Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 193

 

Evrişimsel nöronla biraz oynadım. Şimdiye kadar işe yaramadı, ama en azından nasıl pişireceğimi anladım ve onunla tahmin ettim. İşte yorumları içeren basit bir kod ve test için bir tablo.

İki evrişim katmanı ve bir düzenli gizli katman vardır. Sonunda eğitilmiş model, çıktıda (satın alma) her zaman "1" verir. Teorik olarak, 2 evrişim katmanına değil, düzinelerce ve ardından eğitim için haftalara ihtiyacınız var ve başarı olacağının hiçbir garantisi yok. Ama denemeye değer.

forex_mxnet.txt dosyasını yeniden ekledim , bir hata oluştu, softmax işlevi için son katmandaki çıktıların sayısı sınıfların sayısına eşit olmalıdır. Bu durumda regresyonlu seçenek tamamen ortadan kalkar.

Dosyalar:
eurusd_h1.zip  30 kb
forex_mxnet.txt  20 kb
 
Dr.Tüccar :

1) "Kümeleme" ile ne demek istediğinizi tam olarak anlamıyorum. Genellikle, belirli bir tahmin edici kümelenmez, aksine, on tanesini alır ve uzayda bu noktaların gruplandığı alanları bulurlar. Örneğin, alttaki resimde iki öngörücüye sahip olmak, 2 kümeye kümelemek sadece mavi ve kırmızı kümeler verecektir.

2) Belki kalıplardan bahsediyorsunuz? Yeşil desen - fiyat düşer ve sonra yükselir. Sarı - aşağıdan yukarıya doğru büyür. Kırmızı: yukarı->aşağı. tahmin ettin mi?


Başlangıçta, hepsini tek bir modelde kümelersek (stokastik+rsi+masd.......) = kümeler 1,2,3,4,5 ..... o zaman gereksiz tahmin edicileri dikkate alacağız, onlara ihtiyaç olmadığını bile bilmeyeceğiz ...

Her tahmin ediciyi kümeleme ihtiyacı

K1 = (stokastik) = küme 1,2,3,4,5....

K2 = (rsi) = küme 1,2,3,4,5....

K3 = (ağırlık) = küme 1,2,3,4,5....

sonra model kombinasyonları arasında küme numaralarına göre kombinasyonları ararız

K1

K1 ve K2

K2 ve K3

K1 ve K3

K1 ve K2 ve K3...

2) Doğru, Bu bağlamda kümeler ve örüntüler bir ve aynıdır

 
mytarmailS :

Kümeler ve desenler farklıdır. Aynı vektör üzerindeki kümeler aralıklardır, yani. tüm geçerli gösterge değerlerinin listesi birkaç bölgeye ayrılmıştır. Ancak bu durumda, resminizdeki 2 ve 3 aralıkları aynıdır.

Ancak, ikinci ve üçüncü kümeleriniz hala zorunlu olarak farklı şeylerse, bunlar kesinlikle kümeler değil, kalıplardır.

 
Dr.Tüccar :

Kümeler ve desenler farklıdır. Aynı vektör üzerindeki kümeler aralıklardır, yani. tüm geçerli gösterge değerlerinin listesi birkaç bölgeye ayrılmıştır. Ancak bu durumda, resminizdeki 2 ve 3 aralıkları aynıdır.

Ancak, ikinci ve üçüncü kümeleriniz hala zorunlu olarak farklı şeylerse, bunlar kesinlikle kümeler değil, kalıplardır.

Küme yaparsak göstergenin son değerini değil de slipteki son 10 değerini söyleriz. pencerede, hem göstergenin dijital özelliğini hem de geometrik olanı dikkate alan belirli bir sayıya sahip bir küme elde ederiz (her türlü eğim vardır, vb.)

Peki küme veya kalıp nedir? Bana göre her iki şekilde de doğrudur...

Sorunuzu cevapladım mı yoksa soruyu anlamadım mı? :)

 
mytarmailS :

Sorunuzu cevapladım mı yoksa soruyu anlamadım mı? :)

Evet, oldukça kümeleniyor, o zaman her şey yolunda.
 

Bu aşamada, naif yaklaşımlarla karşılaştırıldığında doğrulama için mevcut tüm modellerden komitenin nasıl davrandığına bakıyorum: sadece satın alır, sadece satar, rastgele yönler.

Bai bu örnekte biraz öne çıkıyor.

Önümüzde özenle seçilmiş bir komiteyi doğrulamak için gecikmiş başka bir örnek var. Hücrenin daha iyi olması mümkündür. Ama asıl mesele, modeller komitesinin nasıl davrandığı...

Verdiğim şema ile korelasyon:

 
Alexey Burnakov :

Bai bu örnekte biraz öne çıkıyor.

Bu zaman aralığındaki fiyat grafiği yükselirse, istatistiksel olarak bazen sadece bir alım ticareti açmak, tutmak ve kapatmak daha karlı olacaktır. Bu "karlı" olduğu için değil, sadece yanlışlıkla satış anlaşmaları açıp bir süre tutmanız durumundaki kayıpla karşılaştırıldığında kayıp daha az olacaktır. Bu nedenle, yalnızca satın alma ve yalnızca satış, rastgele işlemler etrafında çok güzel simetriktir. Öne çıkan modelin kendisi değil, sadece fiyat başarılı bir şekilde ona eşlik ediyor.
 
Dr.Tüccar :
Bu zaman aralığındaki fiyat grafiği yükselirse, istatistiksel olarak bazen sadece bir alım ticareti açmak, tutmak ve kapatmak daha karlı olacaktır. Bu "karlı" olduğu için değil, sadece yanlışlıkla satış anlaşmaları açıp bir süre tutmanız durumundaki kayıpla karşılaştırıldığında kayıp daha az olacaktır. Bu nedenle, yalnızca satın alma ve yalnızca satış, rastgele işlemler etrafında çok güzel simetriktir. Öne çıkan modelin kendisi değil, sadece fiyat başarılı bir şekilde ona eşlik ediyor.
Bunun hakkında konuşuyorum. Hem sat, hem al, hem de rastgele bir model olmadan yapıldı... Ama trend yükseliyordu ve alış, rastgele geri kalanının arka planına karşı daha iyiydi.

Ve eğitimli modellerle ilgili anlaşmalar yeşil... Bu örnekte liderler. Bu hedef seçildi çünkü ne eğitime ne de Model Seçimine katılmayan alanda üzerindeki modeller ortalama olarak pozitif çıktı. Ardından komitenin ayarlanması ve onaylanması olacaktır. Ve son ertelenmiş örneği tüm çalışma için sadece bir kez kullanacağım.

Not ) Her şey yayılmaya tabidir. Bu nedenle, rastgele sıfırın altında dağıtılır.
 

Gerçekten güzel görünüyor, sonunda ne olacağını merak ediyorum.

Komiteye gelince, bazı örnekler yayınladım, ancak sınıflandırma yaparken yuvarlama ile regresyon kullanan modeller var ve orada her şey o kadar basit değil. Oyları birleştirmek için iki farklı yol denedim:

1) her şeyi sınıflara yuvarlayın, daha fazla oy alınacak sınıfı alın.
Onlar. üç modelden 4 çubuk için bir tahmine sahip olmak
c(0.1, 0.5, 0.4, 0.4) c(0.6, 0.5, 0.7, 0.1) c(0.1, 0.2, 0.5, 0.7) Bunu daha da sınıflara yuvarlardım
c(0, 1, 0, 0) c(1,1,1,0) c(0,0,1,1) ve tahminleri olan son vektör c(0, 1, 1, 0) olacaktır. oy sayısı.

2) başka bir seçenek de ortalama sonucu hemen bulmak ve ancak o zaman onu sınıflara yuvarlamaktır.
sonuç c((0.1+0.6+0.1)/3, (0.5+0.5+0.2)/3, (0.4+0.7+0.5)/3, (0.4+0.1+0.7)/3) olacaktır.
veya (0.2666667, 0.4000000, 0.5333333, 0.4000000) veya
c(0, 0, 1, 0)

Sonucun farklı olduğu ve hangi adımın yuvarlanacağına bağlı olduğu görülebilir. Bunlardan hangisi daha standart bilmiyorum ama bana öyle geliyor ki ikinci yöntem yeni veriler üzerinde daha iyi çalışıyor.
 
Alexey Burnakov :

Bu aşamada, naif yaklaşımlarla karşılaştırıldığında doğrulama için mevcut tüm modellerden komitenin nasıl davrandığına bakıyorum: sadece satın alır, sadece satar, rastgele yönler.

Bai bu örnekte biraz öne çıkıyor.

Önümüzde özenle seçilmiş bir komiteyi doğrulamak için gecikmiş başka bir örnek var. Hücrenin daha iyi olması mümkündür. Ama asıl mesele, modeller komitesinin nasıl davrandığı...

Verdiğim şema ile korelasyon:

Sohbeti destekleyeceğim, gerçek şu ki , Demark Sekansının Temel TS'si oldukça ilginç özelliklere sahip, bunlardan biri. Daha fazla satın alma sinyali var ve model üzerlerinde daha iyi ilerliyor, daha az satış sinyali var ve üzerlerinde daha kötü trenler var. Bence bu küresel bir düşüş trendinden bahsediyor, resim tam tersine döndüğünde, satın almak için ön koşullar olacak, elbette pound demek istiyorum ve bu da Yahudi'de hemen görülebilir ....