Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 533
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
evet neden iyi değil MO, AI icat edilene kadar esasen optimizasyondur
genetik MO için de geçerlidir
Dahası, oldukça umut verici, melez bir yön var - gelişen NEAT sinir ağları.
"Optimizasyon"da kriterler önemlidir. Maksimum kar için optimizasyon çok iyi değil. iyi kriter. Aynı zamanda, pratikte sıklıkla gördüğümüz, özellikle forumda bunun gelecekte bir şekilde işe yarayacağına inanmak için hiçbir neden yok.
illa ki maksimum karla değil, R^2 ile mümkündür, son zamanlarda makalede önerildiği gibi veya başka bir şekilde, özel kriterler vardır. Mesele burada değil, opt aracılığıyla kararlı bağımlılıklar bulmaktır. Birkaç toptan alınır. tüm modüllerin içinden geçildiği hiperparametreler, diyelim ki bir dizi özellik veya def'e göre başka bir şey. kurallar .. daha açıksa) o zaman en iyi koşular seçilir ve neden en iyi oldukları ve neyin bu kadar ilginç olduğu analiz edilir ve ancak o zaman sistem mayınlı şeylerden toplanır ve bundan sonra artık optimize edilmez
Dahası, oldukça umut verici, melez bir yön var - gelişen NEAT sinir ağları.
yine senden yeni bir şey, yardım için Google'a gideceğim :)
Dahası, oldukça umut verici, melez bir yön var - gelişen NEAT sinir ağları.
Son bir kaç aydır aklımdan geçenleri dile getirdin ama bir türlü fikir oluşturamadın.
DÜZENLİ
Konunun kendisi ilginç, ancak forex testini geçemedi. Konuda bununla ilgili bazı yazılar vardı, R - https://github.com/ahunteruk/RNeat için bir paket bile var.
Birkaç kelimeyle NEAT - geleneksel eğitim yerine genetik bir algoritma kullanarak bir nöronun ağırlıklarını seçiyoruz.
İşte eylem halindeki bir algoritma örneği, bir nöron Mario oyununu oynamayı öğreniyor https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
Nöronların normal eğitimi sırasında, eğitimi zamanında durdurmak için bazen eğitimi duraklatabilir ve yeni verilerdeki fazla uyumu kontrol edebilirseniz, bu NEAT ile çalışmaz, genetik, isabet edene kadar fitness işlevini en iyi karşılayan ağırlıkları arayacaktır. limiti, sonuç olarak, modelin güçlü bir fazla uyumu ve işe yaramazlığı elde edilir. yeni veriler üzerinde.
Gerçek keneler için test, bu gerçek zaman. Ve test cihazını kullanmamanız çok kötü.
Bunu duymak garip, metatrader test cihazında "gerçek keneler" yok, bunlar üretiliyor, matematiksel anlamda bir sonraki mumun (O + H + L + C) / 4'ünün açılması / kapanması gibi bir şey. bundan önce sinyal belirdi.
Bu değiş tokuşun (bittrex) eksi yönü, api'lerinin ohlc değerleri alma işlevlerine sahip olmamasıdır.
Hayır, var. Sadece bazı nedenlerden dolayı hala belgelenmiş api 2.0'a sahip değiller, infa İnternetin en önemli noktalarında bir yerde ((
Mum istek örneği: bittrex.com/Api/v2.0/pub/market/GetTicks?marketName=BTC-ETH&tickInterval=day&_=1499127220008
Mumları kötü, onları kendi orderlog'larından yapmıyorlar, ama bir şekilde onları diğer kaynaklardan topluyoruz, yüksek loos onların çizelgelerinden çok daha güçlü olabilir, yine de tick yazmanız gerekecek.Hayır, var.
Gerçekten var, teşekkürler.
Bunu duymak garip, metatrader test cihazında "gerçek keneler" yok, bunlar üretiliyor, matematiksel anlamda bir sonraki mumun (O + H + L + C) / 4'ünün açılması / kapanması gibi bir şey. bundan önce sinyal belirdi.
metatrader'ın karasal ağında gerçek keneler olmadığı gerçeğini duymak garip, platformla çalışmanın toptancılığı hissediliyor
Merhaba!!! Bilinen soru. AI'nın yeniden optimizasyon olmadan mümkün olduğu kadar uzun süre çalışması NASIL YAPILIR???? Şahsen, iki cevap görüyorum.
1. Girdilerin kalitesini iyileştirmek, yani çıkış NEDENİ olacak böyle bir girdi bulmak. Görev bir saat için son derece zor ve imkansız, çünkü bu tür girişler prensipte doğada olmayabilir.
2. Eğitim süresini uygun model kalitesi seviyesi ile artırın. Düşündüğüm ve analiz edeceğim yaklaşım bu.....
İki ağdan oluşan bir komite kullanarak "Evet", "Hayır" ve "Bilmiyorum" olmak üzere üç durum elde ederiz - iki ağ farklı yönlere baktığında, sonuç budur ve onu kullanmaya çalışacağız.
İlk olarak, ağı 1000 kayıt üzerinde eğitiyorum. Kural olarak, bunların yaklaşık %60'ı "Bilmiyorum" statüsünü alacak, daha sonra onu yalnızca "Bilmiyorum" durumlarında eğittiğimiz ikinci seviye bir model oluşturuyoruz ve ikinci seviyede, 600 kayıttan yaklaşık 300'ü tanımsız olacaktır. Aynen öyle yegenlerim boost kullanıyoruz. TObish, ağın çoklu yeniden eğitimini gerçekleştirir. Üçüncü seviyeye ulaşmayı başardım. Bu, modeli yaklaşık üç aylık TF M15 bölümünde eğitmeyi mümkün kıldı. Kabul ediyorum, modelleri hazırlama süreci iki günden fazla sürdü, peki, 6 sinyal modeli + 8 geri alma modeli oluşturmanın gerekli olduğunu düşünürseniz şaşırtıcı değil, ancak tüm bu zaman sadece performansı artırmak için harcanıyor. TS'nin yeniden optimizasyon ve insan katılımı olmadan en az bir aya kadar.
Bu resim aracın eğitim süresini göstermektedir. Test, mevduat girme olasılığı olmadan bir lotta gerçekleştirildi. Yani, ROLLBACK modeli olmadan!
"Karlılık" konusuna dikkat edin. Bu sınırlar içinde 2'den 5'e kadar üstte olmamalıdır. Bu göstergenin yüksek seviyesi, IMHO'yu yeniden eğitmenin bir işareti olduğundan. Millet Meclisi bu bölümü öğrendiğinde.
Bir sonraki resimde rollback modelini bağladım. Yani bir sinyal geldiğinde bir geri dönüş olup olmayacağını analiz ediyoruz ve “Evet” ise erteleyeceğiz, “Hayır” ise piyasaya gireceğiz. Burada yaklaşık dört modelden modele yatırım kullanılır ve görüldüğü gibi sonuç "Karlılık" parametresi açısından çok daha iyidir. Aslında bu yöntem, denge eğrisinin daha düzgün artan bir forma sahip olması için tasarlanmıştır.
Kural olarak, işlem sayısı azalır, kâr biraz azalır ve kârlılık artar, aslında gördüğümüz budur.
Ancak eğitim alanındaki göstergelerin çok az şey ifade ettiğini biliyoruz ve bu böyle. AMA düşündüm ve çok önemli bir soruyu yanıtladım "Eğitimin kalitesi nasıl değerlendirilir?", Modelinizin pazarı ne kadar iyi genelleştirdiğini ve genel olarak bunu nasıl yapabileceğini nasıl öğrenebilirim ??? Cevap yüzeydeydi ve çok basitti. Başka bir test aralığına ihtiyacınız var !!!!!! Ama hangisi? ..... devamında bununla ilgili daha fazla bilgi ....