Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 337
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
Kaos Avcısı ne olacak? Belirli bir bağlantı ver
ayrıca ilginç
Hiç kimse bir strateji geliştirmek için aylarca uğraşmaz ve sonra gidip bir demo hesabında bunu göstermez. Bu tür şeyler gerçekten takas edilir ve işlemlerin geçmişi herkesten gizlenir. Hatta burada forumda, insanların birer birer iki komisyoncu üzerinde nasıl ticaret yaptıklarını, birer birer birer birer kurup diğerinde zararları tazmin ettiklerini okudum, böylece komisyoncu bile stratejiye göre hangi işlemlerin yapıldığını ve hangilerinin yapıldığını bilmiyor. sol.
Sonuçlar var. Bazen bulunan iyi tahmin edici kombinasyonları ve model, birkaç ay boyunca, daha sık - daha az kar getirir. Ama yerini başkaları alıyor.
Şahsen benim fikrim - nöronlar, ormanlar, gerilemeler - tüm bunlar Forex için çok zayıf. Bunun nedeni, fiyat hareketinin sürekli değişmesidir, bugün karlı olan kurallar bir hafta önce hiç karlı olmayabilir. Ve standart yaklaşım - birkaç ay boyunca göstergeleri ve fiyatı almak ve nöronu eğitmek - iki ay boyunca fiyat davranışı için aynı kuralları bulmanın gerekli olduğu anlamına gelir. Ancak böyle bir kural yoktur ve orada ne bulacağını kimse bilemez, ancak vakaların% 99'unda yanlış olacaktır. Bazen şanslı olabilirsiniz ve model bu %1'lik değere düşecektir, ancak bu, kâseden çok uzaktır ve bu tür Uzman Danışmanlar genellikle ilk stop loss'a kadar ticaret yapar ve sonra atılabilirler.
Şimdi, benzer kalıplardan sonra fiyatın nasıl davrandığına bakan ve bu tür istatistiklerin ticaretini yapan kalıp tanıma modelleri üzerinde çalışıyorum.
R'de ihtiyacım olan her şeyi yapacak bir paket görmedim, diğerlerinden bir araya getirilmiş bir modelim ve bisikletlerim var. Modelin en yakın açıklamasını başka bir konuda görmüştüm, kasenizi oluşturmaya bundan başlamanızı tavsiye ederim (aşağıdaki alıntı). Bu süreçte yeni problemler ortaya çıkacak, onlar üzerinde düşünmeniz ve denemeniz gerekecek.
2 ay yetmez çünkü. Kolyan'ın ne zaman ziyarete geleceğini tam olarak belirlemek mümkün değil.
Tüm başarı!
Yanılmıyorsam, RNN'nin MT5'te uygulanması son derece zor olacaktır ve iyi sonuçlar için, büyük işçilik maliyetleri ile satın alınmış veya kendi geliştirmeniz gerekir.
Ve MLP'de, fiyat bilgisi, mevcut çubuktaki göstergeler dışında, önceki 10-30 çubuk için her şeyi aynı iletirseniz, bu bir tür hafıza olacaktır. Nöronların bir kısmı mevcut durumu ve yakın geçmişteki durumun gelişiminin bir kısmını işleyecektir.
Zaten olması gerektiği gibi çalışmayacak, tamamen farklı çalışma prensipleri var.. MLP, tahmincileri basitçe al / sat gruplarına göre sınıflandırır, eğer yapabilirse, yapamazsa tekrar yulaf lapası üretecektir. çıktı. Onlar. MLP yerine rastgele ormanı kullanabilirsiniz, aynı şey olur ve zahmet etmeyin
OpenCL'de, çok tembel değilse))
OpenCL - ağda değil, yalnızca kendi makinesine güvenebilir gibi görünüyor. Korkarım 1. bilgisayar yeterli olmayacak.
Çerçevelerin yönüne bakıyorum ve her geçişin verilerini bir dosyaya kaydederek ALGLIB'yi yeniden yazıyorum, daha sonra örneğin her bininci geçişte (veya eğitim dönemi döngüsünün sonunda) bu dosya okunuyor ve aracılara izin veriliyor (dosya aracılığıyla) sonraki dönemi hesaplamak için. Zaten bir sorun görmeme rağmen - uzak aracılar izin dosyasını okuyabilir mi ....? çözmen gerek. yok gibi ((
https://www.mql5.com/en/articles/497 gibi sadece en basit seçenek için hesaplamaları yaymak mümkün olacak ama çok basit, tek katmanlı ve nasıl eğiteceğiniz belli değil. kendi komutları.
Çerçevelerin yönüne bakıyorum ve her geçişin verilerini bir dosyaya kaydederek ALGLIB'yi yeniden yazıyorum, daha sonra örneğin her bininci geçişte (veya eğitim dönemi döngüsünün sonunda) bu dosya okunuyor ve aracılara izin veriliyor (dosya aracılığıyla) sonraki dönemi hesaplamak için. Sorunu zaten görmeme rağmen - uzak aracıların izin dosyasını okuyup okuyamayacakları .... bunu çözmemiz gerekiyor.
https://www.mql5.com/en/articles/497 gibi sadece en basit seçenek için hesaplamaları yaymak mümkün olacak ama çok basit, tek katmanlı ve nasıl eğiteceğiniz belli değil. kendi komutları.
Orada, bu tür birkaç nöron oluşturun ve nöronlar arasındaki bağlantılar için girdilere ek ağırlıklar ekleyin (tıpkı girdi katmanı ve nöron arasındaki ağırlıklarda olduğu gibi), yalnızca girdiler çok iyi olacaktır. çok güzelsin. Ancak opencl gerekli olmayacak, bulutta hızla sayılacak
onlar. ilk nörondan ikinci katmandaki 5 nörona 5 bağlantı olacak ve onlardan çıktıyla 5 bağlantı daha olacak, bunun gibi bir şey
peki, optimize edicide ağırlık seçimi yoluyla öğrenir, ardından optimize ediciden en iyi çalıştırmayı seçer
Tam olarak hayal ettiğim buydu)
Sadece korkarım ki 5 nöron değil, en az 500 olacak (bellek benzetmesi olarak birkaç çubuğun yerine veri koyarsak).
Peki ya manuel veya zikzak komutları öğrenmeye ne dersiniz? Siktir etme?
Tam olarak hayal ettiğim buydu)
Ancak korkarım ki 5 nöron değil, en az 500 olacak (bellek benzetmesi olarak birkaç çubuğun yerine veri koyarsak).
Peki ya manuel veya zikzak komutları öğrenmeye ne dersiniz? Siktir etme?
Neden, zikzağın büyümesine veya düşmesine bağlı olarak çıkışta 0 veya 1 vereceksiniz, yani, girişte n çubukla kaydırılan tarihçe servis edilir ve tahmin çıkışta yükseliyor veya düşüyor
Neden, zikzağın büyümesine veya düşmesine bağlı olarak çıkışta 0 veya 1 vereceksiniz, yani, girişte n çubukla kaydırılan tarihçe servis edilir ve tahmin çıkışta yükseliyor veya düşüyor
Bu kodda https://www.mql5.com/ru/articles/497 hesaplanan çıktılar yerine ikame çıktılar kullanırsak, herhangi bir girdi verisi kombinasyonu için aynı sonucu alırız - her zaman önceden değiştirilmiş bir tane kullanırız Cevap. Onlar. eğitim olmayacak.
çok farklı çıktılar olacak
peki, anlıyorum, işte nöron olmayan)
çok farklı çıktılar olacak
fikrini anlamıyorum