Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 950

Neuer Kommentar
 
Aleksey Vyazmikin:

Warum eine Datei aufteilen, wenn alles bereits in zwei Dateien aufgeteilt ist? Ich weiß nur nicht, wie man das in R macht, niemand konnte es mir erklären, ich bin wohl dumm.

Vielleicht ist es einfacher, https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html zu benutzen, wenn man keine Zeit hat, programmieren zu lernen?

Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java
  • www.cs.waikato.ac.nz
There are two versions of Weka: Weka 3.8 is the latest stable version, and Weka 3.9 is the development version. For the bleeding edge, it is also possible to download nightly snapshots. Stable versions receive only bug fixes, while the development version...
 
SanSanych Fomenko:

Aber hier ist ein anderes Modell:

Das Ergebnis ist, dass ALLES andere, obwohl das Modell qualitativ anders ist, bei Ihren Daten schlecht funktionieren sollte.


Wir müssen den randomForest auf Vordermann bringen.

Verstanden, danke, dann werde ich mich mit Bäumen und Wäldern beschäftigen - ich mag sie sehr und ideologisch.

SanSanych Fomenko:

Warum die Datei aufteilen, wenn alles schon in zwei Dateien aufgeteilt ist? Ich weiß nur nicht, wie man es in R zu tun, niemand konnte es mir nicht erklären, offenbar dumm.

Das Teilen ist ein Kinderspiel, das Problem sind die Vorurteile gegen R.


Ich hoffe sehr, dass das Netzwerk in der Lage sein wird, einen optimierten Expert Advisor in der Geschichte zu übertreffen :)

Warum brauchen Sie das Netz?

Ich habe keine Vorurteile, ich habe nur schlechte Kenntnisse der Sprache, kein Russisch HELP (ich habe ein Buch, aber das Buch muss gelesen werden, im Gegensatz zu HELP, und ich bin nicht sicher, was dort gebraucht wird), also ist das ein Problem beim Lernen. Und es ist nicht klar, warum die Leute die GUI nicht so sehr mögen - sie spart Zeit...

Und was das Netzwerk angeht, habe ich mich falsch ausgedrückt, es geht nur um die Vorgehensweise im Allgemeinen.

 
Maxim Dmitrievsky:

Wo hast du so viele Farther aufgesammelt? hast du sie manuell ausgewählt, damit sie zur Strategie passen? verrückt :)

sollte die Logik des Gerüsts dieselbe sein.

Ich habe diese Prädiktoren ausgewählt, weil ich beim manuellen Handel bittere Erfahrungen gemacht habe, als ich Geld verloren habe und nicht verstand, warum ich einen Fehler gemacht hatte. Ich habe ein Problem - ich verliere nicht gerne Geld und kann daher nur schwer eine Position schließen, weshalb ich mir große Schwierigkeiten mache, wenn ich von Hand handle. Nach solchen Ereignissen arbeitet man hart, testet, analysiert, sucht nach einer Lösung, um einen Verlust zu vermeiden - man entwickelt Ideen, überprüft sie anhand der Geschichte, verwirft einige von ihnen und andere nicht. Viele Ideen bleiben unausgeführt, weil ich sie nur schwer programmieren kann, aber sie bleiben auf dem Papier, Papiere füllen den Tisch...

Danke für die beruhigende Antwort bezüglich des Gerüsts!

 
Roffild:

Vielleicht ist es einfacher, https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html zu benutzen , wenn es langweilig ist, Programmieren zu lernen?

Ich habe dieses Jahrhundert - ich weiß nur nicht, wie ich es benutzen soll!

Und wie funktioniert es dann mit MT5?

 

All dies ***, im Allgemeinen Rattle trainiert den Wald im Jahr 2015, Standardeinstellungen, ergab dieses Ergebnis

Summary of the Random Forest Model
==================================

Number of observations used to build the model: 98573
Missing value imputation is active.

Call:
 randomForest(formula = as.factor(arr_Buy) ~ .,
              data = crs$dataset[crs$sample, c(crs$input, crs$target)],
              ntree = 500, mtry = 8, importance = TRUE, replace = FALSE, na.action = randomForest::na.roughfix)

               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 8

        OOB estimate of  error rate: 6.89%
Confusion matrix:
      -1     0     1 class.error
-1 24452  2147    27  0.08164952
0   1138 42398  1180  0.05183827
1     36  2265 24930  0.08449928

Ich habe gelernt, csv-Datei zu testen Modell auf andere Daten zu laden (für diese Datei sollte zuerst geöffnet werden, als eine Datei mit Daten zu arbeiten, und dann exportiert und bereits diese exportierte Datei in der Registerkarte Auswerten zu öffnen) - ich für 2016 geladen.

Ich habe dieses langweilige Ergebnis


Error matrix for the Random Forest model on Pred_027_2015_H2_T_sample.csv (counts):

      Predicted
Actual   -1     0    1 Error
    -1 4640 30809 4303  88.3
    0  5210 54059 6090  17.3
    1  3237 28118 5466  85.2

Error matrix for the Random Forest model on Pred_027_2015_H2_T_sample.csv (proportions):

      Predicted
Actual  -1    0   1 Error
    -1 3.3 21.7 3.0  88.3
    0  3.7 38.1 4.3  17.3
    1  2.3 19.8 3.9  85.2

Overall error: 54.7%, Averaged class error: 63.6%

Was ist das für eine Umschulung, falsche Einstellungen, ein drastisch veränderter Markt?

Warum erhalte ich dann bessere Ergebnisse für den Baum in Deductor Studio mit denselben Daten?


 

Willkommen in der Welt von curvafitting

Übrigens habe ich in EMD herumgestöbert - die Zerlegung muss bei jedem neuen Balken durchgeführt werden, was den F-U-Modus verrauscht, da alle Mods hin und her springen, wenn neue Daten hinzugefügt werden. Unsinn, nur für 1-off Fälle geeignet

Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn Blödsinn.
 
Maxim Dmitrievsky:

Willkommen in der Welt von curvafitting

Übrigens habe ich in EMD herumgestöbert - die Zerlegung muss bei jedem neuen Balken durchgeführt werden, was den f-u-Modus verrauscht, da alle Mods mit dem Hinzufügen neuer Daten hin- und herspringen. Unsinn, nur für einmalige Fälle geeignet.

Ich habe eine neue Methode zur Verwaltung von Positionen entdeckt

Zuerst dachte ich, das war's, ich bin hier gescholten worden, es stellt sich heraus, dass das zusammengesetzte Wort eine andere Bedeutung hat...

Glauben Sie, dass das Problem darin besteht, dass mein Ausstieg nicht nach dem Muster, sondern nach dem Stop-Loss erfolgt und das Ergebnis dadurch stark verzerrt wird?

Was EMD betrifft, so habe ich eine Idee, wie man diesen Ansatz nutzen kann, um gegenläufige Kanäle zu schaffen...

Was ist die neue Art, Positionen zu verwalten?
 
Aleksey Vyazmikin:

Zuerst dachte ich, das war's, ich bin hier gescholten worden, aber es stellte sich heraus, dass das zusammengesetzte Wort eine andere Bedeutung hat...

Meinen Sie, es liegt daran, dass mein Ausstieg nicht auf einem Muster, sondern auf einem Stop-Loss basiert und dies das Ergebnis erheblich verzerrt?

Was EMD betrifft, so hatte ich die Idee, diesen Ansatz zu nutzen, um gegenläufige Kanäle zu schaffen...

Was ist die Methode des Positionsmanagements?

EMD in der Dynamik kann aus den oben genannten Gründen überhaupt nicht angewendet werden

Es ist eine lange Erklärung der Methode, alles ist mit RL verwoben

Ja, und in Ihrem Fall wird das Ergebnis bei neuen Daten erwartet. Dies ist fast immer der Fall. Teilweise durch Ensembles von unabhängigen Modellen gelöst
 
Aleksey Vyazmikin:

Das Ergebnis ist so langweilig


Was ist das für eine Umschulung, falsche Einstellungen, ein drastisch veränderter Markt?

Warum erhalte ich dann bessere Ergebnisse für den Baum in Deductor Studio mit denselben Daten?



Hauptbeweis für die Umschulung: Ich habe KEINE Rauschprädiktoren gefunden - alles Rauschen, deshalb so gute Ergebnisse beim Training.

 
Maxim Dmitrievsky:

EMD kann aus den oben beschriebenen Gründen überhaupt nicht in der Dynamik verwendet werden

der Weg ist lang, um es zu erklären, es ist alles mit RL verwoben

Und in Ihrem Fall - das Ergebnis wird auf neuen Daten erwartet. Dies ist fast immer der Fall. Teilweise durch Ensembles von unabhängigen Modellen gelöst

Ich füge ein paar weitere Prädiktoren hinzu und gehe dann zu Ensembles über.... und dann beginnen die Tamburine und der Tanz.

1...943944945946947948949950951952953954955956957...3399
Neuer Kommentar