Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 16
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Finansal VR için, bir kalıbı ayırt etmek gerekir - yani, VR'nin mevcut tüm zaman aralığı boyunca tek tip davranışı.
Arkadaşlar, danışmanımı ekliyorum. R sisteminden bilgi iletme ve alma mantığını gösterir.
Çalışması için kütüphaneyi buradan kopyalamanız gerekir: https://www.mql5.com/en/code/11112
mt4R.mqh dosyasında talimatlar var.
Aptal beyan. Bir yıl önce EURUSD ve EURUSD şimdi aynı ada sahip iki farklı BP'dir.
Küfür. Uzman Danışmanlarınız EURUSD üzerinde durmuyorsa, numune dışında bir yıl boyunca birleşiyorlar, bu da kalıp bulamadığınız anlamına geliyor. Ticaret gürültüsü.
Öğrencinizin elma ile armudu karşılaştırmaya yönelik referansları elbette diğer görevler için de geçerlidir, ancak bu meyveleri Market'te nasıl ayırt edeceğinizi bilmiyorsunuz.Tek bir sanal gerçeklikte ilişkiler bulmak istiyorsunuz. Evet ve bu sanal gerçeklikte herhangi bir zamanda bulunması gereken ilişkiler.
Bu iki durum (kalın harflerle vurgulanmıştır) en hafif tabirle tuhaf görünmektedir.
Tam olarak kalın harflerle vurgulandığı gibi. Size garip geliyor ve bu konudaki birkaç kişi tam olarak bu sorunları çözmeye çalışıyor. Üstelik, bu dalda dünyada sadece biz değiliz, çünkü bizden önce bu sorunları tam olarak çözmemize izin veren oldukça yüksek teknolojili araçlar icat edildi ve uygulandı.
Böyle.
1. her an hazır bulunun
Bu, modele fazla uyma (fazla uydurma) sorunudur. Modelimiz, gelecekte gerçekleşmesi garanti edilen mevcut geçmiş veriler üzerinde belirli kalıpları tanımlamayı başardıysa, varlığınızı herhangi bir zamanda alacağız. Bu, hedef değişkenle ilgili tahmin ediciler üzerine bir model oluşturarak başarılabilir. Burada, "temel bileşenler" (oldukça eski bir araç) adı verilen bir araç test edilmiştir; bu, gelecekte mevcut geçmiş verilerde bulduğumuz aynı kalıplara sahip olacak tahmin edicilerden çöpü (gürültü) filtrelemenize olanak tanır.
2. Tek bir sanal gerçeklikte ilişkiler bulmak istiyorsunuz
İlişkileri aramak için, farklı fikirlere dayanan oldukça geniş bir araç seti vardır. Burada NS'yi veya daha doğrusu nnet'i tartışıyoruz. Tecrübelerime göre, bu en az verimli algoritmadır. Çok daha verimli ve en önemlisi daha görsel olan ada, randonforest, SVM - azalan etkinlik sırasına göre.
En bariz olanı randonforest'i alalım.
Fikir nedir?
Örneğin, tahmin değerlerine sahip olarak, AL ve SATIŞ tahminini algoritmaya öğretiyoruz. Algoritma bir ağaç oluşturur - bir çubukla ilgili tahmin değerlerinin bir kombinasyonu. Bir ağaç AL, diğeri SAT öngörüyor. Girişe yaklaşık 5000 bar uygularsanız, algoritma 200-300 çeşit ağaç bulacaktır. Çubuk sayısında daha fazla artış ağaç sayısında bir artışa yol açmaz. Problemi istem 1'e göre çözersek, o zaman ortaya çıkan model, geçmişteki verilerle yaklaşık olarak aynı hatayla gelecekte tahminde bulunacaktır.
Deneyimli teorisyenler sadece uygulamada iyi şanslar dileyebilirler.
Teşekkür ederim canım.
Birkaç yıllık uygulamamız var. Bu yüzden teoriye döndüler. Henüz gerçeğin zerresini görmedin. Sana da iyi şanslar.
İlk dersler, veri analizine değil, tam da bu çerçeveye ilişkin bir öğretici gibidir. Ancak sunucular, diğer birçok gereksiz eğitimde olduğu gibi tipik "Ben bir Forex gurusuyum, şimdi gözlerinizi açacağım ve milyonlar kazanacaksınız" olmadan yeterli görünüyor, bu da sonuna kadar yeterli şeylerin söyleneceğine dair umut veriyor.
Bu udacity, orada kesinlikle bir kar fırtınası olmayacak.
pandalar veri madenciliği için en popüler kütüphanelerden biri gibi görünüyor, python'un kendisi çok çeşitli görevler için çok uygun bir dildir.
Kimse karlı ticareti öğretmeyecek. Veri almayı, üzerlerinde bir model oluşturmayı ve modelin sonucunu değerlendirmeyi öğreteceklerdir.
Bu udacity, orada kesinlikle bir kar fırtınası olmayacak.
pandalar veri madenciliği için en popüler kütüphanelerden biri gibi görünüyor, python'un kendisi çok çeşitli görevler için çok uygun bir dildir.
Kimse karlı ticareti öğretmeyecek. Veri almayı, üzerlerinde bir model oluşturmayı ve modelin sonucunu değerlendirmeyi öğreteceklerdir.
Deneyimli teorisyenler sadece uygulamada iyi şanslar dileyebilirler.
Hisse senedi spekülasyonu deneyimim Borovoy'dan gelen çeklerle başladı. Ondan önce de 20 yıl daha reel sektörde yatırımlarla uğraştı.
Ve sen, çeklerle, zaten doğmayı başardın mı?
Anton Zverev
böyle bir üslupla iletişim kurmayalım, işte öğrenip tecrübelerini paylaşan ve birbirlerine yardım etmeye hazır insanlar var ve siz dedikodu pozisyonunu alıyorsunuz, burada aptalsınız ve ben her şeyi biliyorum), neyin doğru olduğunu anlamama yardım etsen iyi olur. senin fikrin ve tecrübenle
Sadece VR vermenin yeterli olmadığı konusunda size katılıyorum, bilgileri mümkün olduğunca sıkıştırmanız ve doğru kararı vermenizi engelleyen fazlalıkları atmanız, ideal olarak 0 veya 1'e kadar al / sat, yani eğer varsa 10 göstergemiz var (inanmıyorum) ve 9 tanesini filtreledik, sadece RSI için bıraktılar, bilgileri sıkıştırdılar, o zaman bu hala yeterli olmayacak çünkü ind hala bir dizi değere sahip ve -70 ile 70 arasındaki değerlerde kesinlikle çalışmadığı ortaya çıktı, bu yüzden burada da sıkıştırmanız gerekiyor vb.
Bununla ilgili düşüncelerim var, ancak böyle bir seçiciyi uygulamak için yeterli bilgi yok, henüz ...
İlk denemem oldukça uzun zaman önceydi, şimdiki fiyattan geri döndüm ve geçmişte neredeyse aynı durumları aradım, daha sonra bu durumlar sonuca göre sıralandı, nasıl sona erdi, örneğin şu anki durumumuz var, 10 Geçmişte bunun için analoglar bulundu 8 analog bir fiyat artışıyla sona erdi, 2'si düşüşle sona erdi, bu yüzden bir artış olacak ... Ama korku)) her şeyin tam tersi olduğu ortaya çıktı, fiyat genellikle ve satın alma tarafında güçlü bir önyargı ile bu durumlardan güçlü bir şekilde düştü ve daha sonra tekrar test edildi.
Sonra bir tür gösterge uyguladım, satın alma için tüm tahminlerin kümülatif toplamını ve ayrıca köylerin toplamını aldım, farklarını çizdim ve belirli bir endeks aldım, fiyatla karşılaştırdığımda neredeyse tam tersi olduğu ortaya çıktı. fiyatlar, korelasyon -0.7 ile -0.9 arasındaydı, eğer piyasa kendi istatistiklerine aykırıysa, üzerinde düşünülecek ve yeniden düşünülecek bir şey var demektir.