette, 3 verborge neurone, 1 uitset. Die verborge laag aktivering funksie in Matlab is tansigmoide, vir die produksie is dit lineêr. As ek die NN uitset met die werklike prys plot, dit toon die NN het voorspellende krag, maar met die kode wat ek gedoen het, sy beslis nie werk nie. Die berekende gewig van die verborge laag is: 13,8525 -43,4534 -11,2084 18,4331 -0,30603 0,01022 die gewigte van die verborge om die uitset is: 0,0020021 0,0047956 -3,4143 Vooroordeel van die verborge laag: 13,876 2,644 0,083215 Vooroordeel van die uitset 0,27514 die probleem moet wees in die aktivering funksioneer daaronder moet tan sigmoide wees. As die prys is meer as 100, die mathexp (-100) gee my iets baie klein. Hier is die interessante deel van die kode: gtgt dubbel a1iClose (quotUSDJPYquot, 0, i10) dubbel a2iClose (quotUSDJPYquot, 0, i20) // Node (1,1) dubbel Sumnode1113.8525a1 -43.4534a213.876 dubbel Sigmoidenode11 (1- mathexp (-Sumnode11)) / (1MathExp (-Sumnode11)) // Node (1,2) dubbel Sumnode12-11.2084a118.4331a22.644 dubbel Sigmoidenode12 (1-mathexp (-Sumnode12)) / (1MathExp (-Sumnode12)) // Node (1,3) dubbel Sumnode13-0.30603a10.01022a20.083215 dubbel Sigmoidenode13 (1-mathexp (-Sumnode13)) / (1MathExp (-Sumnode13)) // ---- afrit waarde ----- dubbel Sumnode21 (0.0020021Sigmoidenode110.0047956Sigmoidenode12-3.4143Sigmoidenode130.27514) Ek erken dat die NN gebruik nie-genormaliseerde data (nie die beste), maar die plot van die NN uitset vs die werklike waarde onder Matlabd toon dit werk, so ek regtig wonder oor die aktivering funksioneer. Dankie vir jou hulp ive gedoen iets soortgelyks. Ek wil graag al my werk ten einde 'n groep waarmee die myn st ontwikkel skep om aan te bied. is 'n werk wat my 'n lang tyd en ek sal deel met die hele gemeenskap in deel, want dit is nie uitsluitlik myne nie, maar ook 'n Griekse professor in wiskunde analise. My hoof idee was om data data beweeg en sinchroniseer met Matlab as baie van julle reeds weet is 'n nuttige program in baie wiskundige funksies reeds ontwikkel en baie kompleks om mq4 ontwikkel. met betrekking tot die verband en die sincronizzazzione is reeds ten volle teenwoordig in hierdie gids: articles. mql4 / 440 verduidelik word in 'n baie verstaanbare so daar nie 'n probleem behoort te wees. na aanleiding van die plakkaat is en kan jy die resultate bereken vanaf Matlab te lees. Ek herinner u om 'n lêer te skryf om te koop 8 en 9 vir verkoop. deur middel van hierdie 2 lyne wat jy kan data in die korrekte gids waar jy MT4 Pathstr, naam, uitbr, versn fileparts (FULLNAME) kan lees verdeel die volle naam van die lêer in dele newname pathstr naam gevolg uitbr skryf weer komponeer die nuwe lêernaam plakkate wanneer ek kan ook kode vir Matlab sonder die primêre funksie, maar met dié wat die beste sl bereken en TP gestel. om te funksioneer as gesê in 'n ander post kan ek gee 75-80 voorspelling van waar dit sal in die rigting van die prys sal afgelewer word slegs aan diegene wat aktief sal deelneem aan die ontwikkeling. calculator. rar stel Matlab funksies Matlab MATLABEATP amp SL2 is natuurlik die st. vir die aanwyser wat gebruik word in die gids moet niks verander het in daardie. As jy wil my funksie traslate in mq4 of die verbetering van die kode my e-pos en msn rekening abbaveto89hotmail. itNeural Network Training MATLAB Kode Wat beteken dit alles beteken 25 Oktober 2014 150 12:23 In die laaste paar poste, Ive gepraat 'n regverdige bietjie oor relatiwiteit en het gesukkel om my denke oor die onderwerp duidelik genoeg om te lees. Wat die proses het aan my geopenbaar is dat sommige onderwerpe in die wetenskap is net moeilik om te praat oor. In deel, dis omdat hulle is teen-intuïtief, maar Theres 'n baie meer as net dit. Baie van wat aangaan is, Id stel, sosiale, en diep oor hoe ons betrokke te raak met die wetenskap. Maak 'n aantal pop-wetenskap boeke wat probeer om jou 'n groot oorsig van die heelal te gee en iewers naby die begin is daar gewoonlik dieselfde twee hoofstukke. Een daarvan is op relatiwiteit en die ander is op kwantum meganika. Hierdie hoofstukke is die skrywers probeer om die gek dinge wat gebeur in fisika verduidelik. In die meeste gevalle, die skrywer eindig deur te sê iets soos, hierdie klink ongelooflik, maar sy wat ons sien in eksperimente, sodat suig dit. En dit is gewoonlik waar werklike wetenskaplike dialoog met die publiek tot stilstand kom. Daaropvolgende hoofstukke in hierdie boeke is gewoonlik kort op besonderhede en relatief dik op prosa soos Geoff en ek was om te eet 'n toebroodjie sit, voel hartseer, en skielik is dit by my opgekom dat as ons dieselfde simulasie gehardloop agteruit, dit sou ons die eievektore gee ons is op soek na, slegs met die parameters omgekeerde ons gejaag na die laboratorium sonder om eers afwerking ons middagete Arabiese teks klassifikasie in terme van K-NN en Naïef Bayes (neurale netwerke) (Tegniese verslag):. 'n Artikel uit: Journal of Rekenaarwetenskap Book ( Wetenskaplike publikasies) Jy kan ook graag: Free online SPSS les monster Maandag voorspoedig leesstof. 2008/08/25 09:22:48 deur grativo 1. Hierdie lening sal die nodige kapitaal te verskaf om sagteware, bemarking materiaal en entrepreneurskap opvoedkundige hulpmiddel geleer deur meester entrepreneur en uitvoerende hoof van Nouveau Riche Universiteit, Jim Piccolo koop. Met die vermoë om nou fokus voltydse teenoor vrye tyd wat ek verwag om my inkomste te verhoog tot 'n gerespekteerde 1800 / maand. 2. Ernstig mense, sal hierdie lening gebruik word om my Forex neem. h thru groothandel koop. Ander inkomste strome wat sou volg deur middel van Lease opsies, kort verkope, Forclosures, belasting retensieregte, Vakansie Verblyf, Kommersiële, Binnelandse grondontwikkeling, en Internasionale Land Ontwikkeling sou kom. 'N Tipiese groothandel transaksie sal plaasvind 6u tyd en gee jou 5000 wins. 'N Tipiese forclosure deal gaan besoek neem 12-20 uur en maak jou 20,00 - 40.000. Geen verlies Trading Plan wat werklik werk vir jou. 2008-01-18 20:41:56 deur bfnnrgn Is jy in die Dallas, TX gebied Ek het 'n verhandeling van plan dit is nie spekulatiewe, nie rigting, en genereer 'n baie hoë opbrengskoers. Dit werk elke dag - al die tyd - met geen verliese - (ja) dit regtig werk. Ek is die handel die finansiële markte vir 30 jaar en ek verstaan presies wat ek doen. As 'n demo, het ek begin handel 'n vriende Forex rekening van net 6.000,00 op 12/20/07 en. e jy 'n miljoen dollar in 'n relatief kort tydperk van die tyd. As jy in die Dallas Texas area, kan ek demo en bewys in reële tyd met die werklike data wat dit suksesvol gedoen kan word, sonder uitsondering, en sonder enige geslote posisie verliese. As jy regtig wil 'n antwoord op jou vraag of as jy jouself nuuskierig moet asseblief nie huiwer om my te kontak (Bob) by bfnnrgnflashmail. Betaal die een of ander 2005/09/04 14:25:42 manier deur o-lol-o 2000 vir 'n aanlyn kursus huh. As dit vir jou werk. 'N Paar weke is regtig 'n goeie om werklik begin om voordeel te trek in lewende handel. Bly konsekwent oor die lang hual is die truuk nou. Dit verg dissipline. Vermy die klap sessies waar 'n handelaar jaag goeie geld na sleg probeer om verliese te verhaal. Of gulsig spring in 'n bedryf met min navorsing. Ek by die huis geskool myself oor sowat 'n jaar. ts, geen verkoop, die meeste altyd en oral Ek wil net my en die mark. Sy ideaal vir 'n persoon soos ek. My baas het reeds probeer om my meer geld om nie op te hou op hom in die volgende jaar aan te bied. Ek dont dink hy kan my genoeg bied om my weerhou om te gaan op 'n lang vakansie. O ja. sedert Siek bring my laptop en handel dit net dalk 'n sakebesoek wees. heh. ja. A af voor ons betaalstaat data mdash Die Wes-Australiese Maklik Forex valuta handelaar Anthony Botros gesê die geldeenheid gedryf laer as handelaars hulself geposisioneer voor die vrystelling van die Amerikaanse nie-plaas betaalstaat data Vrydagaand (AEST), wat na verwagting swak te wees . quotGenerally Ek dink die mark is 'n bietjie 8230 Markte Live: Aandele snoei winste mdash Sydney Morning Herald Maklik Forex valuta handelaar Tony Darvall gesê die plaaslike eenheid is vasgevang in 'n reeks as handelaars wag vir volgende week39s rentekoers besluit deur die RBA. 3939I dink ons is vroeër in die week praat oor gevang in daardie reeks, we39ve het verwagtinge 8230 Digitale erkenning behulp neurale netwerk (Tegniese verslag):. 'N Artikel uit: Journal of Rekenaarwetenskap Book (Wetenskaplike Publikasies) 'n Hoër voor RBA tariewe besluit mdash Sky News Australië Maklik Forex valuta handelaar Tony Darvall gesê die plaaslike eenheid is vasgevang in 'n reeks as handelaars wag vir volgende week39s rentekoers besluit deur die Reserwebank van Australië (RBA) 'n koers tot 4.0 persent gesny uit 4.25 persent is allerweë verwag nadat Maart 8230 neurale netwerk tegnieke vir finansiële prestasie voorspelling: integrasie van fundamentele en tegniese ontleding An article from: Decision Support Systems Book (Elsevier) 'n af voor ons betaalstaat data mdash Business Spectator Maklik Forex valuta handelaar Anthony Botros gesê die geldeenheid gedryf laer as handelaars geposisioneer hulself voor die vrystelling van die Amerikaanse nie-plaas betaalstaat data Vrydagaand (Australiese tyd), wat na verwagting swak te wees. quotGenerally dink ek die mark 8230 Handel Forex en betaal Strenger versprei amp kontant kortings van 0.8pips. Hoe kan ek my kode vir opleiding en toetsing grafieke in MATLAB 0. wys verander ek hierdie kode oor neurale netwerke. Hoe kan ek hierdie kode te verander sodat dit kan. Kry jou inleidende gids tot die handel geldeenhede met GFT C Kode vir foute Backpropagation. train. c is 'n C program vir die opleiding van multilayer, waards neurale netwerke met fout backpropagation behulp vroeg. Stywe Spreads en geen laaste lyk. . Tot 20 vlakke van markdrakrag MATLAB-kode vir neurale netwerk navorsing (bv backpropagation ,. daar lêers wat gebruik kan word vir opleiding voor waards neurale netwerke met 'n enkele Tegniese Ontleders:. Wat is jou mening oor Neurale Netwerke 13 April 2008 deur Kevin S Posted in te belê en. wikipedia. org/wiki/TechnicalanalysisNeuralnetworks en. wikipedia. org/wiki/Neuralnetworks het ek my roetine ondersoek van lees alles wat ek kan oor die aandelemark en tegniese ontleding, wanneer 8230 beter doen dit nie, vinniger en ontleed meer). Wat beteken dit vir tegniese ontleding en die aandelemark Ek dink as dit werk, sal dit voortdurend erodeer geleentheid vir tegniese ontleders. Wat is jou take Dankie ek het 'n paar statistieke geneem kursusse onlangs (Im 'n finansiële ingenieurswese grad student). My voorstel is dat jy ook kyk na die bevordering van (bv adaboost). Ek glo dat neurale netwerke nou beskou as 'n ouer tegnologie. Neurale netwerke: Hoe ver het hulle gekom in die ontleding van die aandelemark 13 April 2008 deur Kevin S Posted in Ander - Rekenaars Hier is 'n skakel na wat Ek verwys: en. wikipedia. org/wiki/TechnicalanalysisNeuralnetworks ek net wonder hoe die ontwikkeling gekom het met tegnologie ontleding van die aandelemark. Hoe suksesvol dit was Jy hoef 'n neurale netwerk om that. MATLAB handleiding doen vir neurale netwerke Matlab Neurale netwerk in C Aansoek 26 Oktober 2014 150 12:38 Deel 1 gee 'n oorsig van Matlab Netwerk bestuurder. Dit skermvideo wys hoe om XOR netwerk te skep met behulp van Matlab Netwerk Bestuurder. Hierdie deel verduidelik hoe om Matlab Neurale netwerk gebruik in c vensters aansoek en beperking van Matlab complier met betrekking tot sim funksie. Let wel: - Moenie vergeet om volgende episode van hierdie reeks, waarin ek verduidelik hoe om rond te kry met sim beperking funksie samesteller en noem neurale netwerk van c vensters aansoek In hierdie deel ek verduidelik hoe om rond te kry met samesteller beperking sim funksie te kyk en noem neurale netwerk van c vensters aansoek. Jy kan ook graag: Trading met Matlab - 01 Aan die begin Hoe om Matlab samesteller gebruik om te integreer met 'n CPP aansoek met Visual Studio of gcc Matlab Video Processing Maandag voorspoedig leesstof. 2008/08/25 09:22:48 deur grativo 1. Hierdie lening sal die nodige kapitaal te verskaf om sagteware, bemarking materiaal en entrepreneurskap opvoedkundige hulpmiddel geleer deur meester entrepreneur en uitvoerende hoof van Nouveau Riche Universiteit, Jim Piccolo koop. Met die vermoë om nou fokus voltydse teenoor vrye tyd wat ek verwag om my inkomste te verhoog tot 'n gerespekteerde 1800 / maand. 2. Ernstig mense, sal hierdie lening gebruik word om my Forex neem. h thru groothandel koop. Ander inkomste strome wat sou volg deur middel van Lease opsies, kort verkope, Forclosures, belasting retensieregte, Vakansie Verblyf, Kommersiële, Binnelandse grondontwikkeling, en Internasionale Land Ontwikkeling sou kom. 'N Tipiese groothandel transaksie sal plaasvind 6u tyd en gee jou 5000 wins. 'N Tipiese forclosure deal gaan besoek neem 12-20 uur en maak jou 20,00 - 40.000. Geen verlies Trading Plan wat werklik werk vir jou. 2008-01-18 20:41:56 deur bfnnrgn Is jy in die Dallas, TX gebied Ek het 'n verhandeling van plan dit is nie spekulatiewe, nie rigting, en genereer 'n baie hoë opbrengskoers. Dit werk elke dag - al die tyd - met geen verliese - (ja) dit regtig werk. Ek is die handel die finansiële markte vir 30 jaar en ek verstaan presies wat ek doen. As 'n demo, het ek begin handel 'n vriende Forex rekening van net 6.000,00 op 12/20/07 en. e jy 'n miljoen dollar in 'n relatief kort tydperk van die tyd. As jy in die Dallas Texas area, kan ek demo en bewys in reële tyd met die werklike data wat dit suksesvol gedoen kan word, sonder uitsondering, en sonder enige geslote posisie verliese. As jy regtig wil 'n antwoord op jou vraag of as jy jouself nuuskierig moet asseblief nie huiwer om my te kontak (Bob) by bfnnrgnflashmail. Betaal die een of ander 2005/09/04 14:25:42 manier deur o-lol-o 2000 vir 'n aanlyn kursus huh. As dit vir jou werk. 'N Paar weke is regtig 'n goeie om werklik begin om voordeel te trek in lewende handel. Bly konsekwent oor die lang hual is die truuk nou. Dit verg dissipline. Vermy die klap sessies waar 'n handelaar jaag goeie geld na sleg probeer om verliese te verhaal. Of gulsig spring in 'n bedryf met min navorsing. Ek by die huis geskool myself oor sowat 'n jaar. ts, geen verkoop, die meeste altyd en oral Ek wil net my en die mark. Sy ideaal vir 'n persoon soos ek. My baas het reeds probeer om my meer geld om nie op te hou op hom in die volgende jaar aan te bied. Ek dont dink hy kan my genoeg bied om my weerhou om te gaan op 'n lang vakansie. O ja. sedert Siek bring my laptop en handel dit net dalk 'n sakebesoek wees. heh. ja. A af voor ons betaalstaat data mdash Die Wes-Australiese Maklik Forex valuta handelaar Anthony Botros gesê die geldeenheid gedryf laer as handelaars hulself geposisioneer voor die vrystelling van die Amerikaanse nie-plaas betaalstaat data Vrydagaand (AEST), wat na verwagting swak te wees . quotGenerally Ek dink die mark is 'n bietjie 8230 Markte Live: Aandele snoei winste mdash Sydney Morning Herald Maklik Forex valuta handelaar Tony Darvall gesê die plaaslike eenheid is vasgevang in 'n reeks as handelaars wag vir volgende week39s rentekoers besluit deur die RBA. 3939I dink ons is vroeër in die week praat oor gevang in daardie reeks, we39ve het verwagtinge 8230 'n Hoër voor RBA tariewe besluit mdash Sky News Australië Maklik Forex valuta handelaar Tony Darvall gesê die plaaslike eenheid is vasgevang in 'n reeks as handelaars wag vir volgende week39s rentekoers besluit deur die Reserwebank van Australië (RBA) 'n koersverlaging tot 4.0 persent van 4.25 persent is algemeen verwag ná Maart 8230 Oorsig van Matlab Bouwer JA vir Java uitvoer. MCR behulp Eclipse IDE Deel 2MATLAB Neurale Netwerk Gereedskap Review - hersiening deur Lou Mendelsohn die wiskunde WORKS INC Cochituate Place 24 Eerste Park Way Natick, MA 01760 Tel: 508 653-1415 Faks: 508 653-2997 Produk: sagteware ontwerp om te werk binne die. MATLAB omgewing te neurale netwerke vir die industrie, onderwys en navorsing te ontwikkel. Toerusting vereistes: MATLAB tegniese rekenaar omgewing, 80386 of hoër verwerker, 387/487 wiskunde coprocessor, Windows 3.1 en Windows ondersteun muis. 8 MB vrye ruimte op die hardeskyf. 4 MB uitgebreide geheue, (8 MB of meer is nodig om MATLAB te gebruik 4.0 3-D kleur grafika en beeldverwerking vermoëns.) Aanbevole toerusting: Minstens 8 MB RAM, 8-bis grafiese adapter en vertoon (om te bereik 256 gelyktydige kleure), Microsoft Windows ondersteun grafiese versneller kaart en drukker. Ander platforms: Apple Macintosh, Sun SPARC, Desember RISC, Desember Alpha SGI, HP9000 Reeks 300/400/700, IBM R / 6000 en VAX / VMS, bolrond of KONVEKS en CRAY. Ander bedryfstelsels: Apple Macintosh, UNIX en VMS. Prys: 895 Die neurale netwerk Toolbox is een van 15 aansoek-spesifieke sagteware gereedskapkaste ontwerp om uit te voer in die MATLAB tegniese rekenaar omgewing. (Sien die produk hersiening vir MATLAB vir Windows 4.0.) Ontwerp as 'n instrument vir die industrie, onderwys en navorsing, is dit bied die gebruiker met 'n middel van die ontwikkeling van verskillende neurale netwerke en grafies te ontleed beide hul opleiding proses en resultate. Wanneer dit geïnstalleer is, is die funksies wat die Gereedskap bied naadloos in MATLAB. Die neurale netwerk Gereedskap is saamgestel uit 'n aantal M-lêers, wat die standaard script en funksie lêers vir MATLAB, wat op sy beurt in ASCII geskryf is. Dit beteken dat die gebruiker direk die innerlike werking van al die toolbox funksies en voorbeelde kan ondersoek. Die gebruik van hierdie lêers as gidse, die gebruiker kan eksperimenteer met die Gereedskap om vertroud is met die produk geword. Die MATLAB neurale netwerk Gereedskap het nie probeer om 'n definitiewe stel neurale netwerk funksies te voorsien. In plaas daarvan, as gevolg van die vinnig ontwikkelende aard van die veld, die doel is om die gebruiker te voorsien met al die nodige elemente vir netwerk-ontwikkeling en eksplorasie, sodat hy of sy kan vind wat werk en wat nie die geval is vir 'n spesifieke toepassing. Die neurale netwerk Gereedskap kom met 'n uitstekende gebruikers gids gevul met 'n wye verskeidenheid van voorbeelde. Elke voorbeeld is ook ingesluit in die Gereedskap self so dit kan uitgevoer word in MATLAB, terwyl die gebruiker volg saam in die gids. Die wyse waarop hierdie voorbeelde word, tesame met die feit dat die gebruiker die kode wat hulle voer, kan ondersoek die gebruiker toelaat om vaardig te wees met die Toolboxs vermoëns geword. Die harde feite Die M-lêers wat deel uitmaak van die neurale netwerk Gereedskap val in drie primêre kategorieë: oordragsfunksie spesifikasies vir netwerk simulasie, leer reëls vir die opdatering van netwerk parameters en opleiding funksies vir netwerk opleiding op data. Die oordragfunksie vir 'n gegewe neuron bied die wyse waarop die insette van daardie neuron word omgeskakel na uitgange met gewenste eienskappe. Beskikbaar oordragsfunksies in die Gereedskap sluit mededingende laag, hard limiet, simmetriese harde limiet, log-sigmoid, lineêre, versadig lineêre en tan-sigmoid funksies. Een van die mees algemeen gebruikte oordragsfunksies is die log-sigmoid funksie, wat gebruik word om die insette van 'n neuron van die omvang van plus of minus oneindigheid skaal om die omvang van nul tot een. Daarbenewens, want dit is differensieerbaar, dit is algemeen gebruik word in back-voortplanting netwerke, een van die mees gebruikte opleiding paradigmas. Daarbenewens kan op maat oordragsfunksies word geskep deur die gebruiker. Die leer reëls wat in die Gereedskap is ontwerp om die gewigte en vooroordele van die netwerk neurone verander. Hierdie reëls sluit persepsie, Widrow-Hoff, back-voortplanting, assosiatiewe leer, mededingende leer, funksie kaarte en Hopfield. Die gebruiker is ook in staat om 'n heel nuwe leer reël of een wat 'n kombinasie van die leer reëls voorsien skep. Die neurale netwerk Gereedskap bied ook 'n aantal verbeterings aan die back-voortplanting paradigma, wat die byvoeging van 'n momentum termyn, 'n metode vir die verbetering van die aanvanklike gewig voorwaardes en 'n aangepaste leer koers in te sluit. Sulke eienskappe het reeds gewys dat opleiding spoed verhoog op 'n paar probleme. Daarbenewens is die wiskunde werk ook besig met die volgende weergawe van die Gereedskap, met nuwe funksies om 'n aansienlike verbetering spoed in opleiding terug voortplanting netwerke plus die toevoeging van twee nuwe paradigmas, radiale basis funksies en leer vektor kwantisering sluit. Op die oomblik is, is die nuwe weergawe gestel vir Januarie 1994. Die opleiding funksies, natuurlik, wissel van 'n tipe van leer na die volgende, maar al soortgelyke inligting aan die opleiding taak uit te voer vereis - tipies, 'n aanvanklike gewig matriks, die aanvanklike vooroordeel vektor, 'n oorsig van insette vektore, teiken vektore, die aantal tydperke tussen voorbeeld van die fout vir mekaar, die maksimum aantal tydperke op te lei, die fout doel van die netwerk en die leer koers. Die opleiding funksie gee terug dan nuwe gewigte en vooroordele keer die maksimum aantal tydperke bereik of die netwerk fout hieronder 'n voorafbepaalde fout doel gedaal. OPLEIDING A NETWORK 'n Netwerk doen deur drie fases tydens die opleidingsproses in MATLAB: die aanbieding fase, die tjek fase en die leerfase. Die aanbieding fase bied die oorsig van insette vektore en dan word bereken dat die matriks van uitset vektore. Gedurende die tjek fase, is die uitset vektore in vergelyking met die teiken vektore. As al insette vektore genereer die korrekte uitvoer vektore, die opleiding tot stilstand kom. As die insette vektore nie genereer die korrekte uitvoer vektore, die opleiding proses gaan voort met die leer fase, wat gewigte en vooroordele met die gespesifiseerde reël leer aan te pas en dan weer begin om die aanbieding fase. Vir baie aansoeke kan dit wenslik wees om verskeie insette vektore gelyktydig en die netwerk reaksie vir elk van die vektore op te haal. Byvoorbeeld, sal gebind insette vektore in 'n agterste voortplanting netwerk die ware helling van die netwerk te gee. Daarbenewens gebind bedrywighede is dikwels meer effektief te maak. Faktore soos vooroordele en geweegde insette word outomaties geakkommodeer deur aan te dui die gebruik van 'n bondel proses om die oordragfunksie. Herdruk van tegniese ontleding van Voorrade amp Commodities tydskrif.
No comments:
Post a Comment