Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 380
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
ve tahmin "Yaşasın!"
bu arada, oynaklık düşükken "EVET"in tolere edilebilir bir şekilde tahmin ettiğini yazıyorlar.
Kodu görebiliyor musunuz?
Kodu görebiliyor musunuz?
önceki sayfadaki bağlantıyı takip edin.
Hiçbir şey anlamadım.
Bir "Strateji" tablosu ve bir "Al ve Tut" tablosu var. EURUSD grafiği nerede?
Hiçbir şey anlamadım.
Bir "Strateji" tablosu ve bir "Al ve Tut" tablosu var. EURUSD grafiği nerede?
Üzgünüz, sonraki gönderiye geçtim ve aşağıdaki tabloyu buldum.
Çok ilginç şeyler.
İlgili işlevlerin uygulanabilirliğini haklı çıkaracak yeterli test yoktur.
iyi, çünkü grarch hazır anlamlı bir modeldir ve MO sadece MO'dur. Kulede bir ders kitabı aldım, orada bir kurtçuk var, okudum)
MO her zaman hazır anlamlı bir modeldir. Bazen o kadar anlamlıdır ki, nasıl çalıştığını hemen anlayamazsınız. İşte gradyan artırma hakkında bir makale, örneğin https://habrahabr.ru/company/ods/blog/327250/ Bir makale, açıklamalar ve formüller var ama mql'ye aktarma isteğimi gerçekleştiremedim, öyle çok zor.
Mesele biraz farklıdır, anlamlılıkta değil, dar uzmanlaşmada.
Arima, garch - göstergeler ve TA olmadan doğrudan fiyatlar ile çalışın. Bunu yapmak için, fiyat serisini durağan bir vektöre dönüştürmek için yerleşik bir algoritmaları var ve hatta önceki hatalara bağlı olarak tahminleri düzeltme (MA bileşeni) gibi incelikler bile var. Ancak aynı zamanda, diğer (fiyatlar değil) veriler için işe yaramazlar, bu modeller örneğin resimleri sınıflandıramayacak.
Zaman serilerini eğitim için nörona aktarırsanız, fiyatın herhangi bir otokorelasyonunu, mevsimsel ve trend bileşenlerini aramaz, nöron nasıl olduğunu bilmez. Sadece kendisine ne verildiğini hatırlayacak ve test veya gerçek ticaret sırasında yeni veriler için geçmişteki benzer fiyat vektörlerini "hatırlayacak" ve daha önce olduğu gibi ticaret yapacak ve bu da Forex'te bir düşüş anlamına geliyor.
Nöronun fiyatı tahmin etmek için yardıma ihtiyacı var - ilk önce, Arima gibi otokorelasyonu, trendi, mevsimselliği belirleyebilecek ve bu göstergelerin değerlerini nörona aktarabilecek göstergeleri kendiniz bulun. O zaman Arima ve Garch'a yetişmek için en azından biraz şansı olacaktı.
Ayrıca önemli olan - Arima, zamanı dikkate alarak bir tahminde bulunur. Bu model, fiyatların geldiği sırayı açıkça hatırlar ve tahmin için bir tür kayan pencere kullanır, son birkaç fiyatı alır ve onlar için bir tahmin yapar. Fiyatların hangi sırayla geldiğine dair hiçbir ipucu olmadan tüm eğitim masasıyla anında çalışan bir nöronun aksine.
MO her zaman hazır anlamlı bir modeldir. Bazen o kadar anlamlıdır ki, nasıl çalıştığını hemen anlayamazsınız. İşte gradyan artırma hakkında bir makale, örneğin https://habrahabr.ru/company/ods/blog/327250/ Bir makale, açıklamalar ve formüller var ama mql'ye aktarma isteğimi gerçekleştiremedim, öyle çok zor.
Mesele biraz farklıdır, anlamlılıkta değil, dar uzmanlaşmada.
Arima, garch - göstergeler ve TA olmadan doğrudan fiyatlar ile çalışın. Bunu yapmak için, fiyat serisini durağan bir vektöre dönüştürmek için yerleşik bir algoritmaları var ve hatta önceki hatalara bağlı olarak tahminleri düzeltme (MA bileşeni) gibi incelikler bile var. Ancak aynı zamanda, diğer (fiyatlar değil) veriler için işe yaramazlar, bu modeller örneğin resimleri sınıflandıramayacak.
Zaman serilerini eğitim için nörona aktarırsanız, fiyatın herhangi bir otokorelasyonunu, mevsimsel ve trend bileşenlerini aramaz, nöron nasıl olduğunu bilmez. Sadece kendisine ne verildiğini hatırlayacak ve test veya gerçek ticaret sırasında yeni veriler için geçmişteki benzer fiyat vektörlerini "hatırlayacak" ve daha önce olduğu gibi ticaret yapacak ve bu da Forex'te bir düşüş anlamına geliyor.
Nöronun fiyatı tahmin etmek için yardıma ihtiyacı var - ilk önce, Arima gibi otokorelasyonu, trendi, mevsimselliği belirleyebilecek ve bu göstergelerin değerlerini nörona aktarabilecek göstergeleri kendiniz bulun. O zaman Arima ve Garch'a yetişmek için en azından biraz şansı olacaktı.
Ayrıca önemli olan - Arima, zamanı dikkate alarak bir tahminde bulunur. Bu model, fiyatların geldiği sırayı açıkça hatırlar ve tahmin için bir tür kayan pencere kullanır, son birkaç fiyatı alır ve onlar için bir tahmin yapar. Fiyatların hangi sırayla geldiğine dair hiçbir ipucu olmadan tüm eğitim masasıyla anında çalışan bir nöronun aksine.
MO hazır anlamlı bir model değil, bir süreçtir :) ve grarch bir modeldir. Nasıl karşılaştırabilirsin ki? :)
Olan her şeyi çok iyi anlıyorum, var olduğunu bile bilmeden bir tür gargara gittim. Ve bir nöron ne yapar? ANLAMLI modelimi uzun zamandır oluşturuyorum :) peki, ne kadar zaman önce, 2. haftalarda bu arada, tüm bu makaleler çoğunlukla solcu .. peki, genel eğitim için okumak ilginç
Ve bu arada, Forex sisteminin karmaşıklığı, etkinliğini hiçbir şekilde karakterize etmez.Nasıl karşılaştırabilirsin ki? :)
MO her zaman bir model içerir ve neredeyse her zaman test edilmiş bir tür çalışma süresi alır. Örneğin, bir nöron veya gradyan artırma , o kadar çok çaba ve zaman (algoritmaların onlarca yıllık evrimi) yaratılmalarına yatırıldı ki, Arima'dan bile daha anlamlı olabilirler.
MO her zaman bir model içerir ve neredeyse her zaman test edilmiş bir tür çalışma süresi alır. Örneğin, bir nöron veya gradyan artırma, o kadar çok çaba ve zaman (algoritmaların onlarca yıllık evrimi) yaratılmalarına yatırıldı ki, Arima'dan bile daha anlamlı olabilirler.
Peki, ne tür bir model var - regresyon veya sınıflandırma :) Bir nöronun yapabileceği tek şey bu
MO her zaman hazır anlamlı bir modeldir. Bazen o kadar anlamlıdır ki, nasıl çalıştığını hemen anlayamazsınız. İşte gradyan artırma hakkında bir makale, örneğin https://habrahabr.ru/company/ods/blog/327250/ Bir makale, açıklamalar ve formüller var ama mql'ye aktarma isteğimi gerçekleştiremedim, öyle çok zor.
Mesele biraz farklıdır, anlamlılıkta değil, dar uzmanlaşmada.
Arima, garch - göstergeler ve TA olmadan doğrudan fiyatlar ile çalışın. Bunu yapmak için, fiyat serisini durağan bir vektöre dönüştürmek için yerleşik bir algoritmaları var ve hatta önceki hatalara bağlı olarak tahminleri düzeltme (MA bileşeni) gibi incelikler bile var. Ancak aynı zamanda, diğer (fiyatlar değil) veriler için işe yaramazlar, bu modeller örneğin resimleri sınıflandıramayacak.
Zaman serilerini eğitim için nörona aktarırsanız, fiyatın herhangi bir otokorelasyonunu, mevsimsel ve trend bileşenlerini aramaz, nöron nasıl olduğunu bilmez. Sadece kendisine ne verildiğini hatırlayacak ve test veya gerçek ticaret sırasında yeni veriler için geçmişteki benzer fiyat vektörlerini "hatırlayacak" ve daha önce olduğu gibi ticaret yapacak ve bu da Forex'te bir düşüş anlamına geliyor.
Nöronun fiyatı tahmin etmek için yardıma ihtiyacı var - ilk önce, Arima gibi otokorelasyonu, trendi, mevsimselliği belirleyebilecek ve bu göstergelerin değerlerini nörona aktarabilecek göstergeleri kendiniz bulun. O zaman Arima ve Garch'a yetişmek için en azından biraz şansı olacaktı.
Ayrıca önemli olan - Arima, zamanı dikkate alarak bir tahminde bulunur. Bu model, fiyatların geldiği sırayı açıkça hatırlar ve tahmin için bir tür kayan pencere kullanır, son birkaç fiyatı alır ve onlar için bir tahmin yapar. Fiyatların hangi sırayla geldiğine dair hiçbir ipucu olmadan tüm eğitim masasıyla anında çalışan bir nöronun aksine.
+++