Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 112
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
Eğer öyleyse, sevindim, çok daha iyi.
Her durumda, ön test sonucu çok daha iyi gösterir. Dosyanızı 2 parçaya böldüm (karıştırmadan, sadece sırayla), ilk bölümde 50 satır, ikinci 19'da ise jPrediction'ın ikinci dosyadan örneklere erişimi yok ve bu gerçekten yeni olacak. Model için veriler.
Sonuç olarak ikinci dosyada JPrediction sadece 9 vakada cevap verdi. 5 durumda doğru, 4'te yanlış. Doğruluk %50 civarında, bu sonuçta iyi bir şey yok.
Bir önemsememek dışında her şey yolunda: Diğer modellerle karşılaştırma yok.
Hizmetlerimi karşılaştırmalı olarak sunuyorum
1. Tahminciler ve bir hedef değişken içeren bir girdi excel dosyası hazırlarsınız
2. Hesaplamaları yapın
3. Giriş dosyasını bana gönder
4. Randomforest, ada, SVM kullanarak hesaplamalar yapıyorum
Karşılaştırmak.
Neyi karşılaştıracaksın?
Randomforest, Ada ve SVM ikili sınıflandırıcılar iken jPrediction üçlüdür.
İkili sınıflandırıcıları üçlü sınıflandırıcılarla karşılaştırmak için deneyiminiz ve yeterli kriterleriniz var mı?
İsterseniz, jPrediction kaynak kodu da dahil olmak üzere kamu malıdır. Bunun için talimatları zaten yayınladım. Modeller orada basmakalıp bir şekilde oluşturulur (sadece bundan kimseye bahsetmeyin): sadece bir tuşa basarak - F8. Yüzünüzde akıllı bir yüzle boş zamanlarınızda tsifiri oynayabilirsiniz. Ama sadece benim katılımım olmadan. Sonuçta, bir tuşa basmak için yardımıma ihtiyaç duyulması pek olası değil, çünkü gerçekten ailenizin bilgisayarı kendi başınıza kullanmanıza izin verdiğini umuyorum?
Ama sadece benim katılımım olmadan.
Çok yazık.
iyi şanslar bisikletçi
Neyi karşılaştıracaksın?
Randomforest, Ada ve SVM ikili sınıflandırıcılar iken jPrediction üçlüdür.
İkili sınıflandırıcıları üçlü sınıflandırıcılarla karşılaştırmak için deneyiminiz ve yeterli kriterleriniz var mı?
İsterseniz, jPrediction kaynak kodu da dahil olmak üzere kamu malıdır. Bunun için talimatları zaten yayınladım. Modeller orada basmakalıp bir şekilde oluşturulur (sadece bundan kimseye bahsetmeyin): sadece bir tuşa basarak - F8. Yüzünüzde akıllı bir yüzle boş zamanlarınızda tsifiri oynayabilirsiniz. Ama sadece benim katılımım olmadan. Sonuçta, bir tuşa basmak için yardımıma ihtiyaç duyulması pek olası değil, çünkü gerçekten ailenizin bilgisayarı kendi başınıza kullanmanıza izin verdiğini umuyorum?
Verilere ve algoritmalara bakmadan net bir cevap almak istiyorsanız....
Ayrıntılı ve net cevap için teşekkürler.
Yani ben de bahsediyorum. NS eğitiminin bir sanat olduğu her şeyi anlayamazlar ve doğru modeli seçmek, uzun yıllara dayanan deneyimden ve bunun bu olduğuna dair kesin bir histen oluşur. Ama hayır, corefey'lerimize net sonuçlar verin. Bu arada, belirsizlik hakkında. Modelin kesin ve kategorik olarak eğitilmesi oldukça ilginç bir şey. Ve işte benim fikrim. PM'den yazacağım...
Aydınlar değiliz - üyeleri gelecekte bugünle aynı sonuçları almak isteyen çoğunluğa katıldık. Bu iş parçacığı bununla ilgili.
Ve sanatçılar, sanat rahipleri, maskelerle birlikteler.
Aydınlar değiliz - üyeleri gelecekte bugünle aynı sonuçları almak isteyen çoğunluğa katıldık. Bu iş parçacığı bununla ilgili.
Ve sanatçılar, sanat rahipleri, maskelerle birlikteler.
Kendi kendini ayarlama periyodu ile bir gösterge yaptığım ve modeli nasıl eğittiğim bir senaryo yayınlıyorum,
script iki kısma ayrılır, ilkinde objektif periyotları olan bir sayfa ve verilerin kendisi oluşturulur, ikinci komut dosyasında oluşturulan bu sayfa açılır ve model zaten eğitiliyor..
senaryo beceriksizce yazılmış ve bilgilendirici değil, bunun için özür dilerim, programcı değilim, ilgilenen varsa soruları cevaplayacağım,
1) komut dosyalarındaki tüm yolların doğal olarak kendi yolunuzla değiştirilmesi gerekir ...
2) Tahmin ile hedefi yeni verilerle karşılaştırarak modeli olağan şekilde kontrol etmeye çalışmayın, bu yaklaşım işe yaramaz, verileri teknik analiz programına atmanız ve oradaki duraklarla ticareti simüle etmeniz gerekir, şimdiye kadar modeli kontrol etmenin tek objektif yolunun bu olduğuna derinden ikna oldum
3) Modeli alttan yaklaşık 15 kez eğittim, sadece 3 veya 4 kez model yeni verilerde küçük bir kayıp gösterdi, bunun tırnak içinde "kararlı" bir sonuç olduğunu ve dikkat ve daha fazla geliştirmeye değer olduğunu düşünüyorum.
Toplam veri 50.000 eğitim 20.000'deydi ve 30.000 yeni veri üzerinde bir test
4) alıntılar benimkiyle aynı, Finam web sitesinden https://www.finam.ru/profile/mosbirzha-fyuchersy/rts/export/?market=14&em=17455&code=SPFB.RTS&apply=0&df=18&mf indirebilirsiniz. =7&yf= 2016&from=18.08.2016&dt=18&mt=7&yt=2016&to=18.08.2016&p=7&f=SPFB.RTS_160818_160818&e=.txt&cn=SPFB.RTS&dtf=1&tmf=1&MSOR&=1mf=1mstimever=on 1&sep=1&sep=1&mstime=on&mstimever=1&sep=1&sep
çünkü bu forumun harikalığından dolayı alıntılarımı ekleyemiyorum
neye benziyor http://prntscr.com/c776d3
peki, ya da kodu biraz düzelterek, metatrader'dan kendinizinkini ekleyebilirsiniz.
111'de olduğu gibi, bir tarih oluşturulur
222'de model zaten bu tarihte eğitim alıyor
Michael'ın örneğinin neden işe yaradığını anlıyorum. jPrediction'ın gücü sınıflandırmada değil (yeni verilerde %50 doğruluk yazı tura atmak gibidir), ancak komitedeki modeller farklı cevaplar veriyorsa bu programın hiç bir tahmin vermemesi gerçeğinde yatmaktadır. Michael'ın stratejisi yalnızca, her iki modelin de net bir cevaba ulaşamadığı piyasadaki belirsiz anlarda işlem yapmadığı için işe yarıyor. jPrediction'ın ne tür bir tahmin vereceği önemli değil, hata hala %50 olacak, asıl mesele jPrediction bir tahmin vermeyi reddettiğinde ticaret yapmamak. Ardından sıraya göre işlem (al/sat) yönünü seçer. Görünüşe göre jPredictor, ticaret yapmamanın daha iyi olduğu çok kaotik bir piyasa durumunun dedektörü olarak onun için çalışıyor, çok ilginç bir uygulama.
Verilerimle benzer bir yaklaşım denedim. Komitede 2 modelim yok, daha fazlası var. Onlardan oybirliği ile bir cevap alamadım, ancak modellerin en az %80'i cevapla aynı fikirdeyken ticaret yaparsanız, ticaret sonucu daha iyidir, denemenizi tavsiye ederim.
Michael'ın örneğinin neden işe yaradığını anlıyorum. jPrediction'ın gücü sınıflandırmada değil (yeni veriler üzerinde %50 doğruluk yazı tura atmak gibidir), ancak komitedeki modeller farklı cevaplar veriyorsa bu programın hiç bir tahmin vermemesi gerçeğinde yatmaktadır. Michael'ın stratejisi sadece, her iki modelin de net bir cevaba ulaşamadığı piyasadaki bu kadar belirsiz anlarda işlem yapmadığı için işe yarıyor. jPrediction'ın ne tür bir tahmin vereceği önemli değil, hata hala %50 olacak, asıl mesele jPrediction bir tahmin vermeyi reddettiğinde ticaret yapmamak. Ardından sıraya göre işlem (al/sat) yönünü seçer. Görünüşe göre jPredictor, ticaret yapmamanın daha iyi olduğu çok kaotik bir piyasa durumunun dedektörü olarak onun için çalışıyor, çok ilginç bir uygulama.
Verilerimle benzer bir yaklaşım denedim. Komitede 2 modelim yok, daha fazlası var. Onlardan oybirliği ile bir cevap alamadım, ancak modellerin en az %80'i cevapla aynı fikirdeyken ticaret yaparsanız, ticaret sonucu daha iyidir, denemenizi tavsiye ederim.