3 Anexo (s) # 8251; Rede Neural - Média Móvel de Cascos # 8251; . . .mais mais
# 9755; Filtros JurikSmoothing e tipos personalizados MA por mladen
# 9755; Melhor Fórmula Melhor (Melhor cálculo APB)
# 9755; Usa Hull MA (por Allan Hull), mas essa é uma variação de Low lag até Zero lag
# 9755; Melhor uso com Volumes no Gráfico Principal para uso interno - recomendado para atividade de ativaçãoatualização em ambientes fechados
Teoria curta de redes neurais:
O sistema neural é um modelo ajustável de saídas como funções de entradas. Consiste em várias camadas: Camada de entrada, que consiste na entrada da camada oculta, que consiste no processamento dos nós chamados de camada de saída dos neurônios, que consiste em um ou vários neurônios, cujas saídas são as saídas da rede. Todos os nós de camadas adjacentes estão interconectados. Essas conexões são chamadas de sinapses. Cada sinapse tem um coeficiente de escala atribuído, pelo qual a informação propagada através da sinapse é multiplicada. Esses coeficientes de escala são chamados de pesos (w [I] [j] [k]). Em uma Rede Neural de Avanço (FFNN), a informação é propagada a partir de entradas para as saídas. Aqui está uma instância de FFNN com uma camada de entrada, uma camada de saída e duas camadas ocultas:
A topologia de uma FFNN é frequentemente abreviada da seguinte forma: lt of # inputgt; - # de neurônios no primeiro estágio oculto; - # de neurônios no segundo eo oculto; -...- lt; # de outputsgt ;. A rede mencionada acima pode ser conhecida como uma rede 4-3-3-1.
A informação é processada por neurônios em duas etapas, mostradas correspondentemente no círculo com um sinal de somatório junto com uma sugestão de medida: Todas as entradas são multiplicadas pelos pesos associados e somadas As quantidades resultantes são processadas pela função de ativação do neurônio, cujo sinal de saída é a saída do neurônio. É a função de ativação do neurônio que fornece não-linearidade na versão da rede neural. Sem isso, não há absolutamente nenhuma razão para possuir camadas ocultas, e a rede neural se torna uma versão linear auto-regressiva (AR).
# 9757; Não fornecerei qualquer tipo de suporte, como codificação (como código-fonte) e serviço de rastreamento. Por enquanto, você pode usar este (s) indior (es) contanto que esteja armado com todo o conhecimentohabilidade da maneira de usar o primeiro TDI e (Exponential) Moving Average indior. Você também pode corrigir os parâmetrosconfigurações com base em suas preferências desejadas ou tentadas. Mais importante ainda ... para ser um profissional bem sucedido, um indivíduo deve ou encontrou algum tipo de vantagem sobre o mercado com um percentual vencedor de mais de 51%.
# 9762; Não há garantias de que esses indores funcionem perfeitamente ou sem erros. Portanto, use a seu próprio risco; Não aceito responsabilidade por danos ao sistema, perdas financeiras e perda de vidas.
Template: ... HMA-NN inclui Tesla OMA, Volumes no Gráfico Principal, HA-APB (Heiken Id APB), Divergence Findit, Traders Dynamic Zon e, e dois Scripts que você pode usar para gerenciar suas transações manualmente (modificarfechar).
Data de upload: 5:23 PM | Segunda-feira, 18 de junho de 2018 | Horário de Greenwich (GMT)
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