Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 879
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
İnanıyorum - bugün için tek değil, genel olarak MO ve NS için makul karmaşıklık konfigürasyonlarında tek. İlk olarak, NS ve MO'nun kapsamını sınırlandırıyoruz ve zaten bunun üzerine NS ve MO'yu uyguluyoruz.
Ve "genel olarak, her şey bir kerede" gibi sorunları çözmek zaten AI içindir.)
Bunun yerine, NN eğitilebilir bir karar mantığıdır. Başlangıçta, yazma konusunda endişelenmemek için standart stratejilerde onun yerine geçecek şekilde tasarlandı.
Eh, "asla" çok güçlü bir ifade. Önümüzdeki 50 yıl içinde aklı başında bir kuantum bilgisayarın ortaya çıkmasını hala umuyorum)) Ve gerçek AI olabilir))
Ve evet, işlemcilerin mevcut gelişimi, bir uçağa yerleştirmenin fiziksel sınırına ulaştı. Ve üç boyutta, her şeyi çitle çevirmek çok daha zordur.
Hedef - bir sınıflandırmanız değil, bir gerilemeniz var. Şimdilik gerilemeyi bıraktım. Bence hedef sayısına göre 2 sinir ağı ile eğitim almak daha iyi, ancak reg ile yapılan deneyler. biraz harcadı - kendiniz deneyin.
Sütunların sırası önemli değil, asıl şey NA'ya bunların hedef olduğunu belirtmektir. Satırların sırası - muhtemelen en son verilerin sonunda olması daha iyidir (ancak zorunlu değildir), birçok paket tek tip eğitim için varsayılan olarak tüm satırları karıştırır. Aksi takdirde, ortada bir yerde, NN bir çıkmaza (yerel bir minimumda) ulaşabilir ve yeni verilere ulaşamayabilir. Yeni veriler (son %10-20), ağın en son piyasa trendlerini daha iyi öğrenmesi için 2 - 3 kez sunulabilir - ayrıca pratikte test etmediğim bir görüş.
Topikstarter'ın bloguna bakın - orada gerilemeyi öğretti, birçok iyi düşünce. Ama sonunda, kodda bir hata bulduğunu yazdı, her şeyi reddettiniz.
Yani net ve net cevaplar yok, bu yüzden herkes sessiz)
Sadece hedefi bir sınıflandırmaya dönüştürmek istiyorum! Ağacın sadece 0 ve 1 (yani iki boole) yediğini anlıyorum ve benim durumumda alım ve satım sonuçlarının ayrı ayrı ayrılması ve ayrı ağaçlar olarak eğitilmesi (sınıflandırılması?)
Cevap için teşekkürler! Mutlak göstergeleri durağan olmayan bir sistemde gürültü olacağından, sadece regresyonu attım, ancak regresyonu mantıklı bir çözüm olarak kullanacağım, örneğin kanala göre fiyatı bulmak.
Veri karıştırma hakkında anlaşılabilir, ancak garip ve NN / Karar Ağacı'nı geçmiş olaylar hakkında bilgilendirmek istiyorsak, o zaman her vardiya için derinliği bir sırayla artırarak, tahmin edicilerin bir vardiya ile bir kopyasını çıkarmamız gerektiğini anlıyorum. büyüklükte?
Veri karıştırma hakkında anlaşılabilir, ancak garip ve NN / Karar Ağacı'nı geçmiş olaylar hakkında bilgilendirmek istiyorsak, o zaman her vardiya için derinliği bir sırayla artırarak, tahmin edicilerin bir vardiya ile bir kopyasını çıkarmamız gerektiğini anlıyorum. büyüklükte?
Neden başka bir kopya? Tabloda, geçmişe giden aynı öngörücüler olan her satıra sahipsiniz.
ne tür sorular
Beklenen kar için bir sinir ağını eğitmek imkansızdır, sinir ağının sınıflandırması veya yaklaşıklaması gereken şeyleri eğitmek gerekir, yani. belirli alım/satım eylemleri veya belirli piyasa koşulları
daha iyi olan ve olmayan tahminciler hakkında, kimse size bir cevap vermeyecek, çünkü onları araştırmanız ve TS'nin nasıl çalıştığını görmeniz gerekiyor, tüm konu çoğunlukla buna ayrılmış, ancak herkesin kendine ait
sinir ağları hakkında 100 kez yazılmıştır - alglib veya R veya Python kullanabilirsiniz
eğitim dizisi hakkında - hangi veri daha yeni ve hangisi daha eski olursa olsun, sinir ağının nasıl çalıştığını bulmanız gerekir - toplamdaki tüm durumlar için hatayı en aza indirir
youtube ve google'da sinir ağları hakkında pek çok temel bilgi var, bu bir şekilde burada tartışılmıyor. amacı yok
Yazdım - her şeyi temelden öğrenmeniz gerekiyor, o zaman neyin ve nerede olduğu konusunda bir anlayış olacak, aksi takdirde bu boş bir ders.
Altı ay önce, kendim hala onlar hakkında hiçbir şey anlamadım, şimdi aşağı yukarı dolaşıyorum. Bir ton literatür ve yüzlerce saatlik video yeniden okundu, ardından bir tür bilgi sentezi başladı. Ve evet, birkaç kişi sorularımı net bir şekilde yanıtladı, kendileri kazdılar :)
ve sorularınız çok belirsiz, tahmin etmeye başlamak için psişik olmanız gerektiği ortaya çıkıyor, çünkü bir şeyin çalışması için çok sayıda ayrıntıyı gözlemlemeniz ve plakaya bakıp her şeyi anlamamanız gerekiyor :))
MO'nun gelişimine 2 makale şeklinde kaynak üzerinde katkıda bulundum, yazmaya devam eder miyim bilmiyorum çünkü. kutsal kaseler alemi orada çoktan başladı (şaka yapıyorum)
Neden alım veya satım için maksimum kârın beklendiği giriş noktalarını öğretemiyorsunuz?
Yeterli tahmincim var - onları yavaş yavaş senaryoya sürüyorum. Ancak şimdiye kadar, sonunda iyi mi yoksa kötü mü oldukları belli değil ...
Sinir ağlarına gelince, sınıflandırma biçimindeki hedef ağlarla daha iyi çalışan sinir ağlarının belirli adlarıyla ilgilendim ... Ve bu yüzden henüz normal bir paket kuramadım :( Bu nedenle, ben' "Deductor Studio Academic" de m testi - çok net bir arayüz, her şey Rusça, ağaçlar ve bir nöron var, yeni başlayanlar için iyi görünüyor, ancak dezavantajı, sonuçları dışa aktaramamanızdır.
Bunun bir ağaç için iyi bir sonuç olup olmadığını bilmiyorum? Numunenin %50'si eğitildi ve %50'si test edildi
Temel bilgileri inceliyorum, buradaki makaleleri tekrar okuyorum ve NS ile ilgili dersleri izliyorum, ancak her şey hemen net değil, ama soracak kimse yok ...
İlginiz için teşekkür ederim.
Neden başka bir kopya? Tabloda, geçmişe giden aynı öngörücüler olan her satıra sahipsiniz.
O zaman nasıl müdahale edebilirler? Sonuçta, dizileri ihlal edildi ...
Ağaç diziye bakıyor mu?
O zaman nasıl müdahale edebilirler? Sonuçta, dizileri ihlal edildi ...
Ağaç diziye bakıyor mu?
Ben ağaç yapmıyorum.
Neden alım veya satım için maksimum kârın beklendiği giriş noktalarını öğretemiyorsunuz?
Yeterli tahminim var - yavaş yavaş onları senaryoya sürüyorum. Ancak şimdiye kadar, sonunda iyi mi yoksa kötü mü oldukları belli değil ...
Sinir ağlarına gelince, sınıflandırma biçimindeki hedef ağlarla daha iyi çalışan sinir ağlarının belirli adlarıyla ilgilendim ... Ve bu yüzden henüz normal bir paket kuramadım :( Bu nedenle, ben' "Deductor Studio Academic" de m testi - çok net bir arayüz, her şey Rusça, ağaçlar ve bir nöron var, yeni başlayanlar için iyi görünüyor, ancak dezavantajı, sonuçları dışa aktaramamanızdır.
Bunun ağaç için iyi bir sonuç olup olmadığını bilmiyorum? Numunenin %50'si eğitildi ve %50'si test edildi
Temel bilgileri inceliyorum, buradaki makaleleri tekrar okuyorum ve NS ile ilgili dersleri izliyorum, ancak her şey hemen net değil, ama soracak kimse yok ...
İlginiz için teşekkür ederim.
Bu aynı zamanda yerel minimumlardan birine düşmemek için anlamı da ihlal edecektir. Ancak karıştırma gerekli değildir - onsuz öğrenmek mümkündür; verilerinizdeki yerel minimumların varlığına ve yerelleri atlamak için diğer yöntemlerin varlığına bağlı olarak. varsa minimum.
Ben ağaç yapmıyorum.
Peki, ancak verilerin sırası (kronolojisi) dosyada sunulduğu gibi sunulmalıdır - en yeninin (2018) başında mı yoksa tam tersi en eskinin (2017) mi?
Peki, ancak verilerin sırası (kronolojisi) dosyada sunulduğu gibi sunulmalıdır - en yeninin (2018) başında mı yoksa tam tersi en eskinin (2017) mi?
Çok iyi - %10'dan az hata. Tahmincileriniz geleceğe bakmıyor mu? Genellikle bu nedenle böyle küçük bir hata olur.
Fikrim yok - dün 1 bara bakan bir tahminci buldum, ancak hedefim pozisyonun açılmasından bu yana geçen barların sayısına bağlı değil (yani bağımlılık ayarlanmadı), stop loss ile çıktım, hangi göstergeden çalışır.
Tüm tahminciler barın açılışında çalışır - şu anda gözetleyenleri nasıl tanımlayacağımı bile bilmiyorum - fikre göre, önemleri büyük olmalı mı?
resimde göremiyorum...