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신경 회로망의 짧은 이론 :
신경 시스템은 입력 함수로서 출력의 조정 가능한 모델입니다. 입력 층은 뉴런 출력 레이어라고 불리는 처리 노드로 구성된 입력 숨겨진 레이어로 구성되는 입력 레이어로, 하나 또는 여러 개의 뉴런으로 구성되며 출력은 네트워크 출력입니다. 인접한 레이어의 모든 노드는 상호 연결됩니다. 이러한 연결을 시냅스라고합니다. 모든 시냅스에는 할당 된 배율 계수가 있으며,이를 통해 시냅스를 통해 전파되는 정보가 배가됩니다. 이러한 스케일링 계수를 가중치 (w [I] [j] [k])라고합니다. FFNN (Feed-Forward Neural Network)에서는 정보가 입력에서 출력으로 전달됩니다. 다음은 하나의 입력 레이어, 하나의 출력 레이어 및 두 개의 숨겨진 레이어가있는 FFNN의 인스턴스입니다.
FFNN의 토폴로지는 종종 다음과 같이 축약됩니다 : lt; # of inputsgt; 초기 은닉 층에있는 뉴런의 수; - 제 2 숨겨진 층의 뉴런 수; -...- lt; outputgt; 위에서 언급 한 네트워크는 4-3-3-1 네트워크라고 할 수 있습니다.
정보는 2 단계로 뉴런에 의해 처리되며, 그에 대응하여 가중치 기호와 함께 합계 표시와 함께 표시됩니다. 모든 입력에는 관련 가중치가 곱해집니다. 결과 금액은 뉴런의 활성화 함수에 의해 처리됩니다. 뉴런 출력. 그것은 뉴런 네트워크 버전에 비선형 성을 제공하는 뉴런의 활성화 함수입니다. 그것 없이는 숨겨진 레이어를 가질 이유가 전혀 없으며 신경망은 선형 자동 회귀 (AR) 버전이됩니다.
# 9757; 코딩 (예 : 소스 코드) 및 추적 서비스와 같은 어떠한 종류의 지원도 제공하지 않습니다. 당분간, 첫 번째 TDI 및 (기하 급수) 이동 평균 인디애나를 사용하는 방법에 대한 모든 지식기술로 무장 한 경우이 실내 장식을 사용할 수 있습니다. 또한 분석 된 선호도 또는 시도한 시도에 따라 매개 변수설정을 수정할 수도 있습니다. 더 중요한 것은 ... 성공한 상인이기 위해서, 개인은 시장에서 51 % 이상의 우승 비율을 가진 어떤 유형의 우위를 발견하거나 발견해야합니다.
# 9762; 이러한 내부가 완벽하게 또는 실수없이 작동한다는 보증은 없습니다. 따라서, 당신의 책임하에 사용하십시오; 본인은 시스템 손상, 재정적 손실 및 생명 손실에 대해 어떠한 책임도지지 않습니다.
템플릿 : ... HMA-NN에는 Tesla OMA, 메인 차트의 볼륨, HA-APB (Heiken Id APB), Diversgence Finde r, Traders Dynamic Zon e 및 거래를 수동으로 관리하는 데 사용할 수있는 두 개의 스크립트가 포함됩니다 (수정닫기).
업로드 날짜 : 5:23 PM | 2018 년 6 월 18 일 월요일 | 그리니치 표준시 (GMT)
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