Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1074
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
İlk seçim satırı şimdi tamamen doğru. 2. satırda, tüm en iyi değişkenleri birbirleriyle döngü içinde birleştirmeli ve her özellik kombinasyonu ile RDF'yi öğrenmeliyiz. Ayrıca burada farklı polinom dönüşümleri uygulayabiliriz.
ben böyle görüyorum
Bunu uygulamak için ilk kodunuzu anlamam çok zamanımı aldı :))).. bu yüzden şimdi lütfen bana başka bir kod vermeyin :)))
Yakın fiyat gibi bir özelliği dönüştürmek istediğinizde, lütfen bunu yeni fiyat verisinden veya matristen eski eğitimli verilerden bir değişkende topladığınızdan emin olun.. yapmanız gerekir. :)))
Ardından, değişkenle birlikte " CalculateNeuron(ker,degree) " işlevini çağırın ve ardından yeni özelliği aldığınızda Matrix'te veya ne yapmak istiyorsanız onu güncelleyin :))
Yani GMDH kullanarak özellik dönüştürme işinin tamamı benim doğru anladığım fonksiyon içinde yapılacak... Şimdi, değerleri nasıl besliyorsunuz ve seçiminiz olan değerleri nasıl geri alıyorsunuz...)))))
peki, bana biraz daha zaman ver.. Henüz hiçbir şey anlamadım ama her şey yolunda olsun :)
burada çok fazla kombinatoryal var
ancak çıktıda her şey açık olmalıdır - seçilen özellikler ve formüllerle yalnızca n boyutlu diziPekala, eğer önceki kodunuzu zaten anladıysanız (şimdiye kadar biraz anladım :)).. o zaman sizin için sadece 2 dakika çalışması gerekir :))... çünkü burada hiçbir şey yapmıyorum..sadece sizin kodunuzu kopyalıyorum. önceki kod ve GMDH ile değiştirilmesi :))
Ama başka bir şekilde yapmak istersen...kendine zaman ayırabilirsin :)))
Tabii ki, GMDH uygulaması hakkında garanti veremem :))... ve son EA'yı CANLI ticaret modunda çalıştırmadan hiçbir şey bilemeyiz :)))..hatta geriye dönük test sonuçları bile görünmüyor güvenilir ol...
Böylece kendi yolunuzu deneyebilir veya uygulamak için "(CalculateNeuron(ker,degree)" koduna ihtiyacınız olursa diye bana haber verebilirsiniz.
İşe yarayacaksa, o zaman temel bileşenleri 20 veya 30'a bile genişletebilirim... ve eğitim sırasında yavaş olabilir ve ayrıca çoklu for döngüleri nedeniyle ticarette yavaş olabilir .. ancak yalnızca bir değerini kontrol edeceği için bir seferde derece ve dolayısıyla ortalama hız bekleyebiliriz ..
Senin için, belki anlarsın
Tamam deneyeceğim...ama bu kodda da 100 farklı soru soracağım ve siz de cevaplamaya hazır olmalısınız :))...
Bunun tamamen sizin yaklaşımınız olduğunu anlamalısınız ve ayrıca, önceki kodunuzla bağlantısı olmayan farklı bir şekilde kodlamaya çalışıyorsunuz ve bu nedenle, tam olarak ne yapmaya çalıştığınızı anlayana kadar anlamamın hiçbir yolu yok. Bu versiyonda..Anlaması biraz daha zaman alacak ve sonra GMDH'ye bir köprü oluşturmaya çalışacağım..
gdmh için genetik seçimi kullanıyoruz
bunun için öncelikle RDF'yi her özelliği ile ayrı ayrı öğrenmeliyiz, anladınız mı?
GDMH'nin genetik seçilimi ile ne demek istiyorsunuz?
GMDH bilgime göre, her özellik veya girdi seti için, tüm girdilerin özellik parçalarına ayrılmasının bir toplamı olarak bir çıktı verecektir. Yani bir özellik verirseniz bir çıktı alırsınız ve 100 özellik verseniz bile SADECE önceki tüm özelliklerin kırık parçalarının toplamı olarak bir çıktı alırsınız ve hepsi bu GMDH
1. Girdi olarak SADECE bir özellik verirseniz, bir çıktı verir=özellik1*ağırlık1
veya
2. Bir özelliği ve önceki tüm özellikleri (RDF'den yeni özellik veya eğitilmiş özellikler) verirseniz, bu yalnızca mevcut özelliği yeni çıktı=özellik1*w1+özellik2*w2+özellik3*w3+...m bileşenlerine dönüştürür. temel fonksiyonların
Yani burada yeni bir özelliği dönüştürmek istiyorsanız, RDF'den eğitilmiş özellikleri depolamak için bir dizi oluşturun ve ardından onu "CalculateNeuron(ker,degree)" işlevine iletin.Ancak buna bir dizi elemanı daha iletmeniz gerekiyor. işlev.
gmdh görünümünüzün şemasını sağlayabilir misiniz? adım adım
Bana biraz zaman ver.. Size hem GMDH kitaplığının hem de önceki kodunuz kullanılarak uygulanan EA'nın tam kaynak kodunu vereceğim... Şimdi sadece onu arıyorum :)))
Buradaki tüm seviyeleri "MO" yardımıyla seçiyorum (bu MO'lar iddia edilen toparlanma seviyelerini arıyor), bazen sinyaller kötü değil
Ve sistem bir trendde yol boyunca çıldırıyor
===================
nedenini bilen var mı? nasıl filtrelenir? Bunu hiç kimse yaptı mı yoksa sahadaki tek savaşçı ben miyim?
Doğrusal çözücü kullanmadığımız için tahmin edicileri '+' ile özetlememize gerek yok. Bunun yerine adım adım yeni girdiler ekleyerek özellik numaralarını ve kombinasyonlarını artırıyoruz.
getetic, her tahmin ediciyle değil, dönüşümün her adımında yalnızca en iyi tahmin edicilerle çalıştığımız anlamına gelir. Bu yüzden her adımda sadece n en iyiyi seçiyoruz
O zaman sorun değil, sadece dinamik bir dizi yaratırsınız ve her adımda bu dizi öğelerini "Neuron function()" işlevine girdi olarak iletirsiniz, ancak bu işleve bir girdi daha eklemeniz gerekir.
Kapanış fiyatlarını kopyaladığınız "Calsignal()" girdilerini kullanıyorum...Bunun yerine RDF eğitiminin tamamlanmasının her adımında dizi öğelerini eklemeniz ve ardından diziyi serbest bırakmanız yeterlidir.Bunu anladınız mı?
Kodları bir sonraki gönderiye yapıştıracağım. Lütfen gönderiyi kopyalayın ve ardından silin.
GMDHEA:
Doğrusal çözücü kullanmadığımız için tahmin edicileri '+' ile özetlememize gerek yok. Bunun yerine adım adım yeni girdiler ekleyerek özellik numaralarını ve kombinasyonlarını artırıyoruz.
getetic, her tahmin ediciyle değil, dönüşümün her adımında yalnızca en iyi tahmin edicilerle çalıştığımız anlamına gelir. Bu yüzden her adımda sadece n en iyiyi seçiyoruz
Lütfen kodu kopyalayın ve bana bildirin... Kodu sileceğim: