데이터가 제대로 준비되면 문제가 나타날 수 없습니다. 언제 어떤 계산에서 이 문제가 발생했습니까? 심지어 흥미롭다. 아니면 인위적으로 만들어진 상태입니까?
행운을 빕니다
나는 다른 예측자를 시도하므로 NN이 아무 것도 배우지 않았고 출력에서 모두 0을 주었다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 변환 중 임의성으로 인한 예측은 0이 아닌 것으로 나타났습니다. SanSanych가 말했듯이 입구의 쓰레기 = 출구의 쓰레기. 여기에도 0이 추가되어 무작위로 지정되었습니다. 글쎄, 나는 미래에 비슷한 경우에 대해 0이 0으로 유지되도록 나 자신을 조정했습니다.
도서관 : 나는 다른 예측자를 시도하므로 NN이 아무 것도 배우지 않았고 출력에서 모두 0을 주었다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 변환 중 임의성으로 인한 예측은 0이 아닌 것으로 나타났습니다. SanSanych가 말했듯이 입구의 쓰레기 = 출구의 쓰레기. 여기에도 0이 추가되어 무작위로 지정되었습니다. 글쎄, 나는 미래에 비슷한 경우에 대해 0이 0으로 유지되도록 나 자신을 조정했습니다.
초보 질문입니다. 머신러닝 사용법을 알려주세요. 예를 들어, 거래자는 시장에서 특정 패턴을 발견했습니다. 이것이 HP 패턴(head-shoulders)이라고 가정해 보겠습니다. 옵션:
손을 거래하고 이익을 내고 거래를 잃는 이력이 있습니다.
나는 차트의 역사에서 이 패턴을 찾았고 진입/퇴장 위치를 표시할 수 있습니다.
옵션 1과 2에서 이 기록/통계를 기계 학습에 사용할 수 있습니까? 그것을 하는 방법? 대략 얼마나 많은 거래를 훈련해야 합니까(최소/최대)? 알고리즘은 학습된 기간의 패턴만 인식합니까? MO 알고리즘은 거래자의 거래가 GP 패턴에 따라 정확하게 이루어졌다는 것을 "이해"하고 만약 "이해"한다면 어떻게 될까요? MO 는 포지션을 열기 전에 몇 개의 막대를 분석합니까?
초보 질문입니다. 머신러닝을 적용하는 방법을 알려주세요. 예를 들어, 거래자는 시장에서 특정 패턴을 발견했습니다. 이것이 HP 패턴(head-shoulders)이라고 가정해 보겠습니다. 옵션:
손을 맞대고 이익을 내고 잃는 거래의 역사를 가지고 있습니다.
나는 차트의 역사에서 이 패턴을 찾았고 진입/퇴장 위치를 표시할 수 있습니다.
옵션 1과 2에서 이 기록/통계를 기계 학습에 사용할 수 있습니까? 그것을 하는 방법? 대략 얼마나 많은 거래를 훈련해야 합니까(최소/최대)? 알고리즘은 학습된 기간의 패턴만 인식합니까? ML 알고리즘은 거래자의 거래가 GP 패턴에 따라 정확하게 이루어졌다는 것을 "이해"하고, "이해"한다면 어떻게 될까요? MO 는 포지션을 열기 전에 몇 개의 막대를 분석합니까?
기계 학습은 이벤트를 강조 표시할 기능(패턴/특징)을 기반으로 합니다. 따라서 무엇을 봐야 하는지 표시해야 하며 MO 알고리즘은 표시된 패턴을 찾고 행동 규칙을 개발하려고 합니다. 여기에서 나머지 질문에 대한 모든 답변을 따르십시오. 따라서 관찰이 많을수록 더 오랜 기간 동안 규칙이 더 정확해집니다.
간식으로.
위와 동일한 설정으로 동일한 Expert Advisor를 실행하지만 시간 간격이 늘어납니다.
이것이 이 아름다운 사진의 전체 가치입니다.
그림은 아이디어를 증명해야 하며, 그 의미는 고문의 미래 행동에 관한 것입니다.
Sanych, 결론을 서두르지 마십시오. 당신은 무언가를 망쳤습니다.
테스트 시간이 더 긴 동안 트랜잭션 수가 적은 것으로 나타났습니다.
그것이 내가 MT 테스터가 아닌 테스터를 사용하는 이유입니다. 어떤 이유에서인지 많은 Grails가 있습니다. 테스터에서는 적어도 그것이 무엇을, 어떻게 수행하는지 확실히 알고 있습니다. 예, 테스트에서 얻은 정보는 훨씬 더 많이, 더 쉽게 얻을 수 있습니다.
제 생각에는 MT의 백 테스터가 일반적으로 사람들을 mql과 터미널에 묶는 주요 기능 중 하나이며 테스터가 정확하지 않다는 점을 감안할 때 MT 포럼에 이것을 쓰는 것은별로 좋지 않습니다.
Sanych, 결론을 서두르지 마십시오. 당신은 무언가를 망쳤습니다.
테스트 시간이 더 긴 동안 트랜잭션 수가 적은 것으로 나타났습니다.
두 번 더 실행했습니다. 일정은 비슷하지만 숫자가 약간 다릅니다.
두 번 더 실행했습니다. 일정은 비슷하지만 숫자가 약간 다릅니다.
결론
무작위로 매수 또는 매도를 결정하는 것은 안정적인 수익을 제공할 수 없습니다
분류에 문제가 있음을 발견했습니다.
예를 들어 2개의 열이 0인 경우 softmax를 만들려고 하면 임의의 클래스가 제공됩니다.
m=행렬(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
54
R에 있습니다.
예측 결과가 모두 0인 것으로 밝혀졌을 때 우연히 발견했습니다.
이렇게 하는 것이 좋습니다(첫 번째 열이 "기다림"을 의미하고 거래 명령이 아닌 경우).
max.col(m,ties.method = "first") # 기본 ties.method = "random"
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[54] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>
그리고 더 좋은 점은 클래스의 중요성이 동일하다면 분류를 거부한다는 것입니다. 그리고 만일의 경우를 대비하여 한 줄씩 하는 것이 좋습니다.
분류에 문제가 있음을 발견했습니다.
예를 들어 2개의 열이 0인 경우 softmax를 만들려고 하면 임의의 클래스가 제공됩니다.
m=행렬(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
54
R에 있습니다.
예측 결과가 모두 0인 것으로 밝혀졌을 때 우연히 발견했습니다.
이렇게 하는 것이 좋습니다(첫 번째 열이 "기다림"을 의미하고 거래 명령이 아닌 경우).
max.col(m,ties.method = "first") # 기본 ties.method = "임의"
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[54] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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그리고 더 좋은 점은 클래스가 동등하게 중요하다면 분류를 거부한다는 것입니다. 그리고 만일의 경우를 대비하여 한 줄씩 하는 것이 좋습니다.
안녕하세요
데이터가 제대로 준비되면 문제가 나타날 수 없습니다. 언제 어떤 계산에서 이 문제가 발생했습니까? 심지어 흥미롭다. 아니면 인위적으로 만들어진 상태입니까?
행운을 빕니다
안녕하세요
데이터가 제대로 준비되면 문제가 나타날 수 없습니다. 언제 어떤 계산에서 이 문제가 발생했습니까? 심지어 흥미롭다. 아니면 인위적으로 만들어진 상태입니까?
행운을 빕니다
SanSanych가 말했듯이 입구의 쓰레기 = 출구의 쓰레기. 여기에도 0이 추가되어 무작위로 지정되었습니다.
글쎄, 나는 미래에 비슷한 경우에 대해 0이 0으로 유지되도록 나 자신을 조정했습니다.
나는 다른 예측자를 시도하므로 NN이 아무 것도 배우지 않았고 출력에서 모두 0을 주었다는 것을 알게 되었습니다. 그리고 변환 중 임의성으로 인한 예측은 0이 아닌 것으로 나타났습니다.
SanSanych가 말했듯이 입구의 쓰레기 = 출구의 쓰레기. 여기에도 0이 추가되어 무작위로 지정되었습니다.
글쎄, 나는 미래에 비슷한 경우에 대해 0이 0으로 유지되도록 나 자신을 조정했습니다.
분명한. 행운을 빕니다
초보 질문입니다. 머신러닝 사용법을 알려주세요. 예를 들어, 거래자는 시장에서 특정 패턴을 발견했습니다. 이것이 HP 패턴(head-shoulders)이라고 가정해 보겠습니다. 옵션:
초보 질문입니다. 머신러닝을 적용하는 방법을 알려주세요. 예를 들어, 거래자는 시장에서 특정 패턴을 발견했습니다. 이것이 HP 패턴(head-shoulders)이라고 가정해 보겠습니다. 옵션:
기계 학습은 이벤트를 강조 표시할 기능(패턴/특징)을 기반으로 합니다. 따라서 무엇을 봐야 하는지 표시해야 하며 MO 알고리즘은 표시된 패턴을 찾고 행동 규칙을 개발하려고 합니다. 여기에서 나머지 질문에 대한 모든 답변을 따르십시오. 따라서 관찰이 많을수록 더 오랜 기간 동안 규칙이 더 정확해집니다.