Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 402
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
XGB - https://en.wikipedia.org/wiki/Xgboost - makine öğrenimi termonükleer silah.
Hft için 3 ay tam bir simülasyon döngüsü için yeterli değil çünkü modelin farklı pazarlarda, mod değişikliklerinde, flash çatılarda ve farklı kuğularda test edilmesi gerektiğinden, sentetik stres testi bunu gerçek pazar olarak yapamaz. Nihai model çoğunlukla bir haftadan fazla veri kullanmayacak, ancak yapılandırmak için her yerde bozulmadığından emin olmak için 1-3 yıllık örnekler üzerinde çalıştırılması gerekecek. 3 aylık veride öğrenebilirsiniz ve eğer veri bilimcileri işini bilirse, o zaman sıradan bir buggy biçme makinesi alırsınız, ancak bir gün, belki 3 ay sonra, belki yarım yıl sonra, "bilinmeyen bir şey" için her şey aniden bozulabilir. " Sebep, daha kesin olarak biliniyor, çünkü model piyasanın böyle bir meta durumuyla çarpışmadı ve amatör performans içeriyordu.
ah, peki, sistematik olarak yeniden eğitmek gerekiyor, 5 yıl sonra hft eğitiminin anlamı nedir, bunun için yeterli sinir veya kaynak olmayacak
ah, gradyan artırma .. Duydum, duydum ama yapmadım. Ormana ne kadar uzak olursa, şartlar o kadar zor olur
5 yıl sonra hft öğretmenin ne anlamı var bunun için ne sinirler ne de kaynaklar yetiyor
Belki LTCM'li adamlar da bu şekilde tartıştılar)) Modellerinde iki kez geriye baksalardı, bu kadar büyüleyici bir şekilde birleşmeyeceklerini söylüyorlar.
Her durumda, eğitim 5 yıl boyunca tüm numune üzerinde aynı anda devam etmez, anlaşılır bir şekilde kayan pencereli, sürekli öğrenme ile bir numune alır, ancak bir şey değiştiğinde modelin ne kadar hızlı "anlayacağını" bilmek önemlidir. Piyasada dramatik bir şekilde ve bu bir aykırı değil, birisinin o zaman aptallığı değil ve aniden ortaya çıkan bir trende karşı cesurca toplanmayacak, sonra Kolya'nın çağrısı.
Belki LTCM'li adamlar da bu şekilde tartıştılar)) Modellerinde iki kez geriye baksalardı, bu kadar büyüleyici bir şekilde birleşmeyeceklerini söylüyorlar.
Her durumda, eğitim 5 yıl boyunca tüm numune üzerinde aynı anda devam etmez, anlaşılır bir şekilde kayan pencereli, sürekli öğrenme ile bir numune alır, ancak bir şey değiştiğinde modelin ne kadar hızlı "anlayacağını" bilmek önemlidir. Piyasada dramatik bir şekilde ve bu bir aykırı değil, birisinin o zaman aptallığı değil ve aniden ortaya çıkan bir trende karşı cesurca toplanmayacak, sonra Kolya'nın çağrısı.
Mdya ...... işe iftira atmayı başarıyorsun, ama sen kendin tamamen farklı şeylerden bahsediyorsun. Kural olarak, model, denge eğrisinin destek çizgisini kırdığında uygunsuz olarak kabul edilir ve daha önce gösterdiğim gibi düzelir... Modelin çalışmasına güvenmek ya da güvenmemek felsefi bir sorudur. Kimse üç aylık verinin çok az olduğunu söylemiyor. AMA bir sorum var, onları nasıl topladığımı ve neye ait olduklarını nereden biliyorsunuz ?????? Bu sadece ilginç. Neden birdenbire, üç ay içinde pazarın gelişimi için tüm olası seçenekler sunulursa, modelin anlamını yitireceği fikrine kapıldınız?????
Piyasayı tahmin etmeden önce, ne olduğunu anlamanız gerekir. Evet, global dönemde piyasa değişiyor, AMA ben fiyatın nedeni olan verileri kullanıyorum yani fiyatı değiştiren bu veriler, tersi değil. Ayrıca, boşaltmadan sonra, çöplerden veri temizlemenin benzersiz bir işlemini uyguluyorum, bu yüzden bu tür modelleri alıyorum. Ticaretin kendisi benim için çok sıcak olmasa da. ACİL BİR ROBOT İHTİYACI VAR. Ve hemen izleyicilere bir soru... Gerçek ticarette teklifleri, konforları ve diğer çöpleri hesaba katan bir ticaret robotunun iskeletine sahip olan var mı?????
Kimse üç aylık verinin çok az olduğunu söylemiyor. AMA bir sorum var, onları nasıl topladığımı ve neye ait olduklarını nereden biliyorsunuz ?????? Bu sadece ilginç. Neden birdenbire, üç ay içinde pazarın gelişimi için tüm olası seçenekler sunulursa, modelin anlamını yitireceği fikrine kapıldınız?????
3 ay boyunca veri eğitimi aldıysanız, modelin çok daha uzun süre çalışmasını bekleyemezsiniz. Model hangi pazarda gördüyse, bu pazarla ticaret yapabilecek. Spesifik olarak, veri kümeniz genellikle tamamen saçmadır, üzerinde işlem yapmak kahve telvesi üzerinde tahmin edilmesi gereken bir şeydir. Aynısı, veriler hiç doğrusal olmadığında doğrusal bir model için katsayılar üreten "Reshetov makinesi" için de geçerlidir. <500 puanlık bir veri kümesinde, doğrusal modelin haftalarca çalışıldığı, çünkü "AI")))))))))) ..... Bilmiyorum .... bu martingale ve "depoyu overclock etmekten" daha saçma bir şey
3 ay boyunca veri eğitimi aldıysanız, modelin çok daha uzun süre çalışmasını bekleyemezsiniz. Model hangi pazarda gördüyse, bu pazarla ticaret yapabilecek. Spesifik olarak, veri kümeniz genellikle tamamen saçmadır, üzerinde işlem yapmak kahve telvesi üzerinde tahmin edilmesi gereken bir şeydir. Aynısı, veriler hiç doğrusal olmadığında doğrusal bir model için katsayılar üreten "Reshetov makinesi" için de geçerlidir. <500 puanlık bir veri kümesinde, doğrusal modelin haftalarca çalışıldığı, çünkü "AI")))))))))) ..... Bilmiyorum .... bu martingale ve "depoyu overclock etmekten" daha saçma bir şey
Haftaları düşün???? Alyoşa, peki, sen de öylesin ALYOSHA Ha ha ha .... peki, ne tür insanlar gitti. Tamam, Alexeyushka, sen bizimsin, önce buradaki makaleyi oku ve anlayacaksın ki üç ayda 500 puanımı topladım, çünkü sınıflandırıcıyı her çubuğa atmıyorum, ama belirli bir zamanda yapıyorum ve bu yüzden kapıyorum. 3 ayda 500 puanlık pazar ve modelinizin onun için düzgün bir şekilde eğitilmemiş olmasının nedeni, AI sisteminizin "FUCKING" olmasıdır. Hatta bir şekilde yüceltmek için parantez içine aldım :-) Ah Alyoşa, Alyoşa ...... Sonra haftasonuna bakıyorum ve troller uyanmış ..... Tamam, şahsen umurumda değil, ben' Size son bir sır vereceğim, böylece gelişmek için, böylece "bir somunu ezdiğinizi" anlarsınız.
Veri setimi %50'den daha kötü bulan herkese ithaf olunur !!!!!!! AI sisteminiz doğru şekilde oluşturulmamış veya bir hataya sahip VEYA!!!!!!!! Ve sonra tambur rulosu .... Sisteminiz, çalışılan materyal miktarı ile sınırlıdır, 2-3 hafta içinde doğru öğrenebilen ızgaralar kullanırsanız (tamamen yeniden eğitim olmadığını bir kural haline getirelim) ve çalışır. bir veya iki haftalığına dışarıda. Bu tür sistemler var ve onlarda yanlış olan bir şey yok BU ÇALIŞIYOR!!!! ANCAK üzerine büyük bir veri ağını düşürdüğünüzde, korkunç bir şekilde aşırı eğitime veya yetersiz eğitime başlar, bu da sonuçta büyük eğitim hatalarına yol açar ve veri kümesinin boktan olduğunu düşünmeye başlarsınız, bu da AI sistemleriniz için oldukça makul. ANCAK, AI sistemi gerçekten harika olduğunda, başarısız olduğunuz bu veri setinde bile bir model oluşturabilir (ve yeniden eğitemez) .... Görüyorsunuz !!!! Sadece model çok sayıda girdiden oluşacak, bence 10-12 ve polinom yeterince uzun olacak ve inanın bana böyle bir modelin %50'den fazla kârı olacak. Aksine, RESHETOV optimizer için bile bir sınır vardır, ancak başaramayanlardan çok daha fazladır ..... Bunun gibi bir şey .....
Ve en ilginç olanı, bu optimize edicinin çalışmasının ana sonucunun genelleme yüzdesi olması ve ben %100 genelleme seviyesine sahip modeller inşa ettim. Ancak numunedeki bir artışla yüzde düşmeye başlar ve bir an gelir %50'nin altına düşer ve ardından model boşalmaya başlar. Ama burada 50 işaretine yaklaşık bir yaklaşım olacak. Öyle ya da böyle, verilerde bir balık varsa, o zaman onu bulur, değilse, o zaman selyavi.....
Ayrıca seçilen değişken için verilerin ne kadar iyi olduğu sorusuna da çok iyi cevap veriyor, eğer veriler tam bok ise hemen görünür olacak ....
Çıldırdım, gönderdiğim veri setini kırdım ve örneklerden biri 138 satır çıktı, başlattım, bekliyorum .... sonucu göndermek ilginç olacak ....
Haftaları düşün???? Alyosha, peki, sen de öylesin ALYOSHA Ha ha ha .... peki, ne tür insanlar gitti. Tamam, Alexeyushka, sen bizimsin, önce buradaki makaleyi oku ve anlayacaksın ki üç ayda 500 puanımı topladım, çünkü sınıflandırıcıyı her çubuğa atmıyorum, ama belirli bir zamanda yapıyorum ve bu yüzden kapıyorum. 3 ayda 500 puanlık pazar ve modelinizin onun için düzgün bir şekilde eğitilmemiş olmasının nedeni, AI sisteminizin "FUCKING" olmasıdır. Hatta bir şekilde yüceltmek için parantez içine aldım :-) Ah Alyoşa, Alyoşa ...... Sonra haftasonuna bakıyorum ve troller uyandı ..... Tamam, şahsen umurumda değil, ben' Size son bir sır vereceğim, böylece gelişmek için, böylece "bir somunu ezdiğinizi" anlarsınız.
Veri setimi %50'den daha kötü bulan herkese ithaf olunur !!!!!!! AI sisteminiz doğru şekilde oluşturulmamış veya bir hataya sahip VEYA!!!!!!!! Ve sonra tambur rulosu .... Sisteminiz, çalışılan materyal miktarı ile sınırlıdır, 2-3 hafta içinde doğru öğrenebilen ızgaralar kullanırsanız (tamamen yeniden eğitim olmadığını bir kural haline getirelim) ve çalışır. bir veya iki haftalığına dışarıda. Bu tür sistemler var ve onlarda yanlış olan bir şey yok BU ÇALIŞIYOR!!!! ANCAK üzerine büyük bir veri ağını düşürdüğünüzde, korkunç bir şekilde aşırı eğitime veya yetersiz eğitime başlar, bu da sonuçta büyük eğitim hatalarına yol açar ve veri kümesinin boktan olduğunu düşünmeye başlarsınız, bu da AI sistemleriniz için oldukça makul. ANCAK, AI sistemi gerçekten harika olduğunda, başarısız olduğunuz bu veri setinde bile bir model oluşturabilir (ve yeniden eğitemez) .... Görüyorsunuz !!!! Sadece model çok sayıda girdiden oluşacak, bence 10-12 ve polinom yeterince uzun olacak ve inanın bana böyle bir modelin %50'den fazla kârı olacak. Aksine, RESHETOV optimizer için bile bir sınır vardır, ancak başaramayanlardan çok daha fazladır ..... Bunun gibi bir şey .....
Ve en ilginç olanı, bu optimize edicinin çalışmasının ana sonucunun genelleme yüzdesi olması ve ben %100 genelleme seviyesine sahip modeller inşa ettim. Ancak numunedeki bir artışla yüzde düşmeye başlar ve bir an gelir %50'nin altına düşer ve ardından model boşalmaya başlar. Ama burada 50 işaretine yaklaşık bir yaklaşım olacak. Öyle ya da böyle, verilerde bir balık varsa, o zaman onu bulur, değilse, o zaman selyavi.....
Ayrıca seçilen değişken için verilerin ne kadar iyi olduğu sorusuna da çok iyi cevap veriyor, eğer veriler tam bok ise hemen görünür olacak ....
Çıldırdım, gönderdiğim veri setini kırdım ve örneklerden biri 138 satır çıktı, başlattım, bekliyorum .... sonucu göndermek ilginç olacak ....
Seninle tartışmayacağım, tartışacak bir şey yok, tam bir sapkınlıksın, “% 100 genelleme”)))))) Bence doğrusal ve doğrusal olmayan arasındaki farkı bile anlamıyorsun modeli. Ve “Reshetov makinesi” doğrusaldır, hatta c XOR bunu yapamaz, bir tür psödogenetik, lanet olası bebek konuşması ile ayırma hiperdüzleminin katsayılarının aptalca optimizasyonu ...
İşte bu, çocukları rahatsız etmiyorum, ben kötü, kötü bir amcayım, Noel Baba'nın olmadığını söyledim)))
Seninle tartışmayacağım, tartışacak bir şey yok, tam bir sapkınlıksın, “% 100 genelleme”)))))) Bence doğrusal ve doğrusal olmayan arasındaki farkı bile anlamıyorsun modeli. Ve “Reshetov makinesi” doğrusaldır, hatta c XOR bunu yapamaz, hiperdüzlem katsayılarının bir tür psödogenetik tarafından aptalca optimizasyonu, lanet olası bebek konuşması ...
İşte bu, çocukları rahatsız etmiyorum, ben kötü, kötü bir amcayım, Noel Baba'nın olmadığını söyledim)))
EVET!!!!! Yani ben sadece Noel Baba'yım!!! Ve her yıl çocukları bu harika tatilde tebrik ediyorum. Burada kaybetmeyi bile başardın :-)
Seninle tartışmayacağım, tartışacak bir şey yok, tam bir sapkınlıksın, “% 100 genelleme”)))))) Bence doğrusal ve doğrusal olmayan arasındaki farkı bile anlamıyorsun modeli. Ve “Reshetov makinesi” doğrusaldır, hatta c XOR bunu yapamaz, bir tür psödogenetik, lanet olası bebek konuşması ile ayırma hiperdüzleminin katsayılarının aptalca optimizasyonu ...
İşte bu, çocukları rahatsız etmiyorum, ben kötü, kötü bir amcayım, Noel Baba'nın olmadığını söyledim)))
Şimdi sanırım %100 genelleme seviyesi ile modeli çöpe atacağım....
Şimdi sanırım %100 genelleme seviyesi ile modeli çöpe atacağım....