Pergunta: Como posso avaliar os resultados corretamente?
O erro de cada módulo é dado como uma porcentagem. 0% é o resultado ideal.
________________ PARÂMETROS ________________ | Mod 1 | Mod 2 | Mod 3 | Modo 4 | Modo 5 | (vi) Modo 6 | (vi) Modo 7 | (vi) Modo 8 | (vi) Mod 9 | (vi) Mod 10 | (vi) Mod 11 | (vi) Mod 12 | (viii) mod 13 | (vi) 14 | Modo 15 | Erro médio | Das tentativas |
2_48_24_2160_12_VECTOR_UP_HIDDEN_LAYERS_HAND | 4,43 | 17,09 | 15,82 | 2,53 | 0,63 | 17,72 | 28,48 | 5,70 | 13,29 | 5,70 | 8,23 | 6,33 | 0,63 | 3,16 | 6,96 | 9,11 | 158,00 |
2_48_24_2160_12_VECTOR_UP_HIDDEN_LAYERS_MT1 | 5,06 | 17,72 | 12,66 | 3,80 | 0,63 | 19,62 | 29,11 | 4,43 | 9,49 | 5,06 | 6,33 | 6,33 | 1,90 | 1,90 | 6,33 | 8,69 | 158,00 |
2_48_24_2160_12_VECTOR_UP_HIDDEN_LAYERS_MT2 | 4,43 | 20,25 | 16,46 | 4,43 | 0,63 | 17,72 | 29,75 | 6,33 | 5,06 | 8,23 | 10,13 | 5,06 | 0,63 | 1,27 | 4,43 | 8,99 | 158,00 |
Eu quero que o erro de cada módulo seja mínimo, mas também quero que a propagação seja mínima.
produto de logaritmos
ZS: não tenho certeza do que é necessário, mas o logaritmo permitirá que os erros sejam tratados progressivamente, dará melhores resultados em casos individuais (módulos individuais). E a multiplicação é uma tentativa de reduzir a dispersãoproduto de logaritmos
ZS: Eu realmente não entendo o que é exatamente necessário, mas o logaritmo permitirá que os erros sejam tratados progressivamente, ele dará melhores resultados em casos individuais (módulos individuais). E a multiplicação é uma tentativa de reduzir a propagaçãoObrigado. Epraticamente como é isso?
Obrigado. Epraticamente como é isso?
Provavelmente apenas o produto de
Opção1 ) Traduzir cada módulo para o estilo (1-x%) e multiplicá-los..... a resposta também é subtraída da unidade.
x% é o valor da célula
Opção2
Com logaritmos simplesmente pegamos o valor de uma célula e contamos logaritmo dela)))) o valor mais próximo de zero é a avaliação progressiva, ou seja, com alguma configuração de base 0,1 é melhor que 0,01 e também 0,1 é melhor que 1. Haverá apenas um parâmetro básico para o logaritmo com o qual vale a pena brincar.
Talvez um produto simples sirva.
Opção1 ) Traduzir cada módulo para o estilo (1-x%) e multiplicá-los..... A resposta também é subtraída da unidade.
x% é o valor da célula
Opção2
Com logaritmos simplesmente pegamos o valor de uma célula e contamos logaritmo dela)))) o valor mais próximo a zero é a avaliação progressiva, ou seja, com alguma configuração de base 0,1 é melhor que 0,01 e também 0,1 é melhor que 1. Haverá apenas um parâmetro básico do logaritmo com o qual vale a pena brincar.
Opção 1
-3,43 | -16,09 | -14,82 | -1,53 | 0,37 | -16,72 | -27,48 | -4,70 | -12,29 | -4,70 | -7,23 | -5,33 | 0,37 | -2,16 | -5,96 | 10601305851,38 |
-4,06 | -16,72 | -11,66 | -2,80 | 0,37 | -18,62 | -28,11 | -3,43 | -8,49 | -4,06 | -5,33 | -5,33 | -0,90 | -0,90 | -5,33 | -6223799946,09 |
-3,43 | -19,25 | -15,46 | -3,43 | 0,37 | -16,72 | -28,75 | -5,33 | -4,06 | -7,23 | -9,13 | -4,06 | 0,37 | -0,27 | -3,43 | 1237520122,21 |
O que isso me diz?
Opção 2
-0,64640373 | -1,23274206 | -1,19920648 | -0,40312052 | 0,200659451 | -1,24846372 | -1,45453998 | -0,75587486 | -1,12352498 | -0,75587486 | -0,91539984 | -0,80140371 | 0,200659451 | -0,49968708 | -0,84260924 |
-0,70415052 | -1,24846372 | -1,10243371 | -0,5797836 | 0,200659451 | -1,292699 | -1,46404221 | -0,64640373 | -0,97726621 | -0,70415052 | -0,80140371 | -0,80140371 | -0,2787536 | -0,2787536 | -0,80140371 |
-0,64640373 | -1,30642503 | -1,21642983 | -0,64640373 | 0,200659451 | -1,24846372 | -1,47348697 | -0,80140371 | -0,70415052 | -0,91539984 | -1,00560945 | -0,70415052 | 0,200659451 | -0,10380372 | -0,64640373 |
Este é o logaritmo com base 0,1
O que devo fazer com ele?
Eu tentei outras funções. Somente como eu os entendo também? ....
STANDOTCLONE | 7,8208 |
7,9133 | |
8,4150 | |
DISP.B | 61,1650 |
62,6198 | |
70,8128 | |
QUADROTKL | 856,3093 |
876,6772 | |
991,3799 | |
MEDIANA | 6,3300 |
6,3300 | |
5,0600 | |
SCOS | 1,1805 |
1,5197 | |
1,3018 | |
EXCESS | 1,1322 |
1,9702 | |
1,1832 |
Encontre o máximo em cada fileira, depois escolha a fileira com o mínimo máximo. Perdoe o trocadilho))
Máximo máximo na linha 3, mínimo máximo na linha 1. И? )))
Máximo máximo na linha 3, mínimo máximo na linha 1. И? )))
Escolha a primeira linha.
Opção 1
-3,43 | -16,09 | -14,82 | -1,53 | 0,37 | -16,72 | -27,48 | -4,70 | -12,29 | -4,70 | -7,23 | -5,33 | 0,37 | -2,16 | -5,96 | 10601305851,38 |
-4,06 | -16,72 | -11,66 | -2,80 | 0,37 | -18,62 | -28,11 | -3,43 | -8,49 | -4,06 | -5,33 | -5,33 | -0,90 | -0,90 | -5,33 | -6223799946,09 |
-3,43 | -19,25 | -15,46 | -3,43 | 0,37 | -16,72 | -28,75 | -5,33 | -4,06 | -7,23 | -9,13 | -4,06 | 0,37 | -0,27 | -3,43 | 1237520122,21 |
O que isso me diz?
Opção 2
-0,64640373 | -1,23274206 | -1,19920648 | -0,40312052 | 0,200659451 | -1,24846372 | -1,45453998 | -0,75587486 | -1,12352498 | -0,75587486 | -0,91539984 | -0,80140371 | 0,200659451 | -0,49968708 | -0,84260924 |
-0,70415052 | -1,24846372 | -1,10243371 | -0,5797836 | 0,200659451 | -1,292699 | -1,46404221 | -0,64640373 | -0,97726621 | -0,70415052 | -0,80140371 | -0,80140371 | -0,2787536 | -0,2787536 | -0,80140371 |
-0,64640373 | -1,30642503 | -1,21642983 | -0,64640373 | 0,200659451 | -1,24846372 | -1,47348697 | -0,80140371 | -0,70415052 | -0,91539984 | -1,00560945 | -0,70415052 | 0,200659451 | -0,10380372 | -0,64640373 |
Este é o logaritmo com base 0,1
O que devo fazer com ele?
Eu tentei outras funções. Mas como posso entendê-los também?
O erro de cada módulo é dado como uma porcentagem. 0% é o resultado ideal" Número 1 significa 100% - x% ou 1-X*0,01
TOTAL | ||||||||||||||||
0,9557 | 0,8291 | 0,8418 | 0,9747 | 0,9937 | 0,8228 | 0,7152 | 0,943 | 0,8671 | 0,943 | 0,9177 | 0,9367 | 0,9937 | 0,9684 | 0,9304 | 0,77439 | |
0,9494 | 0,8228 | 0,8734 | 0,962 | 0,9937 | 0,8038 | 0,7089 | 0,9557 | 0,9051 | 0,9494 | 0,9367 | 0,9367 | 0,981 | 0,981 | 0,9367 | 0,758606 | |
0,9557 | 0,7975 | 0,8354 | 0,9557 | 0,9937 | 0,8228 | 0,7025 | 0,9367 | 0,9494 | 0,9177 | 0,8987 | 0,9494 | 0,9937 | 0,9873 | 0,9557 | 0,771806 |
a segunda linha é a melhor, e a primeira e a terceira são muito semelhantes
o total subtraído da unidade, ou seja, quanto mais próximo de 0 o total, melhor os resultados..... em outras palavras, os resultados até agora não são muito bons porque 0,75 é seu 75, embora dependa do que comparar com..... a pior pontuação seria 1 (100%) a melhor pontuação 0
Você tem que entender que uma pontuação de 90 é dez vezes melhor do que uma pontuação de 99.... uma pontuação de 99 é dez vezes melhor que uma pontuação de 99,9... 100 na verdade só é possível quando todos os módulos têm uma pontuação de erro de 100... Ou seja, uma pontuação de 0,1 é dez vezes pior que uma pontuação de 0,01. Ao mesmo tempo, uma pontuação de 10 é dez vezes pior que uma pontuação de 1.
com o logaritmo sobre pensar..... a resposta deve ser exclusivamente valores positivos... geralmente um logaritmo de 1.1... na faixa de 1 a 2, não 0 a 1.... se quiserem aumentar o número e de 2 se quiserem diminuir progressivamente
O método do desvio quadrático está definitivamente fora de questão. Assim como todos os outros que contam os desvios. Porque, idealmente, o desvio quadrático de uma regressão linear seria usado para entender a variância. Mas então obtemos uma estimativa desses desvios sem nenhuma média dos números em si.....
Pergunta: Como posso avaliar os resultados corretamente?
O erro de cada módulo é dado como uma porcentagem. 0% é o resultado ideal.
________________ PARÂMETROS ________________ | Mod 1 | Mod 2 | Mod 3 | Modo 4 | Modo 5 | (vi) Modo 6 | (vi) Modo 7 | (vi) Modo 8 | (vi) Mod 9 | (vi) Mod 10 | (vi) Mod 11 | (vi) Mod 12 | (viii) mod 13 | (vi) 14 | Modo 15 | Erro médio | Das tentativas |
2_48_24_2160_12_VECTOR_UP_HIDDEN_LAYERS_HAND | 4,43 | 17,09 | 15,82 | 2,53 | 0,63 | 17,72 | 28,48 | 5,70 | 13,29 | 5,70 | 8,23 | 6,33 | 0,63 | 3,16 | 6,96 | 9,11 | 158,00 |
2_48_24_2160_12_VECTOR_UP_HIDDEN_LAYERS_MT1 | 5,06 | 17,72 | 12,66 | 3,80 | 0,63 | 19,62 | 29,11 | 4,43 | 9,49 | 5,06 | 6,33 | 6,33 | 1,90 | 1,90 | 6,33 | 8,69 | 158,00 |
2_48_24_2160_12_VECTOR_UP_HIDDEN_LAYERS_MT2 | 4,43 | 20,25 | 16,46 | 4,43 | 0,63 | 17,72 | 29,75 | 6,33 | 5,06 | 8,23 | 10,13 | 5,06 | 0,63 | 1,27 | 4,43 | 8,99 | 158,00 |
Eu quero que o erro de cada módulo seja mínimo, mas também quero que a dispersão seja mínima.
É provavelmente melhor obter a soma dos quadrados para os erros do módulo, e extrair a raiz.
Assim, obteremos a estimativa de erro total do módulo.
Quanto mais perto de zero este valor estiver, melhor.
Portanto, é assim.
//+------------------------------------------------------------------+ //| EstimateError.mq5 | //| Copyright 2020, MetaQuotes Software Corp. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2020, MetaQuotes Software Corp." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" double ModN[15][3] = {{4.43, 5.06, 4.43}, {17.09, 17.72, 20.25}, {15.82, 12.66, 16.46}, {2.53, 3.80, 4.43}, {0.63, 0.63, 0.63}, {17.72, 19.62, 17.72}, {28.48, 29.11, 29.75}, {5.70, 4.43, 6.33}, {13.29, 9.49, 5.06}, {5.70, 5.06, 8.23}, {8.23, 6.33, 10.13}, {6.33, 6.33, 5.06}, {0.63, 6.33, 0.63}, {3.16, 1.90, 1.27}, {6.96, 6.33, 4.43}}; //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { double ModX[]; ArrayResize(ModX, 3); ZeroMemory(ModX); int num = 1; double est = 0.0; for(int i=0; i<15; i++) { for(int j=0; j<3; j++) { ModX[j] = ModN[i][j]; } est = EstimateError(ModX); PrintFormat("Mod"+(string)num+" EstimateError: %.3f", est); num++; } }// End OnStart //+------------------------------------------------------------------+ double EstimateError(double & arr[]) { int size = ArraySize(arr); if(size == 0 || size < 3) return(0.0); //double avg = ArrayMean(arr); double max = ArrayMax(arr); double min = ArrayMin(arr); double sum_sqr_e = 0.0; double est_e = 0.0; for(int i=0; i<size; i++) sum_sqr_e += MathPow(arr[i] - (max-min)/* или avg*/, 2.0) / (size - 2.0); est_e = MathSqrt(sum_sqr_e); return(est_e); } //+------------------------------------------------------------------- //Возвращает максимальное значение элементов массива double ArrayMax(double & arrIn[]) { uint size = ArraySize(arrIn); if(size == 0) return(0.0); double max = arrIn[0]; for(uint i=1; i<size; i++) if(arrIn[i] > max) max = arrIn[i]; return(max); } //-------------------------------------------------------------------- //Возвращает минимальное значение элементов массива double ArrayMin(double & arrIn[]) { uint size = ArraySize(arrIn); if(size == 0) return(0.0); double min = arrIn[0]; for(uint i=1; i<size; i++) if(arrIn[i] < min) min = arrIn[i]; return(min); } //-------------------------------------------------------------------- //Возвращает средне арефметическое значение элементов массива double ArrayMean(double & arrIn[]) { uint size = ArraySize(arrIn); if(size == 0) return(0.0); double sum = 0.0; for(uint i=0; i<size; i++) sum += arrIn[i]; return(sum/size); } //--------------------------------------------------------------------
2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod1 EstimateError: 6.965 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod2 EstimateError: 26.422 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod3 EstimateError: 19.577 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod4 EstimateError: 3.226 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod5 EstimateError: 1.091 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod6 EstimateError: 28.540 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod7 EstimateError: 48.234 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod8 EstimateError: 6.361 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod9 EstimateError: 6.102 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod10 EstimateError: 5.965 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod11 EstimateError: 8.130 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod12 EstimateError: 8.098 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod13 EstimateError: 7.198 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod14 EstimateError: 1.413 2020.06.07 04:59:23.227 EstimateError (AUDUSD,M5) Mod15 EstimateError: 6.138
A estimativa mostra que o Mod5 tem o menor erro.
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Pergunta: Como posso avaliar os resultados corretamente?
O erro de cada módulo é dado como uma porcentagem. 0% é o resultado ideal.
Eu gostaria que o erro de cada módulo fosse mínimo, mas também gostaria que a dispersão fosse mínima.