Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 890
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Hier ist das erste Testobjekt fertig - Training 2015-2016, und ab 2017 reines Trading auf ausgewählte Baumregeln - nicht verloren - schon gut?
Gegen den Handel ohne NS - Ausbildung (ugh - Tuning und Optimierung) 2016-2017
Ich weiß immer noch nicht, wie ich es am besten anstellen soll - am Ende habe ich Regeln ausgewählt und sie in Code umgewandelt - sehr mühsame Handarbeit... Der Prozess muss in gewisser Weise automatisiert werden.
Der Fehler von Ihren 10 % in der Ausbildung wurde sofort zu 50 % in der Zukunft.
Das ist entweder Überbildung oder ein Blick in die Zukunft durch Vorhersager.Sie haben es bereits ohne einen Baum arbeiten ) versuchen, den Optimierer aus meinem Artikel über den Wald hinzuzufügen, vielleicht werden die Ergebnisse zu verbessern
Versuchen Sie, die gegenseitige Information zu nutzen, um die Wichtigkeit zu bestimmen.
Ich habe durch zwei Artikel sah, verstehe ich nicht, was meinst du mit Optimierer für Gerüste?
Ich möchte mehr über die Bedeutung wissen, welche Art von gegenseitiger Information - zwischen dem Netz und dem EA ohne das Netz oder zwischen den Kauf- und Verkaufssignalen? Ich brauche den Code, aber ich weiß es nicht genau.
Der Fehler von Ihren 10 % für die Ausbildung wurde sofort zu 50 % für die Zukunft.
Dies ist entweder ein Überlernen oder ein Blick in die Zukunft.Nicht wirklich, ich habe nur 25 Regeln für den Kauf und 16 Regeln für den Verkauf ausgewählt, was wahrscheinlich weniger als 0,1 % aller Regeln ausmacht. Ich habe gerade oben geschrieben, dass das Problem darin besteht, dass es meiner Meinung nach zu viele Regeln gibt, was nicht effizient ist.
Peeping gibt es nicht (in der Logik nicht, wohl aber bei Fehlern im Code, aber es werden zwei Codes verwendet - einer, um Informationen in das Skript aufzunehmen, ein anderer, um nach Regeln als Indikator zu arbeiten, d.h. die Fehlerwahrscheinlichkeit ist geringer).
Umlernen - ja vielleicht, generell, wenn auch global, sind meine Fics aus dem "follow the trend"-Bereich, gemacht für Trendfindung, und 2017 auf Si war fast von einzelnen Wohnungen, ohne globale Trends - etwas anderer Markt.
Andererseits, wenn ich Chips von verschiedenen TFs sammle, erhalte ich eine Art Klassifizierung von mehr zu weniger und es sieht aus wie eine umgekehrte Pyramide oder ein Zoom, d.h. ich teile einen Monat in zwei Teile mit Teilmengen, suche in jeder Teilmenge nach der gleichen Woche, dem gleichen Tag, der gleichen Stunde... und so Statistiken gesammelt, die sich bei anderen Fics als wiederholbar erwiesen.
Regeln für den Kauf
Blau - das ist der Preis, der sich zum Zeitpunkt der Entscheidung im Donchian-Kanal befindet - von 0 - 10 - 10% Schritt - ein Kauf wird vorgeschlagen, wenn der Preis steigt, was im Allgemeinen vernünftig ist.
Grün - nur eine große Skala der geplanten ATR-Bereich Tag, Woche, Monat - d.h. ein großer Trend, gibt es eine Aufschlüsselung von -8 Ebene bis +8 Ebene, zum Beispiel kann man sehen, dass bei überverkauften auf der monatlichen TF - Ebene -6 - nur 1 Regel für den Kauf, während das Wachstum von -3, -1, -2, -4 Ebene vorgeschlagen wird - dh.d.h. es wurde wahrscheinlich viel Wert auf die Tatsache gelegt, dass die USD/RUB-Futures auf Monatsbasis meist mehr stiegen als fielen, und dass es innerhalb des Balkens Umkehrungen gab (Umkehrung des Eröffnungskurses nach einer starken Bewegung zu einer Seite).
Grau(?) - RSI auf der Stunde - es wird empfohlen, außerhalb der 70er-Marke zu kaufen (nur 1 Mal wird empfohlen, außerhalb der 70er-Marke zu kaufen).
Orange (nach dem Büro) - BB_Up - es ist der Preis über der oberen Grenze des Bollinger bei der Eröffnung eines neuen Bar - 6 von 25 bevorzugen überkauft im Moment, als ein Entry-Signal, aber die anderen 19 bevorzugen es ohne überverkauft, und die Beurteilung von BB_Down - ruhig - Regal oder flach.
Gelb - TimeH - es gibt eine Vorliebe für den Einstieg um 10 Uhr (4 von 13) - d.h. unmittelbar bei der Eröffnung und bei der Schließung - um 23 Uhr (2 von 13), und es ist nicht überraschend, weil um 10 Uhr scharfe und starke Bewegung vorgesehen ist, der Rest 12,15,13,17 - normale tägliche Sitzung mit guter Volatilität, aber die 20 Stunden ist eher eine Ausnahme von der Regel. Vielleicht, wenn wir die Wochentage hinzufügen, gibt es einige Regelmäßigkeiten, die mit den wöchentlichen Nachrichten verbunden sind - Ölreserven und ihre Prognosen sind für den Rubel aktuell - ich werde es versuchen.
Ich wollte mein Mittagsschläfchen halten, bis ich ein paar gute Statistiken habe, aber ich kann nicht zusehen, wie du dich ständig irrst....
Jede Umstellung führt zu einer Verringerung der Informationen über die gesuchte Serie. Selbst Mashka mit Parameter 2 beginnt zu verzögern und verliert dabei eine kleine Menge an Kotir-Informationen. NS ist ein so heikles Werkzeug, das mit reellen Zahlen arbeitet, bei denen jede Ziffer, selbst mit 10 Dezimalstellen, für die endgültige Lösung entscheidend sein kann. Sie schneiden den realen Teil der Zahl ab, indem Sie Ihre Eingaben von -1 bis 30 (als Beispiel) kategorisieren, und Sie erhalten 31 Kategorien. In der realen Welt ist die Zahl der Wahlmöglichkeiten zwischen -1 und 30 genau so viele Größenordnungen größer, wie man die Größenordnungen nach dem Komma nimmt. Wenn Sie sich für int entscheiden, haben Sie 31 Möglichkeiten zum Splitten, und wenn Sie sich für doble entscheiden, haben Sie wesentlich mehr Möglichkeiten zum Splitten.
Wenn Sie kategorische Eingabe itnt von -1 bis 30 verwenden, sollte die Qualität der Daten selbst sehr hoch sein, so dass das Netzwerk von ihm lernen könnte und ein gutes Ergebnis zu erhalten, aber wie ALLE Ihre Daten aus Preis seine Qualität ist sehr fraglich, und Sie auch schneiden die realen Zahlen in itnt, damit Tötung NS Fähigkeit, auf etwas zu fangen.
Kategorien können bei der Eingabe verwendet werden, wenn die Qualität der verwendeten Daten bereits hoch genug ist. Damit ist die Verwendung von NS im Prinzip hinfällig. Mit guten kategorialen Prädiktoren können Sie eine TS ohne NS.... erstellen.
Nun, es ist so.... Ich denke nur laut... Es blutet mir das Herz, wenn ich mir deinen Unsinn ansehe... Hat sogar das Schweigen gebrochen Mittagessen.....
Wenn wir einen See mit einem anderen vergleichen, spielt dann die Metrik wirklich so eine große Rolle? Nein, natürlich, wenn wir nicht einen See mit einem See vergleichen, könnte die Antwort anders lauten - ein Teich oder eine Pfütze, aber müssen wir Angst haben, auf dem Weg zum See nasse Füße in einer Pfütze zu bekommen? Ich persönlich sehe keinen Sinn in präzisen Kategorien, vielleicht ist es wichtig für den NS, der die Informationen nach oben und unten analysieren kann, aber ich habe keinen, und für einen Baum ist es mehr als genug, wie ich es jetzt sehe.
Wenn wir einen See mit einem anderen vergleichen, spielt dann die Metrik wirklich so eine große Rolle? Nein, natürlich, wenn wir nicht einen See mit einem See vergleichen, könnte die Antwort anders lauten - ein Teich oder eine Pfütze, aber müssen wir Angst haben, auf dem Weg zum See nasse Füße in einer Pfütze zu bekommen? Ich persönlich sehe keinen Sinn in präzisen Kategorien, vielleicht ist es wichtig für den NS, der in der Lage ist, Informationen nach oben und unten zu analysieren, aber ich habe keinen, und für einen Baum ist es mehr als genug, wie ich es jetzt sehe.
Um kategorische Eingaben zu verwenden. Die Qualität solcher Inputs muss sehr gut sein. Wenn die Qualität der Inputs schlecht ist, ist es besser, sie nicht in Kategorien umzuwandeln, sondern die tatsächlichen Werte der Indikatoren selbst zu verwenden. Die NS wird also mehr Möglichkeiten haben, diesen Bereich angemessen aufzuteilen, IMHO!
OK, ich möchte einen besonderen Dank an FOCUSNIC!!!!! aussprechen.
Ich hätte nicht gedacht, dass es so weit kommen würde, aber Ihre Ratschläge haben sich bei der Vorbereitung der Prädiktoren als sehr wichtig erwiesen. Also Hut ab vor dir, Schlampe. du verdammter Hurensohn!!!! (nichts für ungut)
Ich werde später sicher ein Video posten, in dem du auf jeden Fall vorkommen wirst... Wartet also auf das Video von Michael :-), in dem ich über mein Verständnis des Bereichs Mo im Allgemeinen berichten werde. Ich denke, dieses Video ist nicht nur für Anfänger, sondern auch für erfahrene .... interessant. also... warten Sie es ab!!!!
Um kategorische Eingaben zu verwenden. Die Qualität dieser Inputs muss sehr gut sein. Wenn die Qualität der Inputs unzureichend ist, ist es besser, sie nicht in Kategorien zu übersetzen, sondern die tatsächlichen Werte der Indikatoren selbst zu verwenden. Auf diese Weise wird die NS mehr Möglichkeiten haben, dieses Gebiet angemessen aufzuteilen IMHO!!!
Woran wollen Sie die Qualität messen?
Um kategorische Eingaben zu verwenden. Die Qualität dieser Inputs muss sehr gut sein. Wenn die Qualität der Inputs unzureichend ist, ist es besser, sie nicht in Kategorien zu übersetzen, sondern die tatsächlichen Werte der Indikatoren selbst zu verwenden. Auf diese Weise wird die NS mehr Möglichkeiten haben, dieses Gebiet angemessen aufzuteilen IMHO!!!
Welches ist das vorgeschlagene Maß für Qualität?
Halten Sie zunächst den Moment fest, in dem die Entscheidung getroffen wird. Es soll ein Ereignis sein. Dann speichern Sie die Werte der Indikatoren genau zu dem Zeitpunkt, an dem das Ereignis eingetreten ist.
Um ehrlich zu sein, verstehe ich Ihre Tabelle nicht ganz. Was ist da drin?