Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 369
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
Bu arada, çıkışa doğru EURUSD M1 grafiğinde 10'dan 60'a (6 parça) periyotlarla trendlinearreg korelasyonunu kontrol ettim (zikziğim yok ama yakın bir şey).
-0.00,0.01,0.00,0.01,0.01,-0.01
-0.01'den 0.01'e korelasyon, yani. o hiç yok.
Bununla birlikte, Uzman Danışmanınız kar gösteriyor... geriye kalan tek şey, trend çizgisine bakarak ticareti manuel olarak işaretlemek ve grafiğin hareketlerine dayalı bazı kurallar icat etmektir, bence sıradan bir Uzman Danışman yazmak daha kolaydır. bu kurallara göre çalışın.
Peki, şimdi aynı regresyonun belirli kurallara göre, bir kayma veya birkaç regresyon (birkaç çıktı) ile çıktı artışları .. ve korelasyon normal olacaktır. Ve girdiler için farklı periyotlara sahip daha fazla regresyon var. MLP, garch gibi kendi içinde havalı bir regresyon modeli oluşturacak ve her şey açık iş olacak :) Ama genel olarak, iyilik için daha gelişmiş bir sinir ağına, örneğin LSTM'ye ihtiyacımız var.
benimki optimizer üzerinden çalıştırıldığı için kar gösteriyor bunlar kirli sonuçlar
Sonuçta, grafikte zikzaktan (veya başka bir yöntemden) elde edilen puanlara ek olarak, işlemlerin karlı olduğu onlarca an/çubuk vardır. Ve Ulusal Meclis, ticareti yalnızca bu öğrenme seçeneği için ayarlamaya çalışıyor.
Ve bu, trendlinearreg ile örnekte açıkça görülmektedir.
Bana öyle geliyor ki, doğru hedef işaretlemeyi bulmak, iyi girdiler bulmaktan daha da zor.
Sonuçta, grafikte zikzaktan (veya başka bir yöntemden) elde edilen puanlara ek olarak, işlemlerin karlı olduğu onlarca an/çubuk vardır. Ve Ulusal Meclis, ticareti yalnızca bu öğrenme seçeneği için ayarlamaya çalışıyor.
Ve bu, trendlinearreg ile örnekte açıkça görülmektedir.
Bu nedenle, NN, sistemin bir parçası, bir filtre veya farklı bir NS topluluğu olarak kullanılmalıdır.
Tüm ML, girdi değişkenlerinin çıktı değişkeni ile ilişkili olması gerektiği gerçeğine dayanır.
Aksi takdirde, TÜM MO modellerinde hiçbir anlamı yoktur.
Cidden yanılıyorsunuz. Korelasyon yalnızca bir DOĞRUSAL bağımlılıktır, y = kx, banal bir XOR veri seti bile, tek tek özelliklerin bir hedefle sıfır korelasyonunu verecektir, ancak doğrusal olmayan bir sınıflandırıcı için kolayca çözülebilir.
BUNU üç kez okudum - bu parçalar zorlukla anlaşılıyor ....
Ve ne?
Bir veya daha fazla (bir kısmının) girdi değişkeninin çıktı ile 0'a yakın bir korelasyona sahip olacağı bir çoklu regresyon alabilirim ve yine de model yüksek bir tahmin doğruluğu verecektir.
Ve ne?
Ve bu değişkenleri kaldırırsanız, sorunun boyutu azalır ve doğruluk artar.
Ve ne?
Gönderinizin anlamı nedir?
"Gereksiz" değişkenleri reddetme sorunu, modelin boyutunu küçültme sorununu çözmektedir.
DM için, model tahmininin doğruluğunu da arttırır.
Ulusal Meclis için, doğrulukla ilgili olarak bilmiyorum.
BUNU üç kez okudum - bu parçalar zorlukla anlaşılıyor ....
Ve ne?
Bir veya daha fazla (bir kısmının) girdi değişkeninin çıktı ile 0'a yakın bir korelasyona sahip olacağı bir çoklu regresyon alabilirim ve yine de model yüksek bir tahmin doğruluğu verecektir.
Ve ne?
Ve bu değişkenleri kaldırırsak problemin boyutu azalacak ve doğruluk artacaktır.
Ve ne?
Gönderinizin anlamı nedir?
che, che... ayy! imkanı yok!...
kontrol etmeyi bırakın bayım, kapıda değiliz)))
Özelliklerin hedefle ilişkili olması gerektiğini söylediniz, korelasyon göstermeyenler atılabilir, bunun böyle olmadığını söylüyorum, XOR alın ve kontrol edin, korelasyon olmayacak ve özellikler önemli, çünkü bağımlılık DOĞRUSAL DEĞİLDİR , hepsi bu, korelasyon yalnızca doğrusal bağımlılık bileşenini yakalar.
che, che... ayy! imkanı yok!...
kontrol etmeyi bırakın bayım, kapıda değiliz)))
Özelliklerin hedefle ilişkili olması gerektiğini söylediniz, korelasyonsuz olanlar atılabilir, bunun böyle olmadığını söylüyorum, XOR alın ve kontrol edin, korelasyon olmayacak ve özellikler önemli, çünkü bağımlılık DOĞRUSAL DEĞİLDİR , hepsi bu, korelasyon yalnızca doğrusal bağımlılık bileşenini yakalar.
Doğrusal korelasyonun 0'a eşit olacağı ve doğrusal olmayan bağımlılığın güçlü olacağı bir örnek verin.
Doğrusal korelasyonun 0'a eşit olacağı ve doğrusal olmayan bağımlılığın güçlü olacağı bir örnek verin.
XOR veri kümesi dedim
XOR veri kümesi dedim
Bir örnek var mı?
Gelen satırları ve giden veri satırlarını göster - yayınla