3 Lampiran (s) # 8251; Neural Network - Hull Moving Average # 8251; . . .plus lebih banyak
# 9755; Jurik FilterSmoothing dan jenis MA kustom oleh mladen
# 9755; Formula Terbesar Terbaik (perhitungan APB Lebih Baik)
# 9755; Menggunakan Hull MA (oleh Allan Hull) tapi itu adalah variasi dari Low lag ke Zero lag
# 9755; Penggunaan terbaik dengan Volume di Main Chart indoor - direkomendasikan untuk aktivitas pemicupembaruan dalam ruangan
Teori singkat Neural Networks:
Sistem saraf adalah model output yang dapat disesuaikan sebagai fungsi input. Ini terdiri dari beberapa lapisan: Lapisan input, yang terdiri dari lapisan tersembunyi input, yang terdiri dari node pemrosesan yang disebut lapisan output neuron, yang terdiri dari satu atau beberapa neuron, yang outputnya adalah output jaringan. Semua node dari lapisan yang berdekatan saling berhubungan. Koneksi ini disebut sinapsis. Setiap sinaps memiliki koefisien skala yang ditetapkan, dimana informasi yang disebarkan melalui sinaps dikalikan. Koefisien penskalaan ini disebut bobot (w [I] [j] [k]). Dalam Feed-Forward Neural Network (FFNN), informasi disebarkan dari input ke output. Berikut ini contoh FFNN dengan satu lapisan masukan, satu lapisan keluaran, dan dua lapisan tersembunyi:
Topologi FFNN sering disingkat sebagai berikut: lt; # of inputsgt; - lt; # neuron pada awalan awal yang tersembunyi; - lt; # neuron di lapisan kedua yang tersembunyi; -...- lt; # outputsgt ;. Jaringan yang disebutkan di atas dapat dikenal sebagai jaringan 4-3-3-1.
Informasi ini diproses oleh neuron dalam dua langkah, yang ditunjukkan di atas lingkaran dengan tanda penjumlahan bersama dengan petunjuk ukuran: Semua input dikalikan dengan bobot yang terkait dan dijumlahkan. Jumlah yang dihasilkan diproses oleh fungsi aktivasi neuron, yang sinyal outputnya adalah output neuron. Ini adalah fungsi aktivasi neuron yang memberikan non-linearitas ke dalam versi jaringan saraf. Tanpa itu, sama sekali tidak ada alasan untuk memiliki lapisan tersembunyi, dan jaringan saraf menjadi versi linear auto-regresif (AR).
# 9757; Saya tidak akan memberikan dukungan apa pun seperti pengkodean (seperti kode sumber) dan layanan Pelacakan. Untuk saat ini, Anda dapat menggunakan indior ini selama Anda dipersenjatai dengan semua pengetahuanketerampilan tentang cara menggunakan TDI pertama dan (Eksponensial) indior Moving Average. Anda mungkin juga mengoreksi parameterpengaturan berdasarkan preferensi yang Anda inginkan atau coba dianalisis. Lebih penting lagi ... untuk menjadi trader yang sukses, seorang individu harus atau menemukan beberapa jenis keunggulan di pasar dengan persentase kemenangan lebih dari 51%.
# 9762; Tidak ada jaminan bahwa indiors ini bekerja dengan sempurna atau tanpa kesalahan. Oleh karena itu, gunakan dengan resiko Anda sendiri; Saya tidak bertanggung jawab atas kerusakan sistem, kerugian finansial, serta korban jiwa.
Template: ... HMA-NN termasuk Tesla OMA, Volumes on Main Chart, HA-APB (Heiken Id APB), Divergence Finde r, Traders Dynamic Zon e, dan dua Skrip yang dapat Anda gunakan untuk mengelola transaksi Anda secara manual (ubahdekat).
Tanggal upload: 5:23 PM | Senin, 18 Juni 2018 | Waktu Greenwich (GMT)
https://www.forexfabrikasi.com/attac...4791671660.zip