목표 변수가 있는 경우 - 이것은 거래의 재정적 결과이므로 내가 생각한 대로 이 결과를 정규화하는 것이 합리적입니다. 그러나 여기 사이트에서 정보를 찾고 있으며 모든 곳에서 대상 변수에는 구매 또는 판매의 두 가지 값이 있어야한다고합니다. 그리고 어떤 경우에도 손실이 발생하면 - 구매하거나 판매합니다(그런 일이 발생하는 것으로 나타났습니다!). 그렇다면 왜 부정적인 옵션을 잘라야 합니까? 그리고 통계에 영향을 미치는 부정적인 옵션이 있다면?
일반적으로 어떤 네트워크가 작동하는지(그리고 어디서 얻을 수 있나요?) 트리거가 있는 최후의 수단으로 - 구매/판매/아무것도 하지 않지만 기껏해야 기능으로 작동하는지 알고 싶습니다. 은(는) 이론적 솔루션을 찾고 있었고 이제 순위를 지정하는 예측 변수를 결합하는 스크립트를 만들었습니다.
alglib에 kfold가 있는데 어떻게 작업하는지 알아낸 사람이 있습니까? 거의 제로 문서
지난 여름 나는 국회의 다른 모든 아종과 마찬가지로 테스트를 거쳤습니다. 그것은 다른 방법과 마찬가지로 작동하며 특별한 인상이 남아 있지 않습니다. alglib-e의 모든 NN에 적용되는 단 한 가지는 R보다 10배 느리다는 것입니다. 예, 동일한 데이터를 즉시 10번 재훈련하지만 다른 블록에서 다시 훈련합니다. 10배 느려짐
도서관 : 지난 여름 나는 국회의 다른 모든 아종과 마찬가지로 테스트를 거쳤습니다. 그것은 다른 방법과 마찬가지로 작동하며 특별한 인상이 남아 있지 않습니다. alglib-e의 모든 NN에 적용되는 단 한 가지는 R보다 10배 느리다는 것입니다. 예, 동일한 데이터를 즉시 10번 재훈련하지만 다른 블록에서 다시 훈련합니다. 10배 느려짐
그리고 R kfold에서 개선을 제공합니까? 나는 일반적으로 최대 1000개의 예제를 배치하므로 mb는 그리 길지 않을 것입니다.
그리고 R kfold에서 개선을 제공합니까? 나는 일반적으로 최대 1000개의 예제를 배치하므로 mb는 그리 길지 않을 것입니다.
그렇다면 - mlp 구조를 파일에 저장하는 코드가 있습니까?
아직 R을 시도하지 않았습니다. Trader 박사는 자신이 좋아지고 있다고 말하는 것 같았습니다.
알글립에 저장하시겠습니까? NN, 앙상블, 포리스트, 회귀에 대한 직렬화 기능이 있습니다. NN 자체에서 계수를 추출하는 NN용도 있습니다. https://www.mql5.com/ru/articles/2279 저는 이것으로 작업을 시작한 다음 직렬화로 전환했습니다. 정규화 및 예측 변수 제거를 수행한 경우에도 이 모든 것을 기억한 다음 새 데이터에 적용해야 합니다(힌트를 제공한 Vladimir 덕분에). 위의 기사에서는 이 작업을 수행하지 않습니다. 예를 들어 R Darch에서 네트워크 자체로 정규화(중앙, 규모)할 때 자체적으로 기억하고 향후 데이터에서 시도합니다. 박사 R의 패키지는 아마도 모든 것을 기억할 것입니다.
После того, как трейдер определился со стратегией и реализовал ее в советнике, он сталкивается с двумя проблемами, которые, будучи нерешенными, обесценивают эту стратегию. Очевидно, что, в отличие от параметров, которые задаются заранее (рабочая пара, таймфрейм и т.д.), есть и другие, которые будут изменяемыми: период расчета индикаторов...
응용 프로그램에서 변환이 없는 예측 변수 및 대상 집합은 일련 번호 뒤의 처음 두 열입니다(그런데 순서가 중요합니다. 그렇다면 순서가 중요합니다. 그렇다면 이전 항목에서 새 항목으로 또는 현재 어떤 상태인지 - 위에서 새 항목으로 하단 오래된).
이것을 가르칠 수 있습니까(무엇에 대해), 아니면 다른 것을 해야 합니까?
대상 - 분류가 아닌 회귀가 있습니다. 나는 지금 회귀를 포기했다. 타겟의 수에 따라 2개의 신경망으로 훈련하는 것이 더 낫다고 생각하지만, reg로 실험합니다. 조금 보냈다 - 자신을 위해 실험하십시오. 열의 순서는 중요하지 않습니다. 가장 중요한 것은 해당 열이 대상 열이라는 NA를 나타내는 것입니다. 행 순서 - 마지막에 가장 최근 데이터가 있는 것이 더 나을 수 있지만(반드시 그렇지는 않음) 많은 패키지는 균일한 훈련을 위해 기본적으로 모든 행을 섞습니다. 그렇지 않으면 중간 어딘가에서 NN이 막다른 골목에 도달하여(로컬 최소값으로) 새로운 데이터에 도달하지 못할 수 있습니다. 최신 데이터(마지막 10-20%)는 네트워크가 최신 시장 동향을 더 잘 학습할 수 있도록 2-3번 제출할 수 있습니다. 또한 실제로 테스트하지 않은 의견입니다. topikstarter의 블로그를 보세요. 그는 그곳에서 회귀, 좋은 생각을 많이 가르쳤습니다. 그러나 결국 그는 코드에서 일부 오류를 발견했다고 썼습니다. 당신은 모든 것을 거부했습니다.
IMHO, 이것이 오늘날 거래에서 NN을 사용하는 유일한 방법입니다. 다른 모든 것은 시간과 노력의 낭비입니다. 소위 AI의 현재 수준을 감안할 때))
나는 오늘을 위한 것이 아니라 일반적으로 합리적인 복잡성의 구성에서 MO 및 NS를 위한 유일한 것이라고 믿습니다. 먼저 NS와 MO의 범위를 제한하고 이미 이에 대해 NS와 MO를 적용합니다.
그리고 "일반적으로 모든 것을 한 번에"와 같은 문제를 해결하는 것은 이미 AI를 위한 것입니다.)
NS는 가능한 결과에 대한 예비 테스트 인 거래를 결정하기위한 일종의 필터로 밝혀졌습니다.
운영 테스터라고 할까요?
오히려 NN은 훈련 가능한 결정 논리입니다. 처음에는 작성에 대해 걱정하지 않도록 표준 전략에서 이를 대체하는 것으로 생각되었습니다.
대상 변수에 대해 질문이 있습니다.
목표 변수가 있는 경우 - 이것은 거래의 재정적 결과이므로 내가 생각한 대로 이 결과를 정규화하는 것이 합리적입니다. 그러나 여기 사이트에서 정보를 찾고 있으며 모든 곳에서 대상 변수에는 구매 또는 판매의 두 가지 값이 있어야한다고합니다. 그리고 어떤 경우에도 손실이 발생하면 - 구매하거나 판매합니다(그런 일이 발생하는 것으로 나타났습니다!). 그렇다면 왜 부정적인 옵션을 잘라야 합니까? 그리고 통계에 영향을 미치는 부정적인 옵션이 있다면?
일반적으로 어떤 네트워크가 작동하는지(그리고 어디서 얻을 수 있나요?) 트리거가 있는 최후의 수단으로 - 구매/판매/아무것도 하지 않지만 기껏해야 기능으로 작동하는지 알고 싶습니다. 은(는) 이론적 솔루션을 찾고 있었고 이제 순위를 지정하는 예측 변수를 결합하는 스크립트를 만들었습니다.
응용 프로그램에서 변환이 없는 예측 변수 및 대상 집합은 일련 번호 뒤의 처음 두 열입니다(그런데 순서가 중요합니다. 그렇다면 순서가 중요합니다. 그렇다면 이전 항목에서 새 항목으로 또는 현재 어떤 상태인지 - 위에서 새 항목으로 하단 오래된).
이것을 가르칠 수 있습니까(무엇에 대해), 아니면 다른 것을 해야 합니까?
조언 - 처음부터 전체 주제를 읽으십시오. 왜냐하면. 귀하의 질문은 이미 여러 번 중복되었습니다. 같은 것을 반복하는 것은 의미가 없습니다.
MO는 많은 것을 알아야 하고 모든 것을 차근차근 배워야 하는 체계적인 접근 방식입니다.
현지 플루데라로 인해 후반부에는 읽기 힘들겠지만, 룰 초반부와 중반부에는 가독성이 떨어집니다. :)
특정 수정 사항을 정할 때까지(이미 25개가 있음) 테스트를 계속합니다. .. 적어도 기차의 3번째 부분인 oos와 유사한 많은 수의 트랜잭션과 곡선을 달성하기로 결정했습니다. 하지만 항상 현재 날짜에 가깝게 가르치고 싶습니다.
각각 고유한 기능과 개별 설정으로 훈련된 모델의 앙상블은 oo에서 더 안정적입니다(이 TS에는 10개의 모델이 있음).
프로필에서 테스트 데모 모니터링 (특정 버전에서 멈추지 않고 계속 개선하기 때문에 데모 버전은 주기적으로 변경될 수 있음)
좋아 가자!
alglib에 kfold가 있는데 어떻게 작업하는지 알아낸 사람이 있습니까? 거의 제로 문서
지난 여름 나는 국회의 다른 모든 아종과 마찬가지로 테스트를 거쳤습니다. 그것은 다른 방법과 마찬가지로 작동하며 특별한 인상이 남아 있지 않습니다. alglib-e의 모든 NN에 적용되는 단 한 가지는 R보다 10배 느리다는 것입니다. 예, 동일한 데이터를 즉시 10번 재훈련하지만 다른 블록에서 다시 훈련합니다. 10배 느려짐
그리고 R kfold에서 개선을 제공합니까? 나는 일반적으로 최대 1000개의 예제를 배치하므로 mb는 그리 길지 않을 것입니다.
그렇다면 - mlp 구조를 파일에 저장하는 코드가 있습니까?
그리고 R kfold에서 개선을 제공합니까? 나는 일반적으로 최대 1000개의 예제를 배치하므로 mb는 그리 길지 않을 것입니다.
그렇다면 - mlp 구조를 파일에 저장하는 코드가 있습니까?
아직 R을 시도하지 않았습니다. Trader 박사는 자신이 좋아지고 있다고 말하는 것 같았습니다.
알글립에 저장하시겠습니까? NN, 앙상블, 포리스트, 회귀에 대한 직렬화 기능이 있습니다.
NN 자체에서 계수를 추출하는 NN용도 있습니다. https://www.mql5.com/ru/articles/2279 저는 이것으로 작업을 시작한 다음 직렬화로 전환했습니다.
정규화 및 예측 변수 제거를 수행한 경우에도 이 모든 것을 기억한 다음 새 데이터에 적용해야 합니다(힌트를 제공한 Vladimir 덕분에). 위의 기사에서는 이 작업을 수행하지 않습니다.
예를 들어 R Darch에서 네트워크 자체로 정규화(중앙, 규모)할 때 자체적으로 기억하고 향후 데이터에서 시도합니다. 박사 R의 패키지는 아마도 모든 것을 기억할 것입니다.
조언 - 처음부터 전체 주제를 읽으십시오. tk. 귀하의 질문은 이미 여러 번 중복되었습니다. 같은 것을 반복하는 것은 의미가 없습니다.
MO는 모든 것을 단계적으로 공부하기 위해 많은 것을 알아야 하는 체계적인 접근 방식입니다.
현지 플루데라로 인해 후반부에는 읽기 힘들겠지만, 룰 초반부와 중반부에는 가독성이 떨어집니다. :)
나는 이미 6 개월 동안 스레드를 자세히 따라 왔습니다. 그런 질문, 나 자신에게 유용하다고 생각하고 노트북에 적어 둔 똑똑한 게시물은 기억이 나지 않습니다. 단 3.
아마도 주제에 다른 것이있을 수 있지만 sracha의 볼륨을 감안할 때 읽기가 즐겁지 않습니다 ...
그래서 저는 이 스레드를 국회 질문에 초심자에게 답을 줄 수 있는 곳으로 취급하지만, 사람들이 5분 동안 질문에 답변하거나 답변에 대한 링크를 제공하는 것이 미안하다고 생각한다면(그리고 제가 검색한 대답하고 찾지 못했습니다), 유감입니다.
응용 프로그램에서 변환이 없는 예측 변수 및 대상 집합은 일련 번호 뒤의 처음 두 열입니다(그런데 순서가 중요합니다. 그렇다면 순서가 중요합니다. 그렇다면 이전 항목에서 새 항목으로 또는 현재 어떤 상태인지 - 위에서 새 항목으로 하단 오래된).
이것을 가르칠 수 있습니까(무엇에 대해), 아니면 다른 것을 해야 합니까?
대상 - 분류가 아닌 회귀가 있습니다. 나는 지금 회귀를 포기했다. 타겟의 수에 따라 2개의 신경망으로 훈련하는 것이 더 낫다고 생각하지만, reg로 실험합니다. 조금 보냈다 - 자신을 위해 실험하십시오.
열의 순서는 중요하지 않습니다. 가장 중요한 것은 해당 열이 대상 열이라는 NA를 나타내는 것입니다. 행 순서 - 마지막에 가장 최근 데이터가 있는 것이 더 나을 수 있지만(반드시 그렇지는 않음) 많은 패키지는 균일한 훈련을 위해 기본적으로 모든 행을 섞습니다. 그렇지 않으면 중간 어딘가에서 NN이 막다른 골목에 도달하여(로컬 최소값으로) 새로운 데이터에 도달하지 못할 수 있습니다. 최신 데이터(마지막 10-20%)는 네트워크가 최신 시장 동향을 더 잘 학습할 수 있도록 2-3번 제출할 수 있습니다. 또한 실제로 테스트하지 않은 의견입니다.
topikstarter의 블로그를 보세요. 그는 그곳에서 회귀, 좋은 생각을 많이 가르쳤습니다. 그러나 결국 그는 코드에서 일부 오류를 발견했다고 썼습니다. 당신은 모든 것을 거부했습니다.
그래서 명쾌하고 명쾌한 답변이 없어서 다들 침묵)