Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 769
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Bester R^2-Wert: 0,007975925
Ich nehme an, das ist das Ergebnis, nach dem Sie DR.Trader gefragt haben?
Und jetzt kommt der interessanteste Teil. Ich habe diesen Datensatz verwendet, um das Modell zu trainieren und es auf die Realität anzuwenden. Nach Ihren Ansätzen ist die Qualität nicht sehr gut, wie ich verstanden habe. Aber wir werden sehen, ob das Modell in der Lage ist, die Punktzahl zu erhöhen, und wenn ja, wird die Optimierungsmethode von Reshetov viel besser sein als alles, was Sie per Definition vorschlagen.
Ende nächster Woche werde ich das von DRTrader erstellte Modell in P testen und wir werden den Fehlerfaktor sehen und auch sehen, wie das vom Optimierer Reshetov erstellte Modell in diesem Zeitraum funktioniert. Dann werden wir sehen, wer cooler ist...
Ich beschäftige mich im Stillen mit dem Code von Reshetov - er war wirklich ein ACC in der Programmierung. Und ich erkannte, dass die Methode, ein Muster in der Datenmatrix zu finden, nicht die übliche Methode war, die jeder gewohnt ist, nämlich erst die Spalten, dann die Zeilen usw. zu untersuchen.
Die Methode von Reschetow, ein Muster zu finden, ist kompliziert. Ich nenne es "Quadrat-Nest", wer beim Bau von Leiterplatten aufpasst, wird das verstehen.
Der Trick ist, dass die Suche nicht linear von Spalte zu Spalte erfolgt, sondern quadratisch. Ich kann es im Moment nicht einmal formulieren, wie..... ich vielleicht später versuchen werde, es im Detail zu beschreiben...
Bester R^2-Wert: 0,007975925
Ich nehme an, das ist das Ergebnis, das Sie DR.Trader gefragt haben?
Ja. Das ist ein ziemlich schwaches Ergebnis, das wir vielleicht nicht einmal im Devisenhandel verwenden wollen. Wir sollten versuchen, die Menge der Prädiktoren zu verbessern (entfernen/hinzufügen), um diese Schätzung zu verbessern.
In der Textdatei zum Beispiel ist die erste Spalte die Zeilennummer. Sie sollte auf jeden Fall entfernt werden.
Ja. Dies ist ein eher schwacher Wert, mit dem Sie nicht einmal versuchen sollten, in den Devisenhandel einzusteigen. Wir sollten versuchen, die Menge der Prädiktoren zu verbessern (entfernen/hinzufügen), um diesen Wert zu erhöhen.
In der Textdatei zum Beispiel ist die erste Spalte die Zeilennummer. Sie sollte auf jeden Fall entfernt werden.
Nun, ich habe sie entfernt. Durch die Art und Weise dieser Ausbildung, die mich beraten vtreat, und Reshetovskiy Optimierer beim Aufbau von Modellen aus ihm wählte bestimmte Spalten. Wie wäre es, wenn wir nur die von Reshetov ausgewählten Spalten überprüfen? Ich werde es morgen versuchen, jetzt gehe ich ins Bett...
Bester R^2-Wert: 0,007975925
Ich nehme an, das ist das Ergebnis, nach dem Sie DR.Trader gefragt haben?
Und jetzt kommt der interessanteste Teil. Ich habe diesen Datensatz verwendet, um das Modell zu trainieren und es auf die Realität anzuwenden. Nach Ihren Ansätzen ist die Qualität nicht sehr gut, wie ich verstanden habe. Aber wir werden sehen, ob das Modell in der Lage ist, die Punktzahl zu erhöhen, und wenn ja, wird die Optimierungsmethode von Reshetov viel besser sein als das, was Sie per Definition vorschlagen.
Ende nächster Woche werde ich das von DRTrader erstellte Modell in P testen und wir werden den Fehlerfaktor sehen und auch sehen, wie das vom Optimierer Reshetov erstellte Modell in diesem Zeitraum funktioniert. Dann werden wir sehen, wer cooler ist...
Ich beschäftige mich im Stillen mit dem Code von Reshetov - er war wirklich ein ACC in der Programmierung. Und ich erkannte, dass die Methode, ein Muster in der Datenmatrix zu finden, nicht die übliche Methode war, die jeder gewohnt ist, nämlich erst die Spalten, dann die Zeilen usw. zu untersuchen.
Die Methode von Reschetow, ein Muster zu finden, ist kompliziert. Ich nenne es "Quadrat-Nest", wer beim Bau von Leiterplatten aufpasst, wird das verstehen.
Der Trick ist, dass die Suche nicht linear von Spalte zu Spalte erfolgt, sondern quadratisch. Ich kann es im Moment noch nicht einmal formulieren, wie man es macht..... vielleicht werde ich später versuchen, es im Detail zu beschreiben...
Wie Sie bemerkt haben, verwendet er Kernel-Tricks, d.h. selbst 1 Merkmal kann mehrfach verwendet, aber auf unterschiedliche Weise umgesetzt werden
als Sie den Quellcode eines Neurons in mql hochgeladen haben, war er sichtbar, vielleicht ist das der Schlüssel zum Erfolg und zur Langsamkeit der Berechnungen
Im Grunde ist es fast egal, was Sie ihm als Eingabe geben, es denkt sich sowieso alle Zeichen aus :)
(Was für einen Spaß haben Sie hier?)))) Das ist mir schon seit langem klar. Zeigen Sie mir also ein paar Wochen im Thread
in dem Thread "Forex-Prognosen folgen". Demonstrieren Sie sozusagen die Klasse.
Das ist das MO-Thema, ich bin nicht daran interessiert, es im Moment manuell zu diskutieren.
Schicken Sie mir lieber etwas Gutes in mql, zum Beispiel ein paar gute RL-Codes, denn bis die Badesaison beginnt, werde ich es herausfinden.
# weil ich durch dein überwachtes Rohr geschlurft bin. #
Brauchen wir wirklich polowetzerische Tänze? Oder vielleicht etwas Einfacheres?
Dort, in diesem Thread, schrieb Yusuf
https://www.mql5.com/ru/forum/228879/page2
Das habe ich mit ihm gemacht... natürlich ist es Unsinn, etwas auf anderen Instrumenten zu analysieren
aber gibt es irgendwelche Untersuchungen zur Analyse der Dynamik der LR-Koeffizienten (autoregressiv) in einem gleitenden Fenster?
Es ist so etwas wie ein ACF.
d.h. wenn wir nicht nur die Autoregression, sondern auch ihre Koeffizienten in das Modell eingeben
Dort, in diesem Thread, schrieb Yusuf
https://www.mql5.com/ru/forum/228879/page2
Das habe ich mit ihm gemacht... natürlich ist es Unsinn, etwas auf anderen Instrumenten zu analysieren
aber gibt es irgendwelche Untersuchungen zur Analyse der Dynamik der LR-Koeffizienten (autoregressiv) in einem gleitenden Fenster?
Es ist so etwas wie ein ACF.
d. h., wenn wir nicht nur die Autoregression, sondern auch ihre Koeffizienten in das Modell eingeben.
Sultanow ist ein eigenes, einzigartiges Phänomen in diesem Forum.
Aber die Parameter beliebiger Modelle als Prädiktoren zu verwenden, diese Idee habe ich schon lange. Das Problem ist aber immer noch dasselbe: Die Beziehung zwischen einem solchen Prädiktor und der Zielvariablen sollte sich nicht ändern, und wenn doch, dann nur langsam. Und wenn das nicht der Fall ist, dann ist sie wiederum NICHT stationär, was die Vorhersagbarkeit der Zukunft, selbst des nächsten Taktes, ausschließt.
Dort, in diesem Thread, schrieb Yusuf
https://www.mql5.com/ru/forum/228879/page2
Das habe ich mit ihm gemacht... natürlich ist es Unsinn, etwas auf anderen Instrumenten zu analysieren
aber gibt es irgendwelche Untersuchungen zur Analyse der Dynamik der LR-Koeffizienten (autoregressiv) in einem gleitenden Fenster?
Es ist so etwas wie ein ACF.
d.h. wenn wir nicht nur die Autoregression, sondern auch ihre Koeffizienten in das Modell eingeben
Ich bin zu dem Schluss gekommen, dass Autoregression und Autokorrelationsfunktion unterschiedliche Dinge sind.
Hier ist zum Beispiel der acf eines Trendbereichs. Der acf fällt vom linken Rand aus gleichmäßig ab, und es gibt keinen wiederholten Nulldurchgang.
Aber hier ist der flache Abschnitt. Der Unterschied ist offensichtlich. Ich habe diesen Entwurf im Prüfprogramm getestet und keine Verbesserung festgestellt. Das beweist, dass der Trend im Devisenhandel nicht funktioniert. Eine Wohnung jedoch auch nicht.
Der Trend hat oft keine Fortsetzung und der Flop wird durch einen Trend ersetzt. Das ist also die ganze Forschung, die den Mittelweg aufzeigt.
Ich bin zu dem Schluss gekommen, dass Autoregression und Autokorrelationsfunktion unterschiedliche Dinge sind.
Hier ist ein Beispiel für ein acf eines Trendabschnitts. Der acf fällt vom linken Rand aus gleichmäßig ab, und es gibt keinen mehrfachen Nulldurchgang.
Aber hier ist der flache Abschnitt. Der Unterschied ist offensichtlich. Ich habe diesen Entwurf im Testprogramm ausprobiert und konnte keine Verbesserung feststellen. Das beweist, dass der Trend im Devisenhandel nicht funktioniert. Eine Wohnung jedoch auch nicht.
Der Trend hat oft keine Fortsetzung und der Flop wird durch einen Trend ersetzt. Das ist alles, was die Forschung zu bieten hat...
der autoregressive Koeffizient 1. Ordnung stimmt mit dem Autokorrelationskoeffizienten 1. Ordnung überein, und dann scheinen sie nicht übereinzustimmen
Auf dem Bild links können Sie sehen, dass nur die Karten selbst aus irgendeinem Grund anders sind.
ah, es ist ein akf sowohl dort als auch dort, ich verstehe.
Es ist sinnlos, acf auf nicht-stationären Diagrammen zu verwenden, Sie müssen vp umrechnen
Ich sollte SanSanych fragen, er wird Ihnen erklären, über acf für das Leben und für acf ))