Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 881
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
Hedef değişken hakkında bir sorum var.
Bir hedef değişkenimiz varsa - bu ticaretin finansal sonucu, o zaman düşündüğüm gibi bu sonucu normalleştirmek mantıklı. Ama burada site hakkında bilgi arıyorum ve her yerde hedef değişkenin iki değeri olması gerektiği söyleniyor - alımlar veya satışlar. Ve her durumda bir zararım varsa - alırım veya satarım (ve olduğu ortaya çıktı!), O zaman neden olumsuz seçenekleri keseyim? Ve istatistikleri etkileyen olumsuz seçeneklerin varlığı ise?
Genel olarak, bir tetikleyici ile son çare olarak hangi ağların çalıştığını (ve nereden edineceğimi?) teorik bir çözüm arıyordum ve şimdi sıralamayı yapan tahmin edicileri bir araya getiren bir komut dosyası yaptım.
> Bir hedef değişkenimiz varsa - bu ticaretin finansal sonucu, o zaman düşündüğüm gibi bu sonucu normalleştirmek mantıklı
Hedefleri normalleştirmem, oldukları gibi kullanırım (fiyat artışı). Bir nöron kullanılıyorsa, tahmin edicileri normalleştirmek daha iyidir (başka bir isim girdiler, özelliklerdir). Orman için, bir şekilde normalleştirme ile gerçekten uğraşmanıza gerek yok, her durumda iyi çalışacaktır.
Bir nöronun çıktısının sıklıkla bir aktivasyon fonksiyonundan geçtiği ve bir sigmoid için sadece (0;1) dahilinde olabileceği dikkate alınmalıdır. Daha sonra bu aralığa girmiyorsa hedefin de normalleştirilmesi gerekiyor. Veya herhangi bir değer alabilmesi için çıkış aktivasyonunu kaldırabilirsiniz.
> Ama burada site hakkında bilgi arıyorum ve her yerde hedef değişkenin iki değeri olması gerektiği söyleniyor - al veya sat.
Buna sınıflandırma denir. Fiyat yerine ne zaman - sadece belirli bir set (0 ve 1; -1 ve 1; "satın al" ve "sat")
Fiyatın kendisini veya büyümesini tahmin ederseniz, buna sınıflandırma değil regresyon denir.
> Ve herhangi bir durumda bir zararım varsa - alırım veya satarım (ve olduğu ortaya çıktı!), O zaman neden olumsuz seçenekleri keseyim? Ve istatistikleri etkileyen olumsuz seçeneklerin varlığı ise?
Bütün bunlar sizin tahmincilerinize çok bağlıdır, cevabı ancak her iki seçeneği de deneyerek deneysel olarak öğrenebilirsiniz. Örneğin, orman için kendi uygunluk fonksiyonumu oluşturmaya çalıştım - orman tahminlerine göre bir ticaret grafiği oluşturdum (yayılımı dikkate alarak) ve grafikten keskinlik oranını belirledim, ki bu değer en sonunda denediğim değerdi. artırmak.
> Genel olarak, hangi ağların çalıştığını bilmek istiyorum
Şimdi açık fiyatları alıyorum, göstergeler yardımıyla yeni özellikler oluşturuyorum (kendi yapımı). Özelliklerde, çubuk başına fiyatta bir artış öngören bir nöron eğitiyorum. Yeni göstergeler oluşturmak çok zaman alır, aksi takdirde model yayılmayı geçemez.
Dosyalarınıza baktım, zaten çok fazla tahminciniz olduğunu görüyorum. Hedefiniz yalnızca -1,0,1 kümesiyse, ormanı kullanın. Fiyatı tahmin ederseniz, bir nöron daha iyidir.
yanlış anladım..evet maksimum kazancın mümkün olduğu noktalar tabiki
sınıflandırma amacıyla, softmax çıktı katmanına sahip çok katmanlı bir algılayıcı (sınıf üyelik olasılıkları üretir)
bunu okudun mu https://www.mql5.com/ru/articles/497 1. nöron örneğini kullanarak. Ve sonra birçoğu olduğunu hayal edin, tüm sinir ağı bu
Orada, sadece sorduğunuz eşik işlevleri açıklanmıştır.
iyi bir sonuca benziyor evet
Bu makaleyi kaçırdım - burnumu soktuğun için teşekkürler, bir şey netleşti! Ama hepsi bir kerede değil - bu tür şeyleri birkaç kez okumanız gerekiyor ... Katsayıları yaymak ve toplamlarını bir fonksiyonla dinlemek konusunda netleşti.
1. dosyayı denedim, 3 parçaya bölün:
eğitici
tahmin edilen
gerçek 0 1
0 28107 1244
1 3045 4119
Test 1
tahmin edilen
gerçek 0 1
0 5950 356
1 742 776
Metinovaya 2
tahmin edilen
gerçek 0 1
0 5945 333
1 779 769
Gizli katmanda 10 nöron bulunan nnet üzerinde sayıldı (R'den NS paketi Rattle)
Sizin ormanlarınızdan daha kötü ama kötü de değil. Sonuçlara göre ikinci dosya muhtemelen aynı olacaktır.
Teşekkür ederim! Bu sonuçların bir filtre olarak kullanılabileceğini düşünüyorum, yani. alım satım işlemleri yasağı - sıfırları tahmin etmek daha istikrarlı olduğundan.
Bu makaleyi kaçırdım - burnumu soktuğun için teşekkürler, bir şey netleşti! Ama hepsi bir kerede değil - bu tür şeyleri birkaç kez okumanız gerekiyor ... Katsayıları yaymak ve toplamlarını bir fonksiyonla dinlemek konusunda netleşti.
Teşekkür ederim! Bu sonuçların bir filtre olarak kullanılabileceğini düşünüyorum, yani. alım satım işlemleri yasağı - sıfırları tahmin etmek daha istikrarlı olduğundan.
Pekala, gerçekte onlardan daha fazlası var - bu yüzden tahmin etmesi kolay)
> Bir hedef değişkenimiz varsa - bu ticaretin finansal sonucu, o zaman düşündüğüm gibi bu sonucu normalleştirmek mantıklı
Hedefleri normalleştirmem, oldukları gibi kullanırım (fiyat artışı). Bir nöron kullanılıyorsa, tahmin edicileri normalleştirmek daha iyidir (başka bir isim girdiler, özelliklerdir). Orman için, bir şekilde normalleştirme ile gerçekten uğraşmanıza gerek yok, her durumda iyi çalışacaktır.
Hmm, tam tersine, evet/hayır gibi mantıklı tahminler yapmasının orman için daha önemli olduğunu düşündüm ve bu yüzden çok fazla var, yoksa çok daha az olurdu. Farklı bir şekilde yapmaya çalışacağım - bir tahminciye 8 değer vereceğim ve sonucun değişip değişmediğini değerlendireceğim.
Bir nöronun çıktısının sıklıkla bir aktivasyon fonksiyonundan geçtiği ve bir sigmoid için sadece (0;1) dahilinde olabileceği dikkate alınmalıdır. Daha sonra bu aralığa girmiyorsa hedefin de normalleştirilmesi gerekir. Veya herhangi bir değer alabilmesi için çıkış aktivasyonunu kaldırabilirsiniz.
Giriş aktivasyonunu nasıl kaldırabilirim? Ne olduğunu bile bilmiyorum - aktivasyon ...
> Ama sitede bilgi arıyorum ve her yerde hedef değişkenin iki değeri olması gerektiği söyleniyor - al veya sat.
Buna sınıflandırma denir. Fiyat yerine ne zaman - sadece belirli bir set (0 ve 1; -1 ve 1; "satın al" ve "sat")
Fiyatın kendisini veya büyümesini tahmin ederseniz, buna sınıflandırma değil regresyon denir.
Evet, ancak Alım veya Satım yapmam gerekmiyorsa ve sadece sinyali iletiyorsam ne yapmalıyım? Bu yüzden iki ayrı Ulusal Meclis yapmaya karar verdim, o an ne olacak - ticaret yapmayın.
> Ve herhangi bir durumda bir zararım varsa - alırım veya satarım (ve olduğu ortaya çıktı!), O zaman neden olumsuz seçenekleri keseyim? Ve istatistikleri etkileyen olumsuz seçeneklerin varlığı ise?
Bütün bunlar sizin tahmincilerinize çok bağlıdır, cevabı ancak her iki seçeneği de deneyerek deneysel olarak öğrenebilirsiniz. Örneğin, orman için kendi uygunluk fonksiyonumu oluşturmaya çalıştım - orman tahminlerine göre bir ticaret grafiği oluşturdum (yayılımı dikkate alarak) ve grafikten keskinlik oranını belirledim, ki bu değer en sonunda denediğim değerdi. artırmak.
Onlar. Bazı tahminciler için tarih çok önemli değil, ancak diğerleri için kritik ve her ikisi de olabileceğinden, onu kesmenin istenmediği ortaya çıkıyor ...
Şimdi açık fiyatları alıyorum, göstergeler yardımıyla yeni özellikler oluşturuyorum (kendi yapımı). Özelliklerde, çubuk başına fiyatta bir artış öngören bir nöron eğitiyorum. Yeni göstergeler oluşturmak çok zaman alır, aksi takdirde model yayılmayı kazanamaz.
Kısmen, özelliklerin çoğu benim için sadece bir tahminle çalışıyor, ancak belirli bir fiyat değil, seviyesi - ATR'mi kullanıyorum, ancak standart olanın aynı şekilde çalışması gerekiyor.
Pekala, gerçekte onlardan daha fazlası var - bu yüzden tahmin etmesi kolay)
Bu yüzden önemli değil - asıl mesele, hangi alanlarda ticaret için artan bir risk olduğunu bilmektir, ki bunu göstermişlerdir.
Başka bir şey de, hepsini aynı göstergeye nasıl dönüştüreceğimi bilmiyorum - ormanlar için oluşturulmuş tüm kuralları yeniden yazmak gerçekten gerekli mi yoksa nasıl?
Hmm, tam tersine, evet/hayır gibi mantıklı tahminler yapmasının orman için daha önemli olduğunu düşündüm ve bu yüzden çok fazla var, yoksa çok daha az olurdu. Farklı bir şekilde yapmaya çalışacağım - bir tahminciye 8 değer vereceğim ve sonucun değişip değişmediğini değerlendireceğim.
Orman, seyrek özelliklerle daha da kötü çalışıyor, birkaç bölünme olacak
ve eğer çok sayıda seyrek özellik varsa ve bunlardan biri seyrek değilse, o zaman ormanlar buna fazla sığacak ve en büyük ithalata sahip olacak ve geri kalanı sonuç üzerinde çok zayıf bir etkiye sahip olacaktır.
Orman, seyrek özelliklerle daha da kötü çalışıyor, birkaç bölünme olacak
ve eğer çok sayıda seyrek özellik varsa ve bunlardan biri seyrek değilse, o zaman ormanlar buna fazla sığacak ve en büyük ithalata sahip olacak ve geri kalanı sonuç üzerinde çok zayıf bir etkiye sahip olacaktır.
Normal orman mı yoksa rastgele orman mı yoksa her ikisi mi?
Rattle ve R'yi kurdum (peki, her şey buggy ...) ve şimdi aşağıdaki ekran görüntüsünde olduğu gibi karşılaştırılabilir ayarları nasıl yapacağımı bulamıyorum? Sonra standart Rattle ayarları daha önce kullandığım programdan daha kötü bir sonuç verdi.
Orman, seyrek özelliklerle daha da kötü çalışıyor, birkaç bölünme olacak
ve eğer çok sayıda seyrek özellik varsa ve bunlardan biri seyrek değilse, o zaman ormanlar buna fazla sığacak ve ithalatı en büyük olacak ve geri kalanı sonuç üzerinde çok zayıf bir etkiye sahip olacaktır.
Aynı özellikler, aynı ayarlar, ancak özellikler eskisi gibi genişletilmek yerine daraltılıyor.
eski versiyon
Yeni seçenek
Biraz daha fazla sıfır buldum ama çok daha az sıfır - neredeyse 2 kat daha az! Katlanmış ve genişletilmiş değişkenlerin bu şekilde etki edebileceğini düşünmemiştim...
Normal orman mı yoksa rastgele orman mı yoksa her ikisi mi?
Rattle ve R'yi kurdum (peki, her şey buggy ...) ve şimdi aşağıdaki ekran görüntüsünde olduğu gibi karşılaştırılabilir ayarları nasıl yapacağımı bulamıyorum? Sonra standart Rattle ayarları daha önce kullandığım programdan daha kötü bir sonuç verdi.
sıradan orman ve rastgele ormanlar ve ağaçların ormanları aynı şeydir :) Orman, Ağaçlardan bir topluluktur
işaretler küçüldü, ya da ne oldu? seyrek işaretler, nadiren değişen ve / veya kategorik birler ve sıfır türleri olarak anlaşılır (peki, bu zaten yüksek bir anlayış düzeyidir)
R kullanmıyorum. Yaldızlı gözlüklerinden yerel gurular tarafından iğrenme ile aşılandım
Kısacası, uzun süre ortalıkta dolaşacak, ağaçların ne olduğu ve bir ağaç ormanının ne olduğu teorisini öğreneceksiniz.
https://habr.com/post/171759/
https://habr.com/post/116385/
Rattle ayarlarına göre, bu Sanych için, ama neden buna ihtiyacım var, bu yüzden mt5 ve R'de danışmanın entegrasyonu ile kendinizi şımartın veya acı çektirin.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165
Verilerinizde, Pred_004_Buy dosyası ikiye bölünür, alnında 0.85 alabilirsiniz.
Veriler saçmalık ve atmak daha iyidir. Gerisini kendimiz yakalarız. Sessizlikte...
Veri saçmalığı neden? Gerçekten çok iyi bir sonuç.