NN 훈련은 실제로 수많은 매개변수(수백 및 수천)가 있는 함수의 최적화입니다. 이 경우 재교육을 받지 않으려면 어떻게 해야 하는지 모르겠으나, 1-1억 샘플의 훈련 샘플을 취하지 않는 한. 무보증...
"오버트레이닝"을 "언더트레이닝"으로 이해하시나요? 나는 이것이 반의어라고 생각합니다 =) plz를 설명하십시오.
과적합이란 CurveFitting이라고 하는 것을 의미합니다. 최적화 매개변수가 많고 데이터가 적을 때 발생합니다.
그러나 문제는 네트워크의 크기에 대해 발생합니다. 네트워크가 기억할 수 있는 것은 크기와 아키텍처에 따라 다릅니다. 공식은 주지 않겠습니다. 네트워크가 기억할 수 없는 훈련 샘플을 너무 많이 설정하면 과적합의 영향이 옵니다. 즉, 네트워크는 더 이상 알고 있던 것을 인식하지 못합니다.
최적화할 매개변수의 다변량 정규분포를 적용한다는 아이디어 는 신경망 의 원리와 같은 것인가?
알기 쉽게 설명해주세요.
이상한 걸 물어보셨습니다. 질문을 설명합니다.
내가 설명한다:
이제 특정 조정된 매개변수가 아니라 시스템의 각 매개변수의 범위와 거래해야 한다고 생각합니다. 가장 쉬운 방법은 여러 개의 동일한 Expert Advisors를 배치하는 것입니다. 그러나 매개변수 스펙트럼의 다른 범위에 매개변수 세트가 다릅니다. 이러한 각 EA는 예치금의 특정 %를 할당해야 하지만 함께 하나의 EA(스펙트럼 없이)와 거래할 때 예치금의 % 값과 같아야 합니다. 그런 다음 예를 들어 이동 평균에서 3명의 전문가가 움직임의 시작 부분에서 중간과 끝에서 각각 3개의 포지션을 엽니다.
그러나 나는 이 아이디어를 테스트를 위해 하나의 Expert Advisor에 적용하는 방법을 찾지 못했습니다.
이 문제에 대해 Posh에게 물었지만 여전히 대답이 없습니다.
다변량 정규 분포(가우스) 작업과 X+bY+...=Z와 같은 신경망은 같은 것입니다(거래용), 아니면 모든 것을 섞어서 머리가 엉망입니까?
주제는 오래되었고 구멍에 닳았습니다. 긍정적인 결과를 얻은 사람에 대해 들어본 적이 없습니다. 즉, 이것을 "매개변수에 의한 다양화"라고 합니다. MT에서는 간단하게 구현됩니다. 시작 기능에 있는 모든 것을 매개변수가 있는 다른 기능으로 구동하고, 시작 함수의 루프에서 호출하여 필요한 매개변수 세트를 설정합니다. 적어도 위치 중첩의 원칙 때문에 작동하지 않아야 합니다. (독립 시스템은 추가로 추가됩니다. 즉, 각각이 별도로 병합되면 합계도 병합됩니다)
신경망과 관련이 없습니다.
가우스 분포 또는 그 도함수의 모양(예: 로그 정규 분포) 일반적으로 "시장 효율성"을 나타냅니다(정규 분포는 중심 극한 정리의 결과임). 그리고 어떤 시스템도 잡을 수 없습니다. "시장 비효율"만 거래할 수 있습니다.
이제 특정 조정된 매개변수가 아니라 시스템의 각 매개변수의 범위와 거래해야 한다고 생각합니다. 가장 쉬운 방법은 여러 개의 동일한 Expert Advisors를 매개변수 스펙트럼의 다른 범위에 다른 매개변수 세트를 사용하는 것입니다. 이러한 각 EA는 예치금의 특정 %를 할당해야 하지만 함께 하나의 EA(스펙트럼 없이)와 거래할 때 예치금의 % 값과 같아야 합니다. 그런 다음 예를 들어 이동 평균에서 3명의 전문가가 움직임의 시작 부분에서 중간과 끝에서 각각 3개의 포지션을 엽니다.
그러나 나는 이 아이디어를 테스트를 위해 하나의 Expert Advisor에 적용하는 방법을 찾지 못했습니다.
"매개변수 다양화"를 사용하면 테스트 결과가 과도하게 최적화된 매개변수보다 확실히 나쁩니다. 그러나 새로운 데이터에 대한 시스템의 생존 가능성은 증가해야 합니다. 하나의 Expert Advisor에서 다양한 MagicNumber를 사용해 "스펙트럼"의 각 위치를 파일로 평가한 사용자 정의 결과를 출력해 보겠습니다.
"매개변수 다양화"를 사용하면 테스트 결과가 과도하게 최적화된 매개변수보다 확실히 나쁩니다. 그러나 새로운 데이터에 대한 시스템의 생존 가능성은 증가해야 합니다. 하나의 Expert Advisor에서 다양한 MagicNumber를 사용해 "스펙트럼"의 각 위치를 파일로 평가한 사용자 정의 결과를 출력해 보겠습니다.
IMHO, 네트워크로 목욕하면 안됩니다 :)
NN 훈련은 실제로 수많은 매개변수(수백 및 수천)가 있는 함수의 최적화입니다.
이 경우 재교육을 받지 않으려면 어떻게 해야 하는지 모르겠으나,
1-1억 샘플의 훈련 샘플을 취하지 않는 한.
무보증...
최적화 매개변수가 많고 데이터가 적을 때 발생합니다.
그러나 문제는 네트워크의 크기에 대해 발생합니다. 네트워크가 기억할 수 있는 것은 크기와 아키텍처에 따라 다릅니다. 공식은 주지 않겠습니다. 네트워크가 기억할 수 없는 훈련 샘플을 너무 많이 설정하면 과적합의 영향이 옵니다. 즉, 네트워크는 더 이상 알고 있던 것을 인식하지 못합니다.
http://www.osp.ru/os/1997/04/179189/
http://www.exponenta.ru/soft/Others/mvs/stud3/3.asp
수학자들을 위한 질문:
최적화할 매개변수의 다변량 정규분포를 적용한다는 아이디어 는 신경망 의 원리와 같은 것인가?
알기 쉽게 설명해주세요.
질문을 설명합니다.
내가 설명한다:
이제 특정 조정된 매개변수가 아니라 시스템의 각 매개변수의 범위와 거래해야 한다고 생각합니다.
가장 쉬운 방법은 여러 개의 동일한 Expert Advisors를 배치하는 것입니다. 그러나 매개변수 스펙트럼의 다른 범위에 매개변수 세트가 다릅니다.
이러한 각 EA는 예치금의 특정 %를 할당해야 하지만 함께 하나의 EA(스펙트럼 없이)와 거래할 때 예치금의 % 값과 같아야 합니다.
그런 다음 예를 들어 이동 평균에서 3명의 전문가가 움직임의 시작 부분에서 중간과 끝에서 각각 3개의 포지션을 엽니다.
그러나 나는 이 아이디어를 테스트를 위해 하나의 Expert Advisor에 적용하는 방법을 찾지 못했습니다.
이 문제에 대해 Posh에게 물었지만 여전히 대답이 없습니다.
다변량 정규 분포(가우스) 작업과 X+bY+...=Z와 같은 신경망은 같은 것입니다(거래용), 아니면 모든 것을 섞어서 머리가 엉망입니까?
긍정적인 결과를 얻은 사람에 대해 들어본 적이 없습니다.
즉, 이것을 "매개변수에 의한 다양화"라고 합니다.
MT에서는 간단하게 구현됩니다. 시작 기능에 있는 모든 것을 매개변수가 있는 다른 기능으로 구동하고,
시작 함수의 루프에서 호출하여 필요한 매개변수 세트를 설정합니다.
적어도 위치 중첩의 원칙 때문에 작동하지 않아야 합니다.
(독립 시스템은 추가로 추가됩니다. 즉, 각각이 별도로 병합되면 합계도 병합됩니다)
신경망과 관련이 없습니다.
가우스 분포 또는 그 도함수의 모양(예: 로그 정규 분포)
일반적으로 "시장 효율성"을 나타냅니다(정규 분포는 중심 극한 정리의 결과임).
그리고 어떤 시스템도 잡을 수 없습니다.
"시장 비효율"만 거래할 수 있습니다.
이제 특정 조정된 매개변수가 아니라 시스템의 각 매개변수의 범위와 거래해야 한다고 생각합니다.
가장 쉬운 방법은 여러 개의 동일한 Expert Advisors를 매개변수 스펙트럼의 다른 범위에 다른 매개변수 세트를 사용하는 것입니다.
이러한 각 EA는 예치금의 특정 %를 할당해야 하지만 함께 하나의 EA(스펙트럼 없이)와 거래할 때 예치금의 % 값과 같아야 합니다.
그런 다음 예를 들어 이동 평균에서 3명의 전문가가 움직임의 시작 부분에서 중간과 끝에서 각각 3개의 포지션을 엽니다.
그러나 나는 이 아이디어를 테스트를 위해 하나의 Expert Advisor에 적용하는 방법을 찾지 못했습니다.
"매개변수 다양화"를 사용하면 테스트 결과가 과도하게 최적화된 매개변수보다 확실히 나쁩니다.
그러나 새로운 데이터에 대한 시스템의 생존 가능성은 증가해야 합니다.
하나의 Expert Advisor에서 다양한 MagicNumber를 사용해 "스펙트럼"의 각 위치를 파일로 평가한 사용자 정의 결과를 출력해 보겠습니다.
글쎄, 나는 그것을 다루고있다.
무엇을 얻었습니까?
"매개변수 다양화"를 사용하면 테스트 결과가 과도하게 최적화된 매개변수보다 확실히 나쁩니다.
그러나 새로운 데이터에 대한 시스템의 생존 가능성은 증가해야 합니다.
하나의 Expert Advisor에서 다양한 MagicNumber를 사용해 "스펙트럼"의 각 위치를 파일로 평가한 사용자 정의 결과를 출력해 보겠습니다.
글쎄, 나는 그것을 다루고있다.
무엇을 얻었습니까?
서로 독립적으로 작동하는 전략을 무제한으로 삽입할 수 있는 EA 템플릿 입니다.
그래서 저는 모든 경우에 대한 보편적인 전문가가 있습니다(여기에 있는 모든 사람이 이미 가지고 있을 것입니다).
그러나 우리는 다른 전략의 동시 작동에 대해 이야기하는 것이 아니라 다양한 매개 변수를 사용하여 한 전략의 동시 작동에 대해 이야기하고 있습니다.
그래서 저는 모든 경우에 대한 보편적인 전문가가 있습니다(여기에 있는 모든 사람이 이미 가지고 있을 것입니다).
그러나 우리는 다른 전략의 동시 작동에 대해 이야기하는 것이 아니라 다양한 매개 변수를 사용하여 한 전략의 동시 작동에 대해 이야기하고 있습니다.
나는 당신의 Expert Advisor의 보편성을 눈치채지 못했습니다.
그러나 나는 이 아이디어를 테스트를 위해 하나의 Expert Advisor에 적용하는 방법을 찾지 못했습니다.
그리고 작성하면서 다양한 매개변수를 사용하는 한 전략의 작업은 여러 전략의 작업보다 구현하기가 훨씬 쉽습니다.
생각이 있으시면 올려주세요!
그리고 모두가 내 혀를 내밀 수 있습니다.
그리고 나는 이미 아이디어와 전문가를 주도했습니다.
모든 것이 해결되었습니다.
시각화하고 이해하는 것이 가장 좋은 방법이라고 생각합니다.
특정 MagicNum으로 테스트 후 차트에서 주문을 필터링하는 방법은 무엇입니까?
누가 알아?