Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 873

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Aleksey Vyazmikin:

Es sieht großartig aus! Aber wie übersetzt man das in einen Code, den Sterbliche verstehen können?

Genauso einfach ist es, zu übersetzen

   Xmin=  0.0;
   Xmax= 10.0;
   Xcp = Xmin + (Xmax-Xmin)/2.0;
   Xcc = Xmax*2.0/3.0;

   Kmin= Xmin/Xcp;
   Kmax= Xmax/Xcp;

   if( x >= Xmax )            k= Kmax; else
   if( x <= Xmin )            k= Kmin; else
   if( (x>Xmin)&&(x<=Xcp) )   k= MathPow(X/Xcp,2.0);    else
   if( (x>Xcp) &&(x<=Xcc) )   k= 1.0+((X-Xcp)/Xcp)/3.0; else
   if( (x>Xcc) &&(x<Xmax) )   k= 1.0+MathPow((X-Xcp)/Xcp,2.0);

Der Variationsbereich des Arguments X wird in die erforderlichen Teilbereiche unterteilt und die entsprechende Variation der Funktion K wird in ihnen festgelegt.

Es sieht schön aus, wie in der Abbildung oben, für einen bestimmten Bereich, der im Problem angegeben ist

Xmin= 0,0;

Xmax= 10,0;

Wenn Sie diese Grenzen ändern, wird die Schönheit zerstört.

Es kann aber auch auf eine allgemeine Art und Weise geschehen, bei der die Bereichsgrenzen geändert werden können und die Ausgabe der gewünschte Funktionswert ist.


Nun, ich hoffe, das Prinzip der Konstruktion ist klar und verständlich.

Viel Glück!

 

Es ist besser so, wir entfernen die unnötigen

.

   Xmin=  0.0;
   Xmax= 10.0;
   Xcp = Xmin + (Xmax-Xmin)/2.0;

   Kmin= Xmin/Xcp;
   Kmax= Xmax/Xcp;

   if( x >= Xmax )            k= Kmax; else
   if( x <= Xmin )            k= Kmin; else
   if( (x>Xmin)&&(x<=Xcp) )   k= MathPow(X/Xcp,2.0);    else
   if( (x>Xcp) &&(x<Xmax) )   k= 1.0+MathPow((X-Xcp)/Xcp,2.0);

Viel Glück!

 

Es ist möglich, die Wirkung der Abschaltung zu verstärken

.

   Xmin=  0.0;
   Xmax= 10.0;
   Xcp = Xmin + (Xmax-Xmin)/2.0;

   Kmin= Xmin/Xcp;
   Kmax= Xmax/Xcp;

   if( x >= Xmax )            k= Kmax; else
   if( x <= Xmin )            k= Kmin; else
   if( (x>Xmin)&&(x<=Xcp) )   k= MathPow(X/Xcp,4.0);    else
   if( (x>Xcp) &&(x<Xmax) )   k= 1.0+MathPow((X-Xcp)/Xcp,4.0);

Ich hoffe, dass alles klar und verständlich ist.

Viel Glück!

 
Oleg Avtomat:

Es ist möglich, die Wirkung der Abschaltung zu verstärken

.

Ich hoffe, dass alles klar und verständlich ist.

Viel Glück!

Ich danke Ihnen!

Es ist noch zu früh, um von klar und verständlich zu sprechen - darüber müssen wir erst einmal gründlich nachdenken!

 
Bitte bitten Sie die Moderatoren, alle Themen über Koeffizienten in dieses Themahttps://www.mql5.com/ru/forum/172114/page2#comment_7267439 zu verschieben, damit sie hier nicht verloren gehen.
 
Aleksey Vyazmikin:
Ich bitte die Moderatoren, alle Themen über Koeffizienten in dieses Themahttps://www.mql5.com/ru/forum/172114/page2#comment_7267439 zu verschieben, damit sie hier nicht verloren gehen.

Ich habe eine Frage: Warum ist Ihre Herausforderung in diesem Thread erschienen?

Das stört mich natürlich nicht, es wird ja schon viel geflunkert, aber es ist einfach interessant. Nein, ich bin nicht einmal dagegen, nur interessiert, mehr nicht.

 
Yuriy Asaulenko:

Ich habe eine Frage: Warum ist Ihre Herausforderung in diesem Thread erschienen?

Das stört mich natürlich nicht, es wird ja schon viel geflunkert, aber es ist einfach interessant. Nein, es macht mir nichts aus, nur Interesse, mehr nicht.

Meiner Beobachtung nach posten die Leute aus diesem Thread selten in anderen Threads, was bedeuten könnte, dass sie sie nicht lesen.

Dieses Problem muss für das maschinelle Lernen gelöst werden, da ich davon ausgehe, dass seine Lösung für das Verstärkungslernen notwendig ist, und daher ist es für dieses Thema relevant.

 
Aleksey Vyazmikin:

Denn meiner Beobachtung nach posten die Leute in diesem Thread nur selten in anderen Threads, was bedeuten kann, dass sie sie nicht lesen.

Dieses Problem sollte für das maschinelle Lernen gelöst werden, so wie ich mir vorstelle, dass es auch für das Reinforcement Learning gelöst werden muss, so dass es für dieses Thema relevant ist.

Und regelmäßige Sigmoide etc. funktionieren nicht? Und davon gibt es in jedem Lehrbuch reichlich.

Und was sie nicht lesen, lesen sie nicht. Manchmal, vielleicht.

 
Yuriy Asaulenko:

Sind die Standard-Sigmoide usw. nicht geeignet? Davon gibt es jede Menge, in jedem Lehrbuch.

In welchem Bundesland sollte ich nach ihnen suchen und prüfen, ob sie passen? Ich habe kein Wissen, bin ein Narr, also frage ich intelligente Leute.

 
Aleksey Vyazmikin:

In welchem Bundesland sollte ich nach ihnen suchen und prüfen, ob sie passen? Ich habe das Wissen nicht - ich bin ein Narr, also frage ich die Klugen.

Woher wissen wir, ob sie passen? Haben Sie mit NS (neuronalen Netzen) zu tun?

Und wenn nicht, was tun Sie dann? Und dies wird näher am Thema der MO sein).

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