Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1250
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Tin, manuel olarak yaptığın her şey bir sinir ağı tarafından yapılmalı, aksi takdirde .... Zaman kaybı ve ondan sonra, sonuç olumsuzsa, o zaman hayal kırıklığı ve başka yöntemler arayışına atma denizi.
Eh, manuelde olduğu gibi, her şey otomatiktir, sadece manuel kontrol gerektiren aşamalar vardır ve bu, şu ana kadarki belirsizlikten, onlara tam olarak nasıl davranmanız gerektiğinden kaynaklanmaktadır.
Ve birinin bir şeye borçlu olduğu gerçeği, bundan çok şüpheliyim ...
Eh, sonuç - gelecek gelene kadar kim bilecek ...
Büyük olasılıkla, 1 ve -1'den (veya bunları açıklayan bir tahminciden) gecikmeler, "girmeyin" olduğundan, kesim 0'ı iyileştirir (veya zaten iyileştirir)
"geçişler" arasındadır.Kendim için bu yaklaşım hemen reddedildi ve sadece ikili kullanmaya başladı
sınıflandırma (tersine çevirme). Farklı oynaklık, etki, hayır, vb. Bağımlılıklarınıza bakardım.
Ve üç ikili sınıflandırıcı yapardım. Örneğin sadece 1 "al" takip edebilirsiniz. Çok soğuk...
Bir dakikalığına trend olan bir sistemim var, bu yüzden hemen ikili bir sistem kullanamazsınız, çünkü daireler sırasında çitin üzerinde olmanız ve sadece ters dönmemeniz gerekir. Teorik olarak, ayrı ayrı al / satma ve satma / satmama kullanmak mümkündür, ancak büyük bir örneğe ihtiyaç vardır ve bu da iyi değildir, burada catboost'ta bir giriş sinyalim var ve vektör (al / sat) ) ayrı olarak seçilir - sanki bir şey çalışıyor gibi, ancak orada hala deneyler devam ediyor, kesin olarak söylemek için çok erken. Elbette üç ikili dosya oluşturabilirsiniz, ancak bu işi tek bir tasarımda birleştirmek açısından ortaya çıkması da kolay değil ...
Volatilite elbette sonucu etkiler, sadece bir dalgalanmada ve kazanabilirsiniz, soru ölçekte.Anlamak, araştırmak, sonuçlar ters sinyale uygulanabilir.
Sonucu değil, öngörücülerin düzenini (seçimini) nasıl etkiler ...
Sizi anlıyormuş gibi yapmayacağım, lütfen düşüncenizi genişletin.
Numara.
Uzun bir süre boyunca µl4 üzerinde modifiye edilmiş JMA'yı dönem adaptasyonu açısından gerçek hayatta kullandım, ancak çok az faydası var: her şey gibi çürüyor. Periyodik olarak kalemlere müdahale etmek zorunda kaldı.
Filtreler hakkında ise, o zaman ilginç bir pürüzsüz paket var. İç yumuşatma, Kalman'a bir durum alanı ile oturur. Çok yüksek kaliteli arabalar verir ve birkaç adım ötede ekstrapolasyon (tahmin) ile.
Dzhurik tam bir çöp parçası.
Saçmalığın ne olduğu ve ne olmadığı bilinmiyor.
Belirli bir hedef değişken için belirli bir tahmin edicinin tahmin gücüne bakmamız gerekir. Ve pencere hareket ettiğinde bu tahmin yeteneğinin değişkenliğini izlemek daha iyidir.
Eh, manuelde olduğu gibi, her şey otomatiktir, sadece manuel kontrol gerektiren aşamalar vardır ve bu, şu ana kadarki belirsizlikten, onlara tam olarak nasıl davranmanız gerektiğinden kaynaklanmaktadır.
Ve birinin bir şeye borçlu olduğu gerçeği, bundan çok şüpheliyim ...
Eh, sonuç - gelecek gelene kadar kim bilecek ...
Yukarıdaki koda dayanarak, belirli koşullar altında net bir eylem algoritmanız vardır, bu durumda giriş verileriniz ve istenen sonuca sahip olduğunuzda, sinir ağı size yardımcı olacaktır ve böylece kodda sürekli olarak manuel olarak değişiklik yapacaksınız. piyasa trendinde bir sonraki değişiklik.
Nasıl davranacağınız size kalmış, ama yine de bu sürece bir sinir ağını (eğitimli) bağlardım.
Tahmin edicilerin ağırlığı öküze bağlı olarak değişir mi? Sofistike bir uyum gibi görünüyor.
Ve kedide ayrıca çok sınıflı bir tane var. Çapraz doğrulama ile çalıştırın, katlama hatalarına bakın, vb.
Belki bir aptal için işe yarar ... ve tüm girişimlere gerçekten gerek yoktur ...
Ağırlık ve oynaklığı nasıl ölçmeyi önerirsiniz? Deneylere karşı değilim.
Orada çok sınıflı bir tane var, ancak teoride bile nasıl bağlanıp çalıştırılacağı hakkında hiçbir fikrim olmayan ikili kodları dışında modelin boşaltılması yok.
Catboost ile bütün bir destan var, kök tahmin edicileri seçmek için rastgele ağırlıklarla (kısmen kaldırma - 512 kombinasyon) tahmin edici kümeleri deniyorum (200) - bu zaten 100k model ve böyle iki arızam var. Evet, tüm bunlarda ilginç modeller var ve tamamen boşalanlar var (test ve eğitim numunelerinde karlı, ancak bağımsız olanda boşalıyor veya sıfıra yakın), ancak çalışmaya devam edeceklerinin garantisi de yok. Şimdi (12/22/2018) Yeni bir model üzerinde modeller oluşturmaya başladım, ancak tüm tahmin edicileri başlangıçta fikrime göre oldukları gibi kategorik olarak işaretledim (çünkü birçoğu zaten eşit olmayan aralıklara bölünmüş ve tamsayı değerlerine dönüştürülmüştür) ), işleme yeni yılda plana göre sona erecek - Bir fark olup olmadığını göreceğim, çünkü kategorik olmayan özelliklere sahip modeller 1.5 günde böyle bir hacimde hazırlandı ve burada en az 10 ...
Uydurma ya da değil - söylemesi zor, dün, hacmi (yaprak sayısı) açısından birçok seçeneği ve kombinasyonu aynı anda hatırlayabilen bir model takmayı düşünmeye daha meyilli olduğumu yazdım ve modelim değil 100 yaprağı aşmak ... Tabii ki, benim için asıl sorun veri eksikliği - Si aracı üzerinde çalışıyorum, bu yüzden euroruble için bir vadeli işlem eklemeyi düşünüyorum, ancak tahmin edicileri geçerli bir şekilde dönüştürmem gerekiyor - a metrik sorunu.
Yukarıdaki koda dayanarak, belirli koşullar altında net bir eylem algoritmanız vardır, bu durumda giriş verileriniz ve istenen sonuca sahip olduğunuzda, sinir ağı size yardımcı olacaktır ve böylece kodda sürekli olarak manuel olarak değişiklik yapacaksınız. piyasa trendinde bir sonraki değişiklik.
Nasıl davranacağınız size kalmış, ama yine de bu sürece bir sinir ağını (eğitimli) bağlardım.
Giriş noktalarım var ve girmek ya da girmemek - bilmiyorum - bu MO'nun görevi.
Daha önce de söylediğim gibi, büyük (300-500) girdi nöron hacmini absorbe edebilen hızlı bir sinir ağı bilmiyorum... ...
Kodda değişiklik yapmayı anlamadım, neden olacak - sizce trendler 5 yılda değişmedi mi?Bir şey teklif etmiyorum ama kendim yapmışım gibi yazdım. Ve alınan üç sınıf basitçe araca konacaktı ...
Nasıl koydun? O zaman python ve R arasında bir tür köprü yapmanız gerekiyor - benim için karanlık bir orman.