Начало: Тезисно 





( Читать дальше )

Зашел на рост по фьючу по РТС, вернее даже на гэп 8 января в верх.

Руководствуюсь простой математической лемой, если событие превышает 3 среднеквадратичной отклонения, то цена акции(событие) возвращается к математическому ожиданию(среднему значению).

Цель я думаю 142 500. а вот стоп я поставлю 137 740.

п.с Честно говоря страшно. 

Сижу 20.40 караулю РТС, когда достигнет цели 145450 ну и что то такое.

ГэП 6 января будет вниз, скорее всего 2тыс пунктов. Но думаю в течение дня разовьют успех еще до 142000

Всех с новым годом!!! ну и удачных праздников.

Вот объясните мне почему все инструменты фибоначчи четко стоят на месте.

А фибоначчи дуги изменяют свою место положение в зависимости от маштабирования времени в программе..



заметил на tradingview в  metastoke  меньше, но тоже имеет место

в quik вообще бардак в этим инструментом.

а инструмент нужный позволяет определить время цикла. Может кто нибудь знает как зафиксировать фибоначи арк или тупа  вручную считать.

Есть Эллиотчик амер  danericselliottwaves.blogspot.ru

))) Вот он думает что еще месяц июнь вверх
 Так что кипрский гэп закроем )))

Вот сижу и думаю куда бакс наш родной пойдет и как быстро?

А тут ба, а он в в субботу вырос )) 

A METHOD OF PROCESSING DATA FLOWS IN A NEURAL NETWORK, AND A NEURAL NETWORK
    В техническом решении по патенту WO9730400 предложена нейронная сеть, имеющая внешний сенсор (2) для получения параметра от внешней среды. Параметр взвешивают и подают на вход основного узла (1), с выхода которого параметр передают в дополнительно взвешенном виде на вход внешнего эффектора (5). После взаимодействия с внешней средой выходной сигнал с внешнего эффектора подают на вход внешнего сенсора.Далее параметр направляют непосредственно с сенсора на основной узел. Затем формируют сумму «фидбэков» отображений параметра. Предложенный способ обеспечивает быстрое и комплексное обучение нейронной сети, которая после обучения может решать задачи без использования сигналов обратной связи




( Читать дальше )

Продолжаем патентные исследования в области  генетических алгоритмов и нейронных сетях




GENETIC ALGORITHM BASED
SELECTION OF NEURAL NETWORK ENSEMBLE FOR PROCESSING WELL LOGGING
DATA
Предложены способ и устройство для создания множества нейронный сетей. Для обучения нейронных сетей с разбросом ошибок используют традиционные алгоритмы, например, создавая различное количество скрытых узлов в каждой сети.
Для выбора одного или более множеств сетей используют генетический алгоритм, имеющий многообъектную функцию пригодности (приспособленности).
Функция пригодности (приспособленности) включает корреляционную функцию для контроля разброса между элементами множества.
Генетический алгоритм может быть использован для выбора весовых коэффициентов для много объектной функции.

Вообщем нашел в интернете интересные вещи
попробуем разобраться. 

Есть сайт fips.ru через него можно зайти на европейский поисковик патентной документации бесплатный  наш поисковик платный.
Американский поисковик uspto.gov тоже бесплатный

Чтобы разобраться в уровне технике на сегоднешний день я постепенно буду публиковать патенты и заявки на изобретения по генетическим алгоритмам и нейронным сетям.

П.С. 

если кто знает японский язык было бы не плохо сделать перевод полностью.


1.СПОСОБЫ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ИНТЕГРИРОВАНИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОРЕЖИВАНИЯ ДАННЫХ В ОСНОВАННЫЙ НА ГЕНЕТИЧЕСКОМ АЛГОРИТМЕ ВЫБОР ПОДМНОЖЕСТВА ПРИЗНАКОВ 
Изобретения относятся к способам и устройству для интегрирования систематического прореживания данных в основанные на генетических алгоритмах системы выбора подмножества признаков для извлечения данных, уменьшения ложно положительных результатов, компьютеризированного обнаружения, компьютеризированной диагностики и искусственного интеллекта. Техническим результатом является улучшение точности классификации и уменьшение ложно положительных результатов. 




( Читать дальше )