Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2961

Neuer Kommentar
 
Forester #:

Die Ersetzung durch den Mittelwert wurde in der Statistik verwendet, wenn es einfach keine Daten gab, dann wurde der Mittelwert ersetzt. Sie benutzten NAN als Mangel oder Auslassung von Daten - sie mussten diesen Moment irgendwie markieren - sie beschlossen, NAN für diesen Zweck mit anschließender Ersetzung durch den Mittelwert zu verwenden.

Ich habe NAN - es gibt einen Fehler in der Vorbereitung der Daten und ich erhalte zum Beispiel nach /0 (aber manchmal erhalte ich + - INF). Ich brauche die fehlerhaften Daten nicht als normal oder gar als Durchschnitt zu betrachten.
Fehler sollten korrigiert werden (ich drucke aus, dass die Spalte NAN enthält und fehlt). Aber wer liest schon diese Ausdrucke...? )))

Nun, dann gibt es nichts zu fragen, was kann man tun, außer es wegzuwerfen?


Nur für den Fall, ein Beispiel für das Ersetzen von NANs, da ich bereits ein Beispiel geschrieben habe.

m <- round(matrix(rnorm(100),ncol = 5,nrow = 10),2)
m[ sample(1:nrow(m),5,replace = T) , sample(1:ncol(m),5,replace = T) ] <- NaN
m

[,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
 [1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
 [2,]   NaN   NaN  0.85   NaN -2.13
 [3,]  0.60  0.06  1.50 -0.31  0.05
 [4,]   NaN   NaN -0.41   NaN -0.43
 [5,]  1.17  0.86 -0.51  1.43 -0.07
 [6,] -0.44  0.79 -0.61  0.68  0.11
 [7,]  0.85  0.74  0.31 -1.16 -0.38
 [8,]   NaN   NaN  1.09   NaN -0.36
 [9,]   NaN   NaN -0.58   NaN -1.27
[10,] -0.19 -0.42  0.07  0.31  1.92

und Lösung

library(imputeTS)
m2 <- round(apply(m,2,na_ma),2)
m2

 [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
 [1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
 [2,] -0.14  0.12  0.85 -0.57 -2.13
 [3,]  0.60  0.06  1.50 -0.31  0.05
 [4,]  0.49  0.49 -0.41  0.27 -0.43
 [5,]  1.17  0.86 -0.51  1.43 -0.07
 [6,] -0.44  0.79 -0.61  0.68  0.11
 [7,]  0.85  0.74  0.31 -1.16 -0.38
 [8,]  0.37  0.51  1.09 -0.14 -0.36
 [9,]  0.14  0.14 -0.58  0.04 -1.27
[10,] -0.19 -0.42  0.07  0.31  1.92
 
mytarmailS #:

Nun, dann gibt es nichts zu fragen, nichts zu tun, außer es wegzuwerfen.


Nur für den Fall, ein Beispiel, wie man NAVs ersetzt, da ich bereits ein Beispiel geschrieben habe.

und die Lösung

Danke, vielleicht ist der Code für jemanden nützlich.

 
Die Onnx-Hilfe auf der Website wurde aktualisiert - https://www.mql5.com/ru/docs/onnx
Документация по MQL5: ONNX модели
Документация по MQL5: ONNX модели
  • www.mql5.com
ONNX модели - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
mytarmailS #:


Ich habe über Ihr Beispiel nachgedacht.

Ich habe große Zweifel.

Erstens: Verstehe ich es richtig?

In einem bestimmten Abschnitt des Kurses wurden Einstiegspunkte gefunden, die eine Art perfekte Gleichgewichtslinie ergeben.

Wenn dem so ist, ist dies eine Überbewertung der Geschichte. Die gefundenen Einstiegs-/Ausstiegspunkte entsprechen überhaupt nicht dem MO-Grundgedanken "Geschichte wiederholt sich". Bei MO sucht man nach abstrakten Mustern, mit der Hoffnung/Begründung, dass sie sich in der Zukunft wiederholen werden. Und hier ist ein Aufschlag von einigen Preisbereichen....


Gibt es einen anderen Weg? Oder übersehe ich etwas?

 
СанСаныч Фоменко #:

Ich habe über Ihr Beispiel nachgedacht.

Große Zweifel.

Erstens, ob ich es richtig verstanden habe.

Auf einigen Abschnitten des Quotir sind Einstiegspunkte gefunden worden, die eine bestimmte ideale Gleichgewichtslinie ergeben.

Wenn dem so ist, ist dies eine Überanpassung der Geschichte. Die gefundenen Einstiegs-/Ausstiegspunkte entsprechen überhaupt nicht der MO-Grundidee "Geschichte wiederholt sich". Bei MO sucht man nach einigen abstrakten Mustern, mit der Hoffnung/Begründung, dass sie sich in der Zukunft wiederholen werden. Und hier ist ein Aufschlag eines bestimmten Preisbereichs....


Gibt es einen anderen Weg? Oder übersehe ich etwas?

Der Sinn/Zweck des Beispiels ist es zu zeigen, dass es möglich ist, das Modell nicht nur mit vorgefertigten Zielen zu trainieren, sondern auch mit beliebig komplexen Verlustfunktionen, die die FF minimieren oder maximieren.

In diesem Beispiel (auf Wunsch der Eifrigen) wird gezeigt, wie man AMO für maximalen stabilen Gewinn trainiert, aber es kann absolut jede FF nach Ihrem Geschmack sein....

Es gibt auch niemanden, der sich dagegen sträubt, Test- und Validierungsstichproben für das Training hinzuzufügen, damit es nicht zu einem Übertraining kommt, aber das würde den Code verkomplizieren und würde den Rahmen des Beispiels sprengen.
 
mytarmailS #:
Der Sinn und Zweck des Beispiels ist es zu zeigen, dass es möglich ist, das Modell nicht nur auf vorgefertigte Ziele zu trainieren, sondern auch auf Verlustfunktionen beliebiger Komplexität, indem die FF minimiert oder maximiert wird.

In diesem Beispiel (auf Wunsch der Interessierten) wird gezeigt, wie man AMO für einen maximalen stabilen Gewinn trainiert, aber es kann absolut jede FF nach Ihrem Geschmack sein....

Es gibt auch niemanden, der sich dagegen sträubt, Test- und Validierungsstichproben für das Training hinzuzufügen, damit es nicht zu einem Übertraining kommt, aber das würde den Code verkomplizieren und würde den Rahmen des Beispiels sprengen.

Ich verstehe, sehr neugierig

 
СанСаныч Фоменко #:

Ich verstehe, sehr neugierig

was ist seltsam? es wurde vor ein paar Monaten in diesem Thread in Dialogen mit meiner Teilnahme gesagt))) hier viele argumentiert, dass max/min ff sollte nicht in irgendeiner Weise))))) sein

wie Sie die ff setzen, so dass das Schiff segeln wird....

 
Andrey Dik #:

was ist seltsam? so war es vor ein paar Monaten in diesem Thread in Dialogen mit meiner Teilnahme gesagt)) hier viele argumentiert, dass max/min ff sollte nicht in irgendeiner Weise)))) sein

wie Sie die ff setzen, so wird das Schiff segeln....

Der Algorithmus hat seine eigene ff, die nicht geändert werden kann (wird nicht funktionieren), es ist nur ein Add-on für die Kurvenanpassung zu schön sein. Es hat keinen globalen Einfluss auf irgendetwas. Es gab hier schon eine Variante mit benutzerdefiniertem Verlust auf den Gewinnfaktor, auf der Trayne ist es schön wie immer.

Wir drehen uns im Kreis und sind jedes Mal überrascht. Amnesie ist ein angenehmes Leiden, jeden Tag neue Nachrichten 😀 .
 
Maxim Dmitrievsky #:
Der Algorithmus hat seine eigenen ff, die nicht geändert werden können (wird nicht funktionieren), es ist nur ein Add-on für die Kurvenanpassung, um es schön zu machen). Er wirkt sich nicht global aus.

Max, Sie können jede beliebige FF einstellen, und es ist gut, sie entsprechend dem Lernziel einzustellen.

Wenn das Lernziel Kurvenanpassung ist, dann wird es Kurvenanpassung sein)).

Aber das ändert nichts an der Tatsache, dass jedes Training die Optimierung (max/minimisation) einer bestimmten FF ist.

 
Andrey Dik #:

Max, FF kann nach Belieben eingestellt werden, und es ist eine gute Idee, ein angemessenes Lernziel festzulegen.

Wenn das Lernziel Kurwafing ist, dann wird es auch Kurwafing sein)).

Das ändert aber nichts an der Tatsache, dass jedes Training die Essenz der Optimierung (Max/Minimierung) einiger FF ist.

Aber ich kann mir nicht vorstellen, wie TC dadurch herausgezogen werden kann :) vielleicht hat jemand eine super-duper FF, aber er schweigt
1...295429552956295729582959296029612962296329642965296629672968...3399
Neuer Kommentar