Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 692

Yeni yorum
 
Michael Marchukajtes :

Bu ilk seçenektir ve ikincisi, nispeten kısa bir süre için adaptasyon olmadan küçük modeller oluşturmaktır. Yani piyasada baskınlar konuşmak için. Geldi, optimize edildi, sıradan insanlardan birkaç iyi anlaşma aldı ve bir dahaki sefere kadar böyleydi....

botun uzun süreli hafızasını kesebilirsin ve her gün yeniden doğar, ancak uzun vadeli deneyim eksikliği her zaman başarısız ve köstebek günüdür.

 
San Sanych Fomenko :

Düşünmeme gerek yok - benim için bu, oldukça geniş bir deneysel sonuç arşiviyle geçmiş bir aşama.

Yazdıklarımı defalarca tekrarlayacağım.

1. Hedef PO

2. Bu hedef için yaklaşık 200 tahminci buldum

3. "Hedefe etki etme" algoritmasına göre 200'den 27 tahminci seçtim

4. Her bir çubukta, 27 tahmin ediciden, tahmin edicileri rfe ile seçiyorum, seçilenlerin sayısı 27 üzerinden 6-7 ile 15 arasında değişiyor.

5. rf'yi özelleştirin. Montaj hatası %30'dan biraz daha azdır.


Sonsuz döngüler yok. %30 çok iyi bir sonuç ama teoride. Böyle bir sonuç üzerine pratik bir danışman oluşturamadım, trend göstergeleri eklemek zorunda kaldım. Şimdi göstergeleri (önemsiz) GARCH olarak değiştiriyorum.

Kanıtlanması gereken neydi, yaklaşımlar aynı çünkü prensip bu ama nasıl bir rfe?

not Modellerim, çıkışındaki okun yukarı veya aşağı olduğu göstergelerde dikkate alınır. Expert Advisor, güvenilir bir "Açıcı" işlevine sahiptir.

 
San Sanych Fomenko :

Düşünmeme gerek yok - benim için bu, oldukça geniş bir deneysel sonuç arşiviyle geçmiş bir aşama.

Pekala, bunu başaramadığımıza göre bizim için yapacak bir şey yok.

Sizden daha zeki olduğumuzu düşünebilirsiniz :)

not Kendimi başkalarının deneyimlerinden öğrenmek için eğitiyorum

 
Maksim Dmitrievski :

botun uzun süreli hafızasını kesebilirsin ve her gün yeniden doğacak, ancak uzun süreli deneyim eksikliği her zaman başarısız ve köstebek günüdür.

Sabahları günlük yeniden optimizasyon iyi değil, burada katılıyorum. Aracın çalışması için biraz daha uzun bir aralığa ihtiyaç vardır. M15'te bir haftam var. Model için güven aralığının yaklaşık 20 olduğu ve 5'i OOS'ta (Cuma) kalan 15'i zaten çalışıyor, genellikle günde 3-4 işlem, eğitimde 40 sinyali sayın, işte bir haftanız var! Ve sonra yine Groundhog Day, ya da daha doğrusu Groundhog Week, Eh, bu iş ... yapılacak bir şey yok :-) Her ne kadar hoşuma gitse de ve Steve Jobs haklıydı. "Yüksek ücretli bir hobiden daha iyi bir iş yoktur"

 
Maksim Dmitrievski :

Pekala, bunu başaramadığımıza göre bizim için yapacak bir şey yok.

Sizden daha zeki olduğumuzu düşünebilirsiniz :)

not Kendimi başkalarının deneyimlerinden öğrenmek için eğitiyorum

İşe yaramadığını söylemedim. Ortaya çıktı ve hatta bazı finansal sorunları çözmeyi bile başardı.

Ancak danışman yeniden eğitildi ve göstergeler, kurtulmaya çalıştığım kaynaktı.

 
Michael Marchukajtes :

"Yüksek ücretli bir hobiden daha iyi bir iş yoktur"

Jobs'tan 200 yıl önce bu pozisyon, Saint-Simon ütopik sosyalizmin temellerini attı.

 
San Sanych Fomenko :

Jobs'tan 200 yıl önce bu pozisyon, Saint-Simon ütopik sosyalizmin temellerini attı.

Oldukça mümkün. tartışmayacağım...

 
Michael Marchukajtes :

Ancak bir VI metriğinin yeterli olmayacağını düşünüyorum. Artıklığı hesaplamaya çalışmalı ve sütun sayısını daha da azaltmaya çalışmalıyız.

Belki karşılıklı bilgilere ek olarak girdi verilerini çıktıya değerlendirmenizi sağlayan hazır fonksiyonlar vardır????

R, tahmin edicilerin (sütunların) seçimi de dahil olmak üzere birçok durum için birçok kitaplığa (paket) sahiptir.
https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html resmi olarak desteklenen kütüphanelerdir ve github'da yüzlercesi daha vardır. Orada ihtiyacınız olanı anahtar kelimelerle arayabilirsiniz.

Bir hedefle her tahmin edicinin VI'sını belirlemek için, vtreat paketi iyi çalışıyor (designTreatments işlevi, bu sitede arama yaparak adını arayın, örneklerle bu konuya birçok bağlantı verecektir)
Ayrıca yakın zamanda iyi bir öngörücü seti bulmak için FSelector paketinin nasıl kullanılacağına dair bir örnek verdim - https://www.mql5.com/en/forum/86386/page643#comment_6472393
Orada başka insanlar birkaç başka paket önerdi - FSelectorRcpp, CORElearn, VSURF, VarSelRF, Boruta.

Boruta bana kullanımı en kolayı gibi görünüyor (ama belki de en iyisi değil), sadece bu kodu çalıştırmanız ve beklemeniz gerekiyor -

 # install.packages( "Boruta" , dependencies=T) # эту строчку нужно запустить всего 1 раз чтобы автоматически установить пакет
# library (Boruta) # эту строчку нужно запустить каждый раз когда вы заново открываете R или RStudio, чтоб загрузить пакет в память
forexFeatures <- read.csv2( "Qwe.txt" , dec="." )
Boruta(TargetProf ~ . , data = forexFeatures) #запуск с дефолтными параметрами
Boruta(TargetProf ~ . , data = forexFeatures, doTrace = 1 , maxRuns = 1000 ) #больше логов на экране, и больше итераций алгоритма, результат должен быть качественней чем дефолтный
Kod, " önemli olarak onaylanan 4 öznitelik: AD10, Del, Del2, N; " verecek, böylece sadece bu 4'ü alabilir ve modeli bunlarla eğitmeyi deneyebilirsiniz.
N (seri numarası) da, sınıf 1'in dosyanın başında küçük N ile yoğunlaştırılmış olması nedeniyle iyi olarak kabul edildi. Genel olarak, ilk önce sadece kullanıcı için bilgi taşıyan bu tür sütunları tablodan çıkarmak ve modeller için değil. 
forexFeatures <- forexFeatures[,-1]
Boruta(TargetProf ~ . , data = forexFeatures, doTrace = 1, maxRuns = 1000)
# 2 attributes confirmed important: AD10, Del;
 
Dr. tüccar :

R, tahmin edicilerin (sütunların) seçimi de dahil olmak üzere birçok durum için birçok kitaplığa (paket) sahiptir.
https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html resmi olarak desteklenen kütüphanelerdir ve github'da yüzlercesi daha vardır. Orada ihtiyacınız olanı anahtar kelimelerle arayabilirsiniz.

Bir hedefle her tahmin edicinin VI'sını belirlemek için, vtreat paketi iyi çalışıyor (designTreatments işlevi, bu sitede arama yaparak adını arayın, örneklerle bu konuya birçok bağlantı verecektir)
Ayrıca yakın zamanda iyi bir tahmin edici seti bulmak için FSelector paketinin nasıl kullanılacağına dair bir örnek verdim - https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page643#comment_6472393
Orada başka insanlar birkaç başka paket önerdi - FSelectorRcpp, CORElearn, VSURF, VarSelRF, Boruta.

Boruta bana kullanımı en kolayı gibi görünüyor (ama belki de en iyisi değil), sadece bu kodu çalıştırmanız ve beklemeniz gerekiyor -

Ugum. Zaten bir sürü şeyi pompaladım, ama R bilgim zayıf, bu yüzden tefli danslar var. Yine de bilgilendirdiğin için teşekkürler. Bence analiz için yeterli olacak belirli bir dizi ölçüme odaklanmamız gerekiyor. Modellere ve test sonuçlarına bakarak VI'yı da beğendim ama bunun yeterli olmadığını düşünüyorum. Bir dizi metrik tanımladıktan sonra geriye sadece girdi veri setini genişletmek kalır, böylece aralarından seçim yapabileceğiniz çok şey olur ve en önemlisi bu girdinin çıktıya göre kalitesidir. Aracınız için iyi girişler bulursanız, bu savaşın yarısından fazlasıdır ... o zaman ....

 
Dr. tüccar :

R, tahmin edicilerin (sütunların) seçimi de dahil olmak üzere birçok durum için birçok kitaplığa (paket) sahiptir.
https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html resmi olarak desteklenen kütüphanelerdir ve github'da yüzlercesi daha vardır. Orada ihtiyacınız olanı anahtar kelimelerle arayabilirsiniz.

Bir hedefle her tahmin edicinin VI'sını belirlemek için, vtreat paketi iyi çalışıyor (designTreatments işlevi, bu sitede arama yaparak adını arayın, örneklerle bu konuya birçok bağlantı verecektir)
Ayrıca yakın zamanda iyi bir öngörücü seti bulmak için FSelector paketinin nasıl kullanılacağına dair bir örnek verdim - https://www.mql5.com/en/forum/86386/page643#comment_6472393
Orada başka insanlar birkaç başka paket önerdi - FSelectorRcpp, CORElearn, VSURF, VarSelRF, Boruta.

Boruta bana kullanımı en kolayı gibi görünüyor (ama belki de en iyisi değil), sadece bu kodu çalıştırmanız ve beklemeniz gerekiyor -

Kod, " önemli olarak onaylanan 4 öznitelik: AD10, Del, Del2, N; " verecek, böylece sadece bu 4'ü alabilir ve modeli bunlarla eğitmeyi deneyebilirsiniz.
N (seri numarası) da, sınıf 1'in dosyanın başında küçük N ile yoğunlaştırılmış olması nedeniyle iyi olarak kabul edildi. Genel olarak, ilk önce sadece kullanıcı için bilgi taşıyan bu tür sütunları tablodan çıkarmak ve modeller için değil.

Bekle, kendimi tekrar etmeye çalışacağım. Ben sadece bir kod örneği sormak üzereydim ....

1...685686687688689690691692693694695696697698699...3399
Yeni yorum