Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 186
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Çünkü dondurma.
Üzgünüm ama soru nedir, cevap böyle.
Onlar. Mizahı anlamadım, çünkü bir karar vermek için sınıflandırıcının çıktı değerini bir şeyle, örneğin bir eşik değeriyle karşılaştırmak gerekiyor. Ve problemin formülasyonunda, bazı nedenlerden dolayı, karşılaştırılabilir değerler bilinmediğinden ve sadece sınıflandırma için gerekli olmayanlar bilindiğinden, açıklamalar yapmak güzel olurdu.
Çok günlü hesaplamaları tamamladım (Forex için seçilen 6 tahmin edicide (114 üzerinden) modeller).
İşte başlık resmi. Test bloklarında (aynı ölçü ile) en iyi olarak seçilen modeller için doğrulamada regresyon doğruluğunun dağılımı (L1 normuna göre hesaplanır: mutlak hata değerlerinin toplamı).
Her kutu, benzersiz bir geçerli kümede her biri 1 - toplam(mutlak(XY))/toplam(mutlak(X-ortalama(X)) metriği olan 99 değer içerir. Elbette R^2'nin bir analogu, evet..
Toplamda 8908 model vardı... İncelenen tüm enstrümanlar ve hedefler için.
Ortalama olarak, %0,2 oranında hata azaltma (yalnızca). Ama önemli... Her model için benzersiz bir doğrulama seti oluşturuldu.
Yayınlamak istediğim tüm araştırmalar. Daha sonra MO modelinin vb. değerlendirilmesi gelir. mantıksal sonuna kadar. Yayınlarsam (MQL'de değil), burada iletişim kurduğum bazı kişilere bir bağlantı vereceğim veya profilimde yayınlayacağım.
Ve orada da. Pratik açıdan çok daha ilginç bir resim. Modelin test bloklarında (çapraz doğrulama dahilinde) ve doğrulamada beklentisi arasındaki ilişki.
Burada, pozitif bir bağımlılığın önemli olup olmadığına (negatif bir bağımlılık kendisini sağduyuya hiç ödünç vermediğinden) ve doğrulamada pozitif MO değerleri olup olmadığına hemen bakmanız gerekir. Kendin görebilirsin.
99 puan modellerdir.
Pekala, bu, saf tüccarların %99'unun neden sızdırdığına dair iyi bir açıklayıcı örnek...
Ve bu konu, ticarette makine öğreniminin sadece bir teori olduğu gerçeğinin güzel ve açık bir örneğidir...
Çok günlü hesaplamalarımı tamamladım.
Araştırmanızı takip ediyorum, çok bilgilendirici, gönderdiğiniz için teşekkürler. Ama bana öyle geliyor ki, bu kadar karmaşık sorunları başarıyla çözmenize rağmen, hazırlık görevlerini atlıyorsunuz ve bu sizin için sonucu bozuyor. Yani, tahmin edicilerin seçimini görmezden gelirsiniz.
114 tahminci aldınız, sonra bir şekilde 6'yı seçtiniz ve modelleri eğittikten sonra hangi hedefin daha iyi olduğu sonucuna varabilirsiniz. Ancak bu sonuç yalnızca yerel bir maksimumdur. Global olarak "eurusd'un 16 bar ilerisini tahmin etmenin daha iyi olduğunu" söyleyemeyiz, ancak sadece "114 tahmin ediciden oluşan bir set: (önceki1, ön2, ön3,..) gbm kullanarak 16 bar üzerinden fiyat yönünü en iyi tahmin eder" diyebiliriz.
gbm yerine bir nöron alırsanız, en iyi hedef farklı olacaktır. Diğer 114 tahmin ediciyi alarak, en iyi hedefin yine farklı olduğu ortaya çıkacaktır. 114 tahminciniz o kadar önemli bir temel ki, deneyin sonraki tüm süreci buna bağlı ve siz onları hiçbir hazırlık yapmadan birdenbire çıkardınız.
Yaklaşık altı ay önce SanSanych, tahmin edicileriyle birlikte bir dosya yükledi. Onların özelliği, çıngıraktaki çoğu modelin üzerlerinde küçük bir hata olması ve aynı zamanda hatanın yeni verilerde büyümemesidir. Modelleri herhangi bir segmentte eğitebilir ve kalan veriler üzerinde bir oos testi çalıştırabilir ve hiçbir şeyin bozulmadığını görebilirsiniz. Bu öngörücüler ve hedef o kadar bağlantılıdır ki, modeller herhangi bir çubukta aralarındaki olası tek bağlantıyı bulur.
Bunu çoğaltmaya çalışıyorum. On binden fazla kaynak tahmincisi (farklı parametrelere ve mt5'ten gecikmelere sahip göstergeler) kullanıyorum ve hedef sütunla olası tek bağlantıya sahip olmaları için onları seçmeyi öğreniyorum. Ben de böyle bir deney yapmanızı tavsiye ederim, bence, birbiriyle ilişkili bu tür tahmin edicileri belirleme veya bulma yeteneği ve bir hedef, kâseye kesin bir kurşun.
MQL5'in son zamanlarda bir uzman jeneratörü oldu, gerekli göstergelerin bir listesini seçtiğinizde ve hemen bir koda sahip hazır bir uzman oluşturulduğunda, onu genetik ile optimize etmek oldukça kolaydır. Böyle bir Uzman Danışmanda 20 gösterge vardır, hiçbir makine öğrenimi modeli yoktur (tüm bu, her göstergeye atanan önem katsayılarının olmasıdır).
(eurosd h1)
Hedef ve göstergelerin bence yakından ilişkili olduğu düşünülmesi için bazı kriterler de dahil olmak üzere yalnızca genetik uygunluk işlevi için özel kodumu ekledim. Şu şekilde çıktı:
ilk 2/3 geriye dönük testtir (örnek), son üçte biri ön testtir (oos). Orada, zamanın 2/3'ünden sonra tahliye olmaz, ancak oos testi için bakiye ilk ayara sıfırlanır. Bu kadar yetersiz bir dizi özelliğe sahip olmak ve basitçe "öngörücülerin ve hedeflerin bağımlılığı için ham ve bitmemiş kriterler" eklemek - kötü de olsa ortaya çıkıyor, ancak artık bir tahliye değil. Oos'ta başarılı işlemlerin %51'i. harika değil mi? Ancak 20 değil, 20.000 gösterge almak ve bir tür makine öğrenme modeli eklemek ve mt5 genetiğinden 10.000 yineleme sınırını kaldırmak mümkün olurdu ve hatta karlı bir danışman bile olabilirdi.
Ve bu konu, ticarette makine öğreniminin sadece bir teori olduğu gerçeğinin güzel ve açık bir örneğidir...
Evet, ticarette hiçbir teori olamaz, prensipte, daha doğrusu, para kazanmanın imkansız olduğu, verimli bir piyasa vb. değişim mekanizması... çeşitli mat-paketleri ve kütüphaneler sayesinde son zamanlarda mevcut, standart TA'nın neden bu kadar üzücü olduğunu gerçekten görmeyi mümkün kılıyor, bilim adamları değil, sıradan tüccarlar, bir hafta boyunca R-studio veya Matlab ile uğraşıyorlar.
Ticarette MO, genellikle kısmen doğru olan “sadece bir teori” ise, TA bir teori bile değil, genellikle astroloji veya vudu gibi saçmalıktır.
Ancak buradaki birçok kişi hala para kazanmanın mümkün olduğunu biliyor, verimli bir piyasa sadece Tanrı'nın iradesiyle değil, aynı zamanda bazılarının bilgiyi elde etme ve işleme konusunda çoğu kişiden daha iyi durumda olması nedeniyle. Bence bir tüccar için en önemli engel, bu tür bir işin basitliği yanılsamasıdır, sanki büyükanneleri bir resmi olarak imza için taşıyacaklar, burada bu forumda "ihtiyacınız yok" tarzında bir şey bir hadron çarpıştırıcısı yaratmak için" bir kereden fazla geliyordu ...
Ve işte olması gereken...
Araştırmanızı takip ediyorum, çok bilgilendirici, gönderdiğiniz için teşekkürler. Ama bana öyle geliyor ki, bu kadar karmaşık sorunları başarıyla çözmenize rağmen, hazırlık görevlerini atlıyorsunuz ve bu sizin için sonucu bozuyor. Yani, tahmin edicilerin seçimini görmezden geliyorsunuz.
114 tahminci aldınız, sonra bir şekilde 6'yı seçtiniz ve modelleri eğittikten sonra hangi hedefin daha iyi olduğu sonucuna varabilirsiniz. Ancak bu sonuç yalnızca yerel bir maksimumdur. Global olarak "eurusd'un 16 bar ilerisini tahmin etmenin daha iyi olduğunu" söyleyemeyiz, ancak sadece "114 tahmin ediciden oluşan bir set: (önceki1, ön2, ön3,..) gbm kullanarak 16 bar üzerinden fiyat yönünü en iyi tahmin eder" diyebiliriz.
gbm yerine bir nöron alırsanız, en iyi hedef farklı olacaktır. Diğer 114 tahmin ediciyi alarak, en iyi hedefin yine farklı olduğu ortaya çıkacaktır. 114 tahminciniz o kadar önemli bir temel ki, deneyin sonraki tüm süreci buna bağlı ve siz onları hiçbir hazırlık yapmadan birdenbire çıkardınız.
Yaklaşık altı ay önce SanSanych, tahmin edicileriyle birlikte bir dosya yükledi. Onların özelliği, çıngıraktaki çoğu modelin üzerlerinde küçük bir hata olması ve aynı zamanda hatanın yeni verilerde büyümemesidir. Modelleri herhangi bir segmentte eğitebilir ve kalan veriler üzerinde bir oos testi çalıştırabilir ve hiçbir şeyin bozulmadığını görebilirsiniz. Bu öngörücüler ve hedef o kadar bağlantılıdır ki, modeller herhangi bir çubukta aralarındaki olası tek bağlantıyı bulur.
Bunu çoğaltmaya çalışıyorum. On binden fazla kaynak tahmincisi (farklı parametrelere ve mt5'ten gecikmelere sahip göstergeler) kullanıyorum ve hedef sütunla olası tek bağlantıya sahip olmaları için onları seçmeyi öğreniyorum. Ben de böyle bir deney yapmanızı tavsiye ederim, bence, birbiriyle ilişkili bu tür tahmin edicileri belirleme veya bulma yeteneği ve bir hedef, kâseye kesin bir kurşun.
MQL5'in son zamanlarda bir uzman jeneratörü oldu, gerekli göstergelerin bir listesini seçtiğinizde ve hemen bir koda sahip hazır bir uzman oluşturulduğunda, onu genetik ile optimize etmek oldukça kolaydır. Böyle bir Uzman Danışmanda 20 gösterge vardır, hiçbir makine öğrenimi modeli yoktur (tüm bunlar, her göstergeye atanmış önem katsayıları vardır).
Hedef ve göstergelerin bence yakından ilişkili olduğu düşünülmesi için bazı kriterler de dahil olmak üzere yalnızca genetik uygunluk işlevi için özel kodumu ekledim. Şu şekilde çıktı:
(eurosd h1)
ilk 2/3 geriye dönük testtir (örnek), son üçte biri ön testtir (oos). Orada, zamanın 2/3'ünden sonra tahliye olmaz, ancak oos testi için bakiye ilk ayara sıfırlanır. Bu kadar yetersiz bir dizi özelliğe sahip olmak ve basitçe "öngörücülerin ve hedeflerin bağımlılığı için ham ve bitmemiş kriterler" eklemek - kötü de olsa ortaya çıkıyor, ancak artık bir tahliye değil. Oos'ta başarılı işlemlerin %51'i. harika değil mi? Ancak 20 değil, 20.000 gösterge almak ve bir tür makine öğrenme modeli eklemek ve mt5 genetiğinden 10.000 yineleme sınırını kaldırmak mümkün olurdu ve hatta karlı bir danışman bile olabilirdi.
Belirli bir zamanda bir anlaşmayı açacak ve ardından belirli bir zamanda bu anlaşmayı da kapatacak bir danışmanın (robotun) nereden bulunacağını tavsiye edin.
Örneğin, 12:59'da bir işlem açtım ve sonuçtan bağımsız olarak 13:59'da kapatırdım - yine de kâr veya zarar.