Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 327

Yeni yorum
 
Maksim Dmitrievski :

SciLab'ı daha sonra mt-shechka ile bağlamak mümkün olacak mı? hadi eğitimli ağı bağlayalım

Bu yüzden yapıyorum. DLL mutlaka yazılmalıdır.

Bu arada, SciLab'ın GUI'si ve sözdizimi R'ye çok yakındır.

Tehdit Şimdi R nöropaketlerine ve açıklamalarına bakıyorum. IMHO, her şey SciLab'dan çok daha karmaşık ve daha az şeffaf. Dün SciLab'da çalışmaya başladım, bir eğitim dizim olsaydı zaten bir nöron yapabilirim.

Orada, bazı durumlarda, sinüs tahmini 3 adım öndedir.

Temel olarak yapılır. tüm kodlar, zaten eğitimli: 

x = 0 : 0.02 : 20 ;
P = sin (x);
T = 2 .* sin (x - 0.2 );
plot(x,P,x,T);

// Create and train a network to preduct T from P
Delay = 3 ;
[w,b,y,ee] = ann_ADALINE_predict(P,T, 0.2 , 1 ,Delay);
figure(); plot(T); plot(y, 'r' );

w ve b eğitilmiş nöronun parametreleridir.

 
Maksim Dmitrievski :

R ve basit sinir ağlarını örneklerle nasıl eğiteceğim konusunda bir kılavuz alabilir miyim? eğer varsa

Saldırıda Renat için bir nöron ama basit bir örnek olarak size çok yakışacak.

SanSanych Fomenko'dan güzel bir makale var - https://www.mql5.com/en/articles/1165
Verileri işleyebileceğiniz ve farklı modelleri eğitebileceğiniz R için GUI'lerden birinin nasıl kullanılacağını gösterir. Log sekmesindeki tüm işlemlerden sonra ilgili kodu görebilir ve ardından R'de nasıl programlanacağını öğrenmek için kendiniz değiştirip çalıştırabilirsiniz.


eurusd ve gbpusd m30 Çubuk geçmişini csv'ye dışa aktarma yeni işleviyle çubukların tarihini mt5'ten aldım.

Ayrıca, nöron R'de eğitilir, ağırlıkları bir dosyaya kaydedilir, bu ağırlıkların mql5 EA'ya eklenmesi gerekir. Nöronu Ocak 2017'de eğittim, diğer dönemlerde ticaret yapmak kötü olacak.
EA, eurusd veya gbpusd üzerinde çalıştırılabilir.
Hem eurusd hem de gbpusd ile eşit derecede iyi ticaret yapmak bir nöron için vasattır, muhtemelen daha fazla nörona ihtiyaç vardır. Başka bir ağırlık dizisi mql kodunda yorumlanmıştır, sırasıyla sadece eurusd için eğitilmişlerdir, bu ağırlıklarla elde edilen kazanç genellikle kozmik olacaktır.


Bir nöronu yalnızca eurusd üzerinde eğitirken ticaret yapmak. Ortada, kârın nasıl arttığını açıkça görebileceğiniz, yalnızca birinde çalıştığı 3 ay.


Случайные леса предсказывают тренды
Случайные леса предсказывают тренды
  • 2014.09.29
  • СанСаныч Фоменко
  • www.mql5.com
В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.
Dosyalar:
nnet_example.zip  1926 kb
 
Yuri Asaulenko :

Bu yüzden yapıyorum. DLL mutlaka yazılmalıdır.

Bu arada, SciLab'ın GUI'si ve sözdizimi R'ye çok yakındır.

Tehdit Şimdi R nöropaketlerine ve açıklamalarına bakıyorum. IMHO, her şey SciLab'dan çok daha karmaşık ve daha az şeffaf. Dün SciLab'da çalışmaya başladım, bir eğitim dizim olsaydı zaten bir nöron yapabilirim.

Orada, bazı durumlarda sinüsün tahmini 3 adım öndedir.

Temel olarak yapılır. tüm kodlar, zaten eğitimli:

w ve b eğitilmiş nöronun parametreleridir.

Evet, harika .. Zaten R'm var .. Onunla biraz çalıştım, eğer güç bazı özel görevler için daha iyiyse, o zaman kullanabilirsiniz mb .. ama henüz bunlara sahip değilim. .

Zaman serisi tahmini konusuna dönecek olursak, sonunda bu videoyu sonuna kadar izledim ve siz ne düşünürsünüz... Regresyon analizi ile başladık, ardından arma ve garch gibi karmaşık modellere geçtik ve her şeyi şu sloganla bitirdim: bu modeller, regresyon analizi daha iyi başa çıkıyor :)) Çok yetkin bir ders bu arada, en azından benim için çok şey aydınlattı. Arima ve Garcha'nın özünü yakaladım ve bazı sezgisel fikirlerimin doğruluğunu buldum.

"Bunun arkasında bilim yok, sonunda regresyon yöntemleri söz konusu olduğunda hiçbir bilime ihtiyaç olmadığını anladık"


 
Dr. tüccar :

Saldırıda Renat için bir nöron ama basit bir örnek olarak size çok yakışacak.

SanSanych Fomenko'dan güzel bir makale var - https://www.mql5.com/en/articles/1165
Verileri işleyebileceğiniz ve farklı modelleri eğitebileceğiniz R için GUI'lerden birinin nasıl kullanılacağını gösterir. Log sekmesindeki tüm işlemlerden sonra ilgili kodu görebilir ve ardından R'de nasıl programlanacağını öğrenmek için kendiniz değiştirip çalıştırabilirsiniz.


eurusd ve gbpusd m30 Çubuk geçmişini csv'ye dışa aktarma yeni işleviyle çubukların tarihini mt5'ten aldım.

Ayrıca, nöron R'de eğitilir, ağırlıkları bir dosyaya kaydedilir, bu ağırlıkların mql5 EA'ya eklenmesi gerekir. Nöronu Ocak 2017'de eğittim, diğer dönemlerde ticaret yapmak kötü olacak.
EA, eurusd veya gbpusd üzerinde çalıştırılabilir.
Hem eurusd hem de gbpusd ile eşit derecede iyi ticaret yapmak bir nöron için vasattır, muhtemelen daha fazla nörona ihtiyaç vardır. Başka bir ağırlık dizisi mql kodunda yorumlanmıştır, sırasıyla sadece eurusd için eğitilmişlerdir, bu ağırlıklarla elde edilen kazanç genellikle kozmik olacaktır.


Bir nöronu yalnızca eurusd üzerinde eğitirken ticaret yapmak. Ortada, kârın nasıl arttığını açıkça görebileceğiniz, yalnızca birinde çalıştığı 3 ay.



harika, teşekkürler :) Ancak benim modelim şimdi testlerde daha iyi olacak .. ancak henüz savaş koşullarında test edilmedi

Bu arada, SanSanych'in bu makalesini okudum, hatta bir şeyler yapmaya başladım ama sonra bıraktım, zamanım yoktu.

 
Maksim Dmitrievski :

Evet, harika .. Zaten R'ye sahibim ama .. Onunla biraz çalıştım, eğer güç bazı belirli görevler için daha iyiyse, o zaman kullanabilirsiniz mb .. ama henüz bunlara sahip değilim. .

Zaman serisi tahmini konusuna dönecek olursak, sonunda bu videoyu sonuna kadar izledim ve siz ne düşünürsünüz... Regresyon analizi ile başladık, ardından arma ve garch gibi karmaşık modellere geçtik ve her şeyi şu sloganla bitirdim: bu modeller, regresyon analizi daha iyi başa çıkıyor :)) Çok yetkin bir ders bu arada, en azından benim için çok şey aydınlattı. Arima ve Garcha'nın özünü yakaladım ve bazı sezgisel fikirlerimin doğruluğunu buldum.

SciLab'da ayrıntıları nerede (nede?) gördünüz mü bilmiyorum? Düzenli ağ. Bu arada, farklı görevler için yaklaşık bir düzine farklı ağ var. Bir örnek tahmin edicidir. Sınıflandırmalar da var.

Gerileme harika. Ancak, kabaca konuşursak, regresyonla işlem yapıyorsanız, her dakika yeni bir model oluşturmanız gerekecek. Ders diyor ki - tahmin aralığı ne kadar büyük olursa, hata o kadar büyük olur ve geniş aralıklarla tahmin, modelle birlikte dağılır. Derste açıklanan yöntemleri kullanarak gerçek zamanlı yeniden oluşturma imkansızdır.

 
Yuri Asaulenko :

SciLab'da ayrıntıları nerede (ve ne içinde?) gördünüz mü bilmiyorum? Düzenli ağ. Bu arada, farklı görevler için yaklaşık bir düzine farklı ağ var. Bir örnek tahmin edicidir. Sınıflandırıcılar var.

Gerileme harika. Ancak, kabaca konuşursak, regresyonla işlem yapıyorsanız, her dakika yeni bir model oluşturmanız gerekecek. Ders diyor ki - tahmin aralığı ne kadar büyük olursa, hata o kadar büyük olur ve geniş aralıklarla tahmin, modelle birlikte dağılır. Derste açıklanan yöntemleri kullanarak gerçek zamanlı yeniden oluşturma imkansızdır.


Spesifik değil, ancak yazdığınız gibi, bazı şeylerin orada R'den daha uygun ve daha hızlı olduğu gerçeği
 
Maksim Dmitrievski :

Spesifik değil, ancak yazdığınız gibi, bazı şeylerin orada R'den daha uygun ve daha hızlı olduğu gerçeği

Evet, uygulanması çok daha uygun ve hızlı. Ama ne anlama geldiğini anlamadım - " eğer ssila bazı özel görevler için daha iyiyse, ... ". Neuronka ve Africa Neuronka ve tek soru, sonuca ulaşmanın daha kolay, daha hızlı ve daha düşük maliyetle nerede olduğudur.

Tehdit. Çarpım tablosunda nöronların eğitimini örneklerde gördüm. Diyelim ki 7 x 7'si var, peki, 48.7 civarında bir yerde çıkıyor. Komik.

 
Yuri Asaulenko :

Evet, uygulanması çok daha uygun ve hızlı. Ama ne anlama geldiğini anlamadım - " eğer ssila bazı özel görevler için daha iyiyse, ... ". Neuronka ve Africa Neuronka ve tek soru, sonuca ulaşmanın daha kolay, daha hızlı ve daha düşük maliyetle nerede olduğudur.

Tehdit. Çarpım tablosunda nöronların eğitimini örneklerde gördüm. Diyelim ki 7 x 7'si var, peki, 48.7 civarında bir yerde çıkıyor. Komik.


Yani, NN'yi öğrenmek için daha uygundur, ancak örneğin R'de bir veri madenci var ve MT ile iletişim kurmanın bir yolu zaten var.
 
Maksim Dmitrievski :

Yani, NN'yi öğrenmek için daha uygundur, ancak örneğin R'de bir veri madenci var ve MT ile iletişim kurmanın bir yolu zaten var.

SciLab'da optimizasyon ve genetik dahil olmak üzere Veri Madenciliği de vardır. Evet DLL yok, yazmanız gerekiyor. Ama bir C/C++ API var ve bağlanmak sorun değil ama tabii ki biraz zaman alacak. Ancak DLL yazma becerileri var ama sinir ağları ile bir çalışma yok ve her şeyin bir anda ve kendiliğinden olacağını düşünmüyorum.

Bilgisayarımda hem R hem de SciLab olmasına ve her ikisiyle de çalışıyorum, ancak R ile çok daha az sıklıkta - R, sonuçta kendi konu alanı için daha uygundur - İstatistiksel Hesaplama için R Projesi .

 
Maksim Dmitrievski :

Yani, NN'yi öğrenmek için daha uygundur, ancak örneğin R'de bir veri madenci var ve MT ile iletişim kurmanın bir yolu zaten var.

Ağlara ne yapıştırıyorsun? Çalışmıyorlar ve hepsi bu, sadece geçmiş yüzyıllardan kalma bir moda, muhtemelen mevcut olan ilk makine öğrenimi paketi.

Daha umut verici olanlar var: rastgele ormanlar, çeşitli adalar. Ve genel olarak, ızgaralar da dahil olmak üzere birkaç yüz paketin bulunduğu şapka sarma paketi ve bunlar arasında otomatik bir seçim yapabilirsiniz.


not.

Büyük olasılıkla burada ve burada çalışan ciddi ızgaralar. Yazar forumda, ticareti kesiyor, MT4 / 5 terminalleri ile iletişim ...


PSPS

R'yi skylab ile nasıl ciddi bir şekilde karşılaştırabilirsiniz? Bir çeşit köy paketi, herhangi bir derecelendirmede değil ...


SSSSPS

Ve genel olarak, bu modellerle ilgili değil, veri madenciliğiyle ilgili. Hedef değişkenle ilgili tahmin edicileri bulun - zengin olun.

Geri kalan her şey akıl oyunları.

1...320321322323324325326327328329330331332333334...3399
Yeni yorum