Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 716
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
Mikhail, entropi/negentropi ile ilgili deneyler nasıl sonuçlandı?
Kardeşlerim aklımda R'yi kurmamı tavsiye etti ve kod parçacıklarıyla birkaç eklenti attı. Sonuç olarak Excel'deki tüm hesaplamaları durdurdum ve hazır paketler kullandım. R'de, her satır için çıktı tablosuna ve ayrıca birkaç çıktıya önemli girdi değişkenlerinin sayısının hesaplanmasını karıştırdım. Sonuç olarak, tablonun boyutuna ve çıktı değişkenine bağlı olarak belirli miktarda veri alıyorum. Maksimum örnekleme derinliğinde maksimum sayıda önemli değişkene sahip olduğum çıktıyı seçiyorum. Daha sonra hazırlanan örnek üzerinde modelleri eğitiyorum. Ve bilirsiniz, AI eğitiminin tüm yıllarında, testler ilk kez bu kadar istikrarlı ve tatmin edici sonuçlar gösteriyor. AMA sinyal yükseltilmezse, tüm testler değersizdir ve yükseldiğinde ve insanlar buna dikkat ettiğinde, o zaman herkes makalemi tekrar okumaya başlayacak ve nasıl ve ne yaptığımı anlamaya çalışacak. Sonuçta, bir artı olduğu sürece hiç önemli değil. Ve bir makinenin veya yapay zekanın yardımıyla, farketmez. Sonuç önemli!
Ancak bu, piyasadaki tüm hareketin başladığı deliklere takılan bir bağlantıdır. 20. dakikadan itibaren izlemek ilginç. Orada sadece özü söylüyor ...
https://www.youtube.com/watch?v=d4XzMqHYeni
Bunu piyasa bilgimi saçma bulanlara attım. Piyasa hakkında çok ama çok az şey bilmeme rağmen, AMA ona ayık, yanılsamalar ve gül renkli gözlükler olmadan bakıyorum. senin için ne diliyorum.....Kardeşlerim aklımda R'yi kurmamı tavsiye etti ve kod parçacıklarıyla birkaç eklenti attı. Sonuç olarak Excel'deki tüm hesaplamaları durdurdum ve hazır paketler kullandım. R'de, her satır için çıktı tablosuna ve ayrıca birkaç çıktıya önemli girdi değişkenlerinin sayısının hesaplanmasını karıştırdım. Sonuç olarak, tablonun boyutuna ve çıktı değişkenine bağlı olarak belirli miktarda veri alıyorum. Maksimum örnekleme derinliğinde maksimum sayıda önemli değişkene sahip olduğum çıktıyı seçiyorum. Daha sonra hazırlanan örnek üzerinde modelleri eğitiyorum. Ve bilirsiniz, AI eğitiminin tüm yıllarında, testler ilk kez bu kadar istikrarlı ve tatmin edici sonuçlar gösteriyor. AMA sinyal yükseltilmezse, tüm testler değersizdir ve yükseldiğinde ve insanlar buna dikkat ettiğinde, o zaman herkes makalemi tekrar okumaya başlayacak ve nasıl ve ne yaptığımı anlamaya çalışacak. Sonuçta, bir artı olduğu sürece hiç önemli değil. Ve bir makinenin veya yapay zekanın yardımıyla, farketmez. Sonuç önemli!
Yani, şu anda tüm araştırmalar askıya alındı. Küçük bir + bile olsa, R'den hazır şablonlar kullanılır. Sonraki, sinyalin açılması ve çantada sabit nakit bulunması durumunda, şablonların dışında araştırmanın devam etmesidir. Mevcut durumu doğru anlıyor muyum?
Yani, şu anda tüm araştırmalar askıya alındı. Küçük bir + bile olsa, R'den hazır şablonlar kullanılır. Sonraki, sinyalin açılması ve çantada sabit nakit bulunması durumunda, şablonların dışında araştırmanın devam etmesidir. Mevcut durumu doğru anlıyor muyum?
Numara. Şimdi araştırma tüm hızıyla devam ediyor, yani açılan yeni fırsatlarla bağlantılı olarak büyük ölçekli testler devam ediyor. Şimdiye kadarki test sonuçları tatmin edici olmaktan çok daha fazlası. Sinyal zaten orada, yükseltmek için kalıyor :-)
R'de veri ön işlemesi yapıyorum ve verilerden çöp atıyorum. Görünüşe göre, girdide çöp bulunması, modelin OOS'taki performansını büyük ölçüde kötüleştiriyor. Ön işlemeden sonra, R bana bu girdilerin çıktıya bağımlı olduğunu söylediğinde, bağımlılığın kendisini optimize edicide arıyorum. Yaklaşık 3-5 model alıyorum, ardından her modelin kontrol testini yapıyorum ve testi geçen birini seçiyorum. Sonra bir robota koydum ve ne ve nasıl olduğunu görüyorum .....
.... Görünüşe göre, girdideki çöpün varlığı, modelin OOS'taki performansını büyük ölçüde kötüleştiriyor.
+100
Ve sadece OOC'de değil.
Numara. Şimdi araştırma tüm hızıyla devam ediyor, yani açılan yeni fırsatlarla bağlantılı olarak büyük ölçekli testler devam ediyor. Şimdiye kadarki test sonuçları tatmin edici olmaktan çok daha fazlası. Sinyal zaten orada, yükseltmek için kalıyor :-)
R'de veri ön işlemesi yapıyorum ve verilerden çöp atıyorum. Görünüşe göre, girdide çöp bulunması, modelin OOS'taki performansını büyük ölçüde kötüleştiriyor. Ön işlemeden sonra, R bana bu girdilerin çıktıya bağımlı olduğunu söylediğinde, bağımlılığın kendisini optimize edicide arıyorum. Yaklaşık 3-5 model alıyorum, ardından her modelin kontrol testini yapıyorum ve testi geçen birini seçiyorum. Sonra bir robota koydum ve ne ve nasıl olduğunu görüyorum .....
tek yapmanız gereken jpredictor'ı atmak ve R'deki modellerin bolluğunu kullanmak
belki işaretlerin o kadar ateşli ki onlarla herhangi bir model iyi olacak
tek yapmanız gereken jpredictor'ı atmak ve R'deki modellerin bolluğunu kullanmak
belki işaretlerin o kadar ateşli ki onlarla herhangi bir model iyi olacak
Ancak bu temelde doğru bir ifade değildir. Gerçek şu ki, optimize edicideki Reshetov, tüm somunları yeniden eğitim noktasına vidaladı. Model seçimi için en zorlu koşullar, eğitim ve testin rastgele inşasından bahsetmiyorum bile. Bana öyle geliyor ki, somunlar çok fazla sıkılıyor, çünkü bol miktarda girdi verisi ile modeller nadiren tüm girdilerin onda birine sahipti. AMA R ne yaptı?
Ön işlemeyi gerçekleştiren R, bu girdilerin bu çıktı ile bir ilişkisi olduğunu verir. Yani R sadece bu ilişkinin varlığından bahsediyor ama optimizer zaten bu ilişkiyi arıyor ve katı kuralları ile fazla uydurmayı azaltmak için çıktı için faydalı veri alanında modeller inşa ediyor ve fazla sığmıyor. Her durumda, dener ..... Yani simbiyoz ihtiyacınız olan şeydir !!!!
İyi o zaman. Eleştiriye büyük saygı duyulur ..... Devam edin .....
Sadece söyle bana, yazımın absürtlüğü nedir?? Nesi var????
Hiçbir şey hakkında değil, Gerchik tarzında genel ifadeler.
Kardeşlerim aklımda R kurmamı tavsiye etti ...