신경망 - HMA
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실: 신경망 - HMA

  1. #1
    3 첨부 (들) # 8251; 신경망 - 선체 이동 평균 # 8251; . . .plus 더보기

    # 9755; Jurik 필터스무딩 및 사용자 정의 MA 종류 mladen에 의해
    # 9755; 가장 우수한 수식 (더 나은 APB 계산)
    # 9755; 헐 MA (앨런 헐 (Allan Hull))를 사용하지만 저 지연에서 제로 지체까지의 변형
    # 9755; 실내 메인 트리거 볼륨의 최적 사용 - 실내 트리거업데이트 활동에 권장


    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)

    https://www.koreaforex.kr/attachment...4791671660.zip

  2. #2
    업데이트 됨 ... 코드 최적화로 인한 사소한 문제 수정 이제 융합 된 내부가 추가 된 매우 간단한 템플릿이 포함됩니다.

  3. #3
    업데이트 됨 ... Volume intior이 사용하는 4 개의 사운드 파일 첨부 수동으로 거래 주문을 관리하는 데 사용할 수있는 2 개의 스크립트 첨부 (수정닫기)

  4. #4
    2 첨부 파일 업그레이드 됨 ... 현재 템플릿에는 ... Heiken I - APB가 촛불 펍과 Divergence finder를 설립했습니다. 코드 최적화가 수행되었습니다. 템플릿 : 기본 내부 매개 변수 수정 divs ...의 유형을 확인하기 위해 분기 선을 드래그하려고 시도했습니다. 예 : CCI, RSI, Stochastics 및 MACD 가끔은 ... 양초의 범위에서 중복되는 div 라인 (두 개 이상의 연속적인 div 라인 - 두 개 이상의 div 라인) . 그러나주의 할 점은 그것을 더 잘 이해해야한다는 것입니다. Divergence 만 사용하지 마십시오.
    심볼 체인저 설정

  5. #5
    업데이트수정 사항 : VPR indior로 식별 된 고정 문제 고정 된 자동 히스토그램 이동 자동 정보 소스 선택에 대한 추가 내부 설정 (기본값 : true) 템플릿에 포함 된 모든 내부에 대해 코드 최적화가 한 번 더 수행되었습니다.

  6. #6
    업데이트 : 마지막 버전이 업로드되었으며이 스레드에 대한 업데이트가 더 이상 없습니다.

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