Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 429
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
(ler) koymayı unuttum :))
Hayır, yalan söylemezler. Aşağıda bir açıklama var (hiçbir şekilde bitirmeyeceğim bir makaleden :(
Tanıtım
Bugün, pratikte her iki yön de aktif olarak kullanılmaktadır. Bu iki yaklaşımın karşılaştırmalı deneyleri [ ], bir yaklaşımın diğerine göre önemli avantajlarını ortaya çıkarmadı, ancak yine de bir tane var. Önceden eğitilmiş sinir ağları, neredeyse eşit sonuçlarla eğitim ve hesaplama kaynakları için çok daha az örnek gerektirir. Bazı alanlar için bu çok önemli bir avantajdır.
İyi şanlar
Pekala, anladık :) Evet, öğrenme hızı özellikle hoş (modellerin kalitesi için bir artı), daha sonra makalelerinizdeki çevreleri kesinlikle deneyeceğim, fikirlerimin uygulanmasının nasıl bittiği, konu örneğin dünkü mütevazı modelimde olduğu gibi dönemler için çok ilginç ve karlı :) (çok küçük çünkü hala test ediyor)
Şimdiye kadar iyi. çok fazla uyuyor ve yeniden eğitim olmadan uzun aralıklarla çalışmıyor, ancak 2-3 aylık aralıklarla neredeyse mükemmel bir şekilde çalışıyor (ayarlanıyor?) hafta. Dürüst olmak gerekirse, test cihazında MO'yu tanımadan önce (kapanış fiyatlarında, kenelerde değil) böyle eğriler almadım. Ayrıca, hemen hemen tüm döviz çiftleri ve endeksler üzerinde iyi bir şekilde öğrenir (henüz döviz çiftlerini denemedim, çünkü sözleşmelerde çok az geçmiş var ve yapıştırma ile uğraşmak istemiyorum), yani. düşük riskli portföyler oluşturabilirsiniz.
Şimdi asıl görev, doğrusal olmayan ilişkiler ekleyerek test örneklerinde kararlılığı artırmaktır, görevin önemsiz olmadığı, ancak bir dereceye kadar (göründüğü gibi) çözülebilir olduğu söylenmelidir.
Kemancıya gerek yok (c).
Sonra okurum, hatırlamalıyım
Pekala, anladık :) Evet, öğrenme hızı özellikle hoş (modellerin kalitesi için bir artı), daha sonra makalelerinizdeki çevreleri kesinlikle deneyeceğim, fikirlerimin uygulanmasının nasıl bittiği, konu örneğin dünkü mütevazı modelimde olduğu gibi dönemler için çok ilginç ve karlı :) (çok küçük çünkü hala test ediyor)
Şimdiye kadar iyi. çok fazla uyuyor ve yeniden eğitim olmadan uzun aralıklarla çalışmıyor, ancak 2-3 aylık aralıklarla neredeyse mükemmel bir şekilde çalışıyor (ayarlanıyor?) hafta. Dürüst olmak gerekirse, test cihazında MO'yu tanımadan önce (kapanış fiyatlarında, kenelerde değil) böyle eğriler almadım. Ayrıca, hemen hemen tüm döviz çiftleri ve endeksler üzerinde iyi bir şekilde öğrenir (henüz döviz çiftlerini denemedim, çünkü sözleşmelerde çok az geçmiş var ve yapıştırma ile uğraşmak istemiyorum), yani. düşük riskli portföyler oluşturabilirsiniz.
Şimdi asıl görev, doğrusal olmayan ilişkiler ekleyerek test örneklerinde kararlılığı artırmaktır, görevin önemsiz olmadığı, ancak bir dereceye kadar (göründüğü gibi) çözülebilir olduğu söylenmelidir.
Görünüşe göre Reshetov'un RNN'sini TrendLinearReg ile gerçek olarak başlattınız - hala çalışıyor mu yoksa fikir çalışmadı mı?
Son zamanlarda daha önce aşina olduğum GARCH'a geri döndüm. Yıllarca süren makine öğreniminden sonra beni en çok şaşırtan şey, GARCH'ı para birimleri de dahil olmak üzere finansal zaman serilerine uygulama konusunda çok sayıda yayın oldu.
Derin ağlar için benzer bir şey var mı?
Ben regresyon yapmıyorum. Bu nedenle, bu alandaki yenilikleri takip ediyorum. Son gelişmelerden peygamber paketini beğendim.
Sınıflandırma için derin ağlar keskinleştirilmiştir.
İyi şanlar
Optimizasyon genellikle çok iyi sonuçlar verir... ama mesele bu değil.
Görünüşe göre Reshetov'un RNN'sini TrendLinearReg ile gerçek olarak başlattınız - hala çalışıyor mu yoksa fikir çalışmadı mı?
Tahmincileri değiştirdim, önce onları atmak istedim .. o zaman değil, şimdilik böyle bir ineğe ihtiyacım var) Moskova Bölgesi'nin çerçevesi Reshetov'da kaldı, diğer her şey yeniden yapıldı, MLP ekledim - yapmadım Beğenmedim, sanırım uzun bir süre, şimdi rand olacağım. orman ekle + süreçte görünen birkaç fikir daha.. Yani. genel olarak, bir komite istiyorum ya da birinin diğerine öğrettiği, böyle bir şey her zaman orijinali ister
Ama reg. açı, logaritmik grafiklere dayanıyorsa, hem giriş hem de çıkış için kendi başına iyidir.
Tahmincileri değiştirdim, önce onları atmak istedim .. o zaman değil, şimdilik böyle bir ineğe ihtiyacım var) Moskova Bölgesi'nin çerçevesi Reshetov'da kaldı, diğer her şey yeniden yapıldı, MLP ekledim - yapmadım Beğenmedim, sanırım uzun bir süre, şimdi rand olacağım. orman ekle + süreçte görünen birkaç fikir daha ..
Reshetovskaya ağına çok fazla giriş yok ... 3-6, aynı numarayı MLP'ye gönderirseniz, o zaman hızlı bir şekilde hesaplamanız gerekir.
Evet, ancak MLP'de çıkış sorunu ortaya çıkıyor. piyasayı yetkin bir şekilde yönlendirmek, bazı dönüşümler yapmak ve durağan bir dizi şeklinde beslemek yeterlidir.
PLUS MLP bu alglibovsky her seferinde aynı setlerde farklı şekilde eğitiliyor, 1 kez koştum, biri gösterdi, ikinci kez - diğeri ve böylece birkaç yineleme (5-7) döngüsünde farklı değerler verecek, nasıl çalışılacağı bu bilmiyorum. Bu yüzden daha fazla girdi eklemeye başladım (15'e kadar) ve yavaş yavaş öğrenmeye başladı. softmax kullandım. Toplulukları da denedim - genellikle uzun süre. Ve sonunda, azure makine öğrenmesindeki deneylerden, RF'nin neredeyse tüm basit ML modellerinden her zaman daha az hata verdiği, MLP'nin ise kural olarak en büyük hatayı verdiği görülüyor.. Belki sadece nasıl yapacağımı bilmiyorum. pişir, ama öyle görünüyor ki aslında daha kötü ve daha yavaş, ki burada San Sanych'ten onay buldum
Yani, basit sınıflandırıcılardan birini seçerseniz, kesinlikle RF, DNN ve diğer son küçük şeyler, RNN ve LSTM sıradadır. Basitten karmaşığa doğru gidiyoruz :)
Ama reg. açı, logaritmik grafiklere dayanıyorsa, hem giriş hem de çıkış için kendi başına iyidir.
Nasıl bir kayıt. açı ve günlük grafikleri?
Nasıl bir kayıt. açı ve günlük grafikleri?
TrendLineregr, belirli sayıda çubuk için regresyon çizgisinin eğimini gösterir - bu, zikzak yerine öngörücü ve hedef olarak da iyi bir göstergedir. Onlar. aslında, alıntıların gürültü bileşenini ortadan kaldırır (bence)
Peki, logo grafikleri saf grafiklerden değil, fiyatların logaritmasından alınmıştır.
Genel olarak, aynı grarch figürü ve arima her zaman regresyon analizidir , daha ilginç bir şey henüz icat edilmemiştir, bu nedenle insanlar onu kullandığından, onu bir biçimde veya başka bir şekilde kullanmanız gerektiği anlamına gelir.