Interpolation, approximation et autres (paquet alglib) - page 4
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Des points discrets sont sélectionnés, bien sûr. Et vous pouvez le faire sur une grille irrégulière. C'est ce qui rend l'interp. pratique pour transformer une série.
Pourquoi choisir des points discrets si vous avez déjà une fonction continue ? Le problème de l'approximation d'une fonction mathématique définie analytiquement (continue) n'a aucun sens.
Pourquoi choisir des points discrets alors qu'il existe déjà une fonction continue ? La tâche d'approximation d'une fonction mathématique (fonction continue) n'a aucun sens.
les liens qui y figurent expliquent pourquoi. Et pourquoi exactement il m'est écrit aussi
les liens qui y figurent expliquent pourquoi. Et pourquoi exactement ça m'a dit à moi aussi ?
Tout est clair avec vous... au revoir))
L'interpolation nécessite une série de données, et non une fonction mathématique.
À proprement parler, une série de données est une fonction mathématique. Dans un cours scolaire, les bons manuels vous le disent tout de suite.
Fonction mathématique classique : prend la valeur 1 aux points rationnels et 0 aux points irrationnels.
Je m'excuse pour le hors-sujet.
Cher Maxim,
Si je ne me trompe pas, en utilisant des splines, vous essayez d'alimenter les données de prix de l'écran Mt5 en paquets discrets à un réseau neuronal dans lequel chaque segment ou paquet de données de prix représentera une fonction séparée par elle-même et ensuite, le réseau neuronal choisira automatiquement la meilleure fonction pour un segment de prix spécifique basé sur l'erreur quadratique moyenne la plus faible (EQM) des données entraînées passées. Ma compréhension est-elle correcte ?
Je veux dire que vous essayez une approche similaire à la théorie des jeux, qui consiste à alimenter un jeu en pixels, et dans votre cas, vous essayez d'alimenter le prix sous la forme de splines. Est-ce exact ?
Merci...
Bonjour, oui, vous avez bien compris. Mais je ne suis pas sûr des splines, car il existe d'autres moyens : la"pondération de la distance inverse", par exemple. Mais tout sur l'interpolation.
À proprement parler, une série de données est une fonction mathématique. Dans un cours scolaire, les bons manuels vous le disent tout de suite.
Fonction mathématique classique : prend la valeur 1 aux points rationnels et 0 aux points irrationnels.
Je m'excuse pour le hors-sujet.
Ok. Alors quelle est la façon correcte de dire "analytiquement défini" ? Ou devrais-je dire "donné par une expression analytique" ?
Bonjour, oui, vous avez bien compris. Mais je ne suis pas sûr des splines, car il existe d'autres moyens : la " pondération de la distance inverse", par exemple. Mais tout sur l'interpolation.
Ok, mais êtes-vous sûr qu'il s'agit d'un prix d'alimentation nécessaire en utilisant une spline pour un réseau neuronal ?
Je veux dire pourquoi on ne peut pas donner les prix d'ouverture, de fermeture, de haut et de bas des bougies directement à un réseau neuronal ?
Pourquoi pensez-vous que nous avons besoin d'une fonction pour définir la structure des prix d'un segment de prix et ensuite, interpoler les prix à nouveau ?
Je ne sais pas si c'est faisable dans MT5 ou non, mais je fais référence à une approche utilisée dans le jeu "ALPHA GO ZERO". Ainsi, dans MT5, nous pouvons transmettre à un réseau neuronal les prix d'ouverture, de fermeture, de haut et de bas des 50 dernières bougies (exemple). Avez-vous déjà essayé cette approche ou n'est-elle pas réalisable pour Mt5 ?
Pouvez-vous expliquer un peu plus pourquoi il est important d'utiliser une fonction ou une spline pour alimenter le réseau neuronal ?
Ok, mais êtes-vous sûr qu'il est nécessaire d'alimenter le prix en utilisant une spline à un réseau neuronal ?
Je veux dire pourquoi ne pouvons-nous pas alimenter les prix d'ouverture, de fermeture, de haut et de bas des bougies directement dans un réseau neuronal ?
Pourquoi pensez-vous que nous avons besoin d'une fonction pour définir la structure des prix d'un segment de prix et ensuite, interpoler les prix à nouveau ?
Je ne sais pas si c'est faisable dans MT5 ou non, mais je me réfère à une approche d'alimentation par écran d'ordinateur de "ALPHA GO ZERO". Nous pouvons donc alimenter un réseau neuronal avec les prix d'ouverture, de fermeture, de haut et de bas des 50 dernières bougies (exemple). Avez-vous déjà essayé cette approche ou n'est-elle pas réalisable pour Mt5 ?
Pouvez-vous expliquer un peu plus pourquoi il est important d'utiliser une fonction ou une spline pour alimenter le réseau neuronal ?
Il suffit de minimiser l'entropie croisée (ou information mutuelle) entre les entrées et les sorties en transformant les informations d'entrée. Cela signifie que le classifieur fonctionnera mieux dans un sous-ensemble de test et plus loin (meilleure séparation des points). Ces techniques sont largement utilisées dans l'apprentissage automatique.
Mais nous ne savons pas apriori quelle transformation sera la meilleure, donc nous nous contentons de transformer itérativement et de vérifier les erreurs de modèle.Il suffit de minimiser l'entropie croisée (ou information mutuelle) entre les entrées et les sorties en transformant les informations d'entrée. Cela signifie que le classifieur fonctionnera mieux dans un test de sous-ensemble et plus loin. Ces techniques sont utilisées dans l'apprentissage automatique.
Eh bien, j'ai compris votre objectif, ce que vous essayez d'atteindre en utilisant un ensemble différent d'indicateurs pour différents segments de prix, comme décidé par le réseau neuronal basé sur l'erreur minimale des données entraînées passées.
Évidemment, dans l'apprentissage automatique, il est très important d'utiliser l'entropie croisée et la minimisation pour que l'algorithme converge au fil du temps au lieu de s'écarter de l'objectif.
Il existe déjà un article qui utilise la sélection automatique des stratégies et je ne sais pas si vous en êtes conscient ou non. Mais il n'utilise pas l'apprentissage automatique. Vous pouvez y jeter un coup d'œil si cela peut vous être utile.
https://www.mql5.com/ru/articles/143
Eh bien, j'ai compris votre objectif, ce que vous essayez d'atteindre en utilisant un ensemble différent d'indicateurs pour différents segments de prix, comme décidé par le réseau neuronal basé sur l'erreur minimale des données entraînées passées.
Évidemment, dans l'apprentissage automatique, il est très important d'utiliser l'entropie croisée et la minimisation pour que l'algorithme converge au fil du temps au lieu de s'écarter de l'objectif.
Il existe déjà un article qui utilise la sélection automatique des stratégies et je ne sais pas si vous en êtes conscient ou non. Mais il n'utilise pas l'apprentissage automatique. Vous pouvez y jeter un coup d'œil si cela peut vous être utile.
https://www.mql5.com/ru/articles/143
nous ne nous soucions pas des indicateurs ou de quoi que ce soit d'autre pour le moment, nous pouvons utiliser freamwork pour n'importe quelle stratégie et obtenir le meilleur résultat qui ne peut pas être calculé analytiquement.