Interpolation, Approximation und Ähnliches (Paket alglib) - Seite 4
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Nun, es werden natürlich diskrete Punkte ausgewählt. Und das in einem unregelmäßigen Raster. Das macht die Interp. für die Umwandlung einer Serie geeignet.
Warum diskrete Punkte auswählen, wenn man bereits eine kontinuierliche Funktion hat? Das Problem der Annäherung an eine mathematische, analytisch definierte (kontinuierliche) Funktion macht keinen Sinn.
Warum diskrete Punkte wählen, wenn es bereits eine kontinuierliche Funktion gibt? Die Aufgabe, eine mathematische (kontinuierliche) Funktion zu approximieren, macht keinen Sinn.
die Links dort sagen, warum. Und warum genau wird auch mir geschrieben
die Links dort sagen, warum. Und warum genau hat es auch zu mir gesagt?
Bei Ihnen ist alles klar... Auf Wiedersehen))
Die Interpolation erfordert eine Datenreihe, keine mathematische Funktion.
Streng genommen handelt es sich bei einer Datenreihe um eine mathematische Funktion. In einem Schulkurs wird das in guten Lehrbüchern gleich gesagt.
Klassische mathematische Funktion: nimmt an rationalen Punkten den Wert 1 und an irrationalen Punkten den Wert 0 an.
Ich entschuldige mich für das Off-Topic.
Lieber Maxim,
Wenn ich mich nicht irre, dann versuchen Sie durch die Verwendung von Splines, die Mt5-Bildschirmkursdaten in diskreten Paketen in ein neuronales Netz einzuspeisen, wobei jedes Segment oder Paket von Kursdaten eine eigene Funktion darstellt, und dann wählt das neuronale Netz automatisch die beste Funktion für ein bestimmtes Kurssegment auf der Grundlage des kleinsten mittleren quadratischen Fehlers (MSE) vergangener trainierter Daten aus. Liege ich mit meinem Verständnis richtig?
Ich meine, Sie versuchen einen ähnlichen Ansatz wie in der Spieltheorie, indem Sie einem Spiel Pixel zuführen, und in Ihrem Fall versuchen Sie, den Preis in Form von Splines zu füttern. Ist das richtig?
Danke...
Hallo, ja, Sie haben das absolut richtig verstanden. Bei Splines bin ich mir aber nicht sicher, denn es gibt noch andere Möglichkeiten: zum Beispiel die"inverse Distanzgewichtung". Aber alles über Interpolation.
Streng genommen handelt es sich bei einer Datenreihe um eine mathematische Funktion. In einem Schulkurs wird das in guten Lehrbüchern gleich gesagt.
Klassische mathematische Funktion: nimmt an rationalen Punkten den Wert 1 und an irrationalen Punkten den Wert 0 an.
Ich entschuldige mich für das Off-Topic.
Ja. Wie sagt man dann korrekt "analytisch definiert"? Oder sollte ich sagen "gegeben durch einen analytischen Ausdruck"?
Hallo, ja, Sie haben das absolut richtig verstanden. Aber ich bin mir nicht sicher, was Splines angeht, denn es gibt noch andere Möglichkeiten: zum Beispiel die " inverse Distanzgewichtung". Aber alles über Interpolation.
Ok, aber sind Sie sicher, dass die Verwendung von Splines für ein neuronales Netz ein notwendiger Preis ist?
Ich meine, warum können wir die Eröffnungs-, Schluss-, Höchst- und Tiefstkurse der Kerzen nicht direkt in ein neuronales Netz einspeisen?
Warum glauben Sie, dass wir eine Funktion brauchen, um die Preisstruktur eines Preissegments zu definieren und dann die Preise wieder zu interpolieren?
Ich bin mir nicht sicher, ob es im MT5 möglich ist oder nicht, aber ich beziehe mich auf einen Ansatz, der in dem Spiel "ALPHA GO ZERO" verwendet wird. Im MT5 können wir also die Eröffnungs-, Schluss-, Höchst- und Tiefstkurse der letzten 50 Kerzen (Beispiel) an ein neuronales Netz weitergeben. Haben Sie diesen Ansatz bereits ausprobiert oder ist er für Mt5 nicht praktikabel?
Können Sie bitte näher erläutern, warum es wichtig ist, eine Funktion oder einen Spline zu verwenden, um das neuronale Netz zu speisen?
Ok, aber sind Sie sicher, dass es erforderlich ist, den Preis über einen Spline in ein neuronales Netz einzuspeisen?
Ich meine, warum können wir die Eröffnungs-, Schluss-, Höchst- und Tiefstpreise der Kerzen nicht direkt in ein neuronales Netz einspeisen?
Warum glauben Sie, dass wir eine Funktion brauchen, um die Preisstruktur eines Preissegments zu definieren und dann die Preise wieder zu interpolieren?
Ich bin mir nicht sicher, ob es im MT5 möglich ist oder nicht, aber ich beziehe mich auf einen Computer-Bildschirm-Fütterungsansatz von "ALPHA GO ZERO". Wir können also die Eröffnungs-, Schluss-, Höchst- und Tiefstkurse der letzten 50 Kerzen (Beispiel) in ein neuronales Netz einspeisen. Haben Sie diesen Ansatz bereits ausprobiert oder ist er für Mt5 nicht praktikabel?
Können Sie bitte näher erläutern, warum es wichtig ist, eine Funktion oder einen Spline zu verwenden, um das neuronale Netz zu speisen?
Wir müssen lediglich die Kreuzentropie (oder die gegenseitige Information) zwischen Eingaben und Ausgaben minimieren, indem wir die Eingabedaten umwandeln. Das bedeutet, dass der Klassifikator in einer Testteilmenge und darüber hinaus besser funktioniert (bessere Trennung der Punkte). Solche Techniken sind beim maschinellen Lernen weit verbreitet.
Da wir aber nicht im Voraus wissen, welche Transformation besser ist, transformieren wir sie nur iterativ und überprüfen Modellfehler.Wir müssen lediglich die Kreuzentropie (oder die gegenseitige Information) zwischen den Eingaben und den Ausgaben minimieren, indem wir die Eingabedaten umwandeln. Das bedeutet, dass der Klassifikator in einem Test der Teilmenge und darüber hinaus besser funktioniert. Solche Techniken werden beim maschinellen Lernen eingesetzt.
Nun, ich habe verstanden, Ihr Ziel, was Sie versuchen, durch die Verwendung eines anderen Satz von Indikatoren für verschiedene Segmente der Preis als durch das neuronale Netz auf der Grundlage der minimalen Fehler der Vergangenheit trainiert Daten entschieden zu erreichen.
Beim maschinellen Lernen ist es natürlich sehr wichtig, die Kreuzentropie und die Minimierung zu verwenden, damit der Algorithmus mit der Zeit konvergiert und nicht vom Ziel abweicht.
Es gibt bereits einen Artikel, der die automatische Auswahl von Strategien verwendet, und ich bin mir nicht sicher, ob Sie ihn kennen oder nicht. Aber es nutzt kein maschinelles Lernen. Sie können einen Blick darauf werfen, wenn es Ihnen weiterhilft.
https://www.mql5.com/ru/articles/143
Nun, ich habe verstanden, Ihr Ziel, was Sie versuchen, durch die Verwendung eines anderen Satz von Indikatoren für verschiedene Segmente der Preis als durch das neuronale Netz auf der Grundlage der minimalen Fehler der Vergangenheit trainiert Daten entschieden zu erreichen.
Beim maschinellen Lernen ist es natürlich sehr wichtig, die Kreuzentropie und die Minimierung zu verwenden, damit der Algorithmus mit der Zeit konvergiert und nicht vom Ziel abweicht.
Es gibt bereits einen Artikel, der die automatische Auswahl von Strategien verwendet, und ich bin mir nicht sicher, ob Sie ihn kennen oder nicht. Aber es nutzt kein maschinelles Lernen. Sie können einen Blick darauf werfen, wenn es Ihnen weiterhilft.
https://www.mql5.com/ru/articles/143
Wir kümmern uns nicht um Indikatoren oder irgendetwas anderes in diesem Moment, Ende kann freamwork für jede Strategie verwenden und erhalten das beste Ergebnis, das nicht analytisch berechnet werden kann.