Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1342
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
Tebrikler.
Terminal: R dilini kullanan uygulamalar aracılığıyla MetaTrader 5 terminalinden veri istemek için bir API eklendi .
İş için özel bir MetaTraderR paketi hazırladık. R ve MetaTrader 5 terminali, belgeler ve yardımcı r dosyaları arasındaki etkileşim için DLL içerir. Paket şu anda CRAN deposuna kaydedilme sürecindedir ve kısa süre içinde indirilip kurulmaya hazır olacaktır.
Devamını bekleyelim.
İyi şanlar
Ya da belki taziye. artık büyük veriler üzerindeki çalışmaları yerel mql ile karşılaştırmak ve anlamak kolaydır - r'niz ne tür bir g ...)
Modellerin davranışını bir örnek üzerinde temsil etmek için başka bir seçenek - burada renge göre:
TP - doğru sınıflandırma "1" - yeşil
FP - yanlış sınıflandırma "1" - kırmızı
FN - yanlış sınıflandırma "0" (aslında "1" kaçırıldı) - mavi
Ekranın boyutu büyük - tıklamaya bakmak daha ilginç.
Ve iki seçeneğe basıldığında GIF netlik için değişecek
Modellerimin pazarı çok az kapsadığı açık, çünkü çok fazla mavi renk var - hareketsizliğin nedenlerini anlamanız gerekiyor. Belki de sadece doğruluk için değil, öğrenmeyi durdurmanın başka yollarını da aramalısınız. Tabii ki, hem tamlığı hem de doğruluğu bazı sınırlara koyardım, ancak bilinmeyen bir nedenden dolayı, bu eğitimi durdurma seçeneği geliştiriciler tarafından sağlanmıyor, bu üzücü.
değer aralıklarının ötesine geçen özelliklerden kaynaklanan boşluklar
ilginç tahminciler buldunuz mu? ya da arada bir
değer aralıklarının ötesine geçen özelliklerden kaynaklanan boşluklar
ilginç tahminciler buldunuz mu? ya da arada bir
Onlar. Bu tür değerlerin tarihte daha önce hiç görülmediğine ve bu nedenle modelin hareketsizlikte boşluklar oluşturduğuna, yani. Eğitim için tamlık örneği yetersiz mi?
Pekala, tahmincilerimin hepsi ilginç - yıllarca işkence gördü :) Ama hangisi daha iyi olur, henüz bilmiyorum, şu anda bunu daha iyi anlamama yardımcı olacak bir senaryo üzerinde çalışıyorum, umarım.
Tebrikler.
Terminal: R dilini kullanan uygulamalar aracılığıyla MetaTrader 5 terminalinden veri istemek için bir API eklendi .
İş için özel bir MetaTraderR paketi hazırladık. R ve MetaTrader 5 terminali, belgeler ve yardımcı r dosyaları arasındaki etkileşim için DLL içerir. Paket şu anda CRAN deposuna kaydedilme sürecindedir ve kısa süre içinde indirilip kurulmaya hazır olacaktır.
Devamını bekleyelim.
İyi şanlar
çok ilginç merakla bekliyorum
Ağaçlar ne konuşuyor...
Grafikte, Y ekseni boyunca, sayfanın numarası (ikili ağaç) ve X ekseni boyunca seçim çizgisi (bu durumda test edin). Göstergedeki renk aralıkları - değerler modulo alınır, sayfanın tepkisini gösterir. Model 7 ağaç kullanır, yani. aynı zamanda her sayfadan bir değer bir satıra gelecek, sadece 7, toplanacak ve daha sonra lojistik fonksiyon uygulanacaktır, örneğin 0 toplamı 0,5'e eşit olacaktır.
Grafikten, bazı yaprakların test numunesi periyodu sırasında aktive olmadığı sonucuna varılabilir, yani. eğitim ve test numunelerindeki durumlar tekrarlanmadı, ayrıca sonucu önemli ölçüde etkilemeyen, daha ziyade mantıksal olarak benzer koşulların gürültüsünü veya dağınıklığını gösteren düşük tepkili (kırmızı renk) büyük bir yaprak konsantrasyonu not etmek mümkündür. .
Piyasadaki model tablosu
Doğruluk Denge Grafiği
Model, az sayıda yaprak (ağaç) içerdiği için basit bir örnek olarak alınmıştır.
Python'da bir sinir ağı eğitmeye çalıştım. Paket scikit-learn'dir, NN'nin kendisi sklearn.neural_network.MLPRegressor'dur. 100 için nöronlar, gizli katmanlar -7, girişler -19, çıkış - 1. Görev, rastgele bir süreci tahmin etmektir.
Görev yapaydır, bir gürültü üretecinde ve teorik olarak bu gürültünün tahmin edilebileceği şekilde yapılır. Birkaç sayı önde denedim.
Rastgele seçilen 5 bin nokta için tahmini gerçek olanla karşılaştırmanın sonucu:
X'e göre - tahmin, Y'ye göre - gerçek değer. Hepsi 45 dereceye çok yakın yatıyor. Düz. Yani, tahmin neredeyse mükemmeldir (yapay bir örnek üzerinde).
Eğitim puanları. hızlı - 24 dönem. Zamanla, yaklaşık 10 s.
Ah demek zorundayım. şaşırmış. Ben çok. verileri gizlemeye çalıştı. Bulduğum şey inanılmaz. Genelde mistisizme yakın.)
Sonuçlar: NN sklearn.neural_network.MLPRegressor oldukça kullanışlıdır. Sınıflandırıcı henüz denenmedi.
Piyasa ile zaten bir şeyler yapmaya çalıştım, sonuçlar şu ana kadar sıfır. Aramıyor, diyor - görev yapay olarak oluşturulmuş olanla aynı sınıfta olmasına rağmen orada hiçbir şey yok.
Python'da bir sinir ağı eğitmeye çalıştım. Paket scikit-learn'dir, NN'nin kendisi sklearn.neural_network.MLPRegressor'dur. 100 için nöronlar, gizli katmanlar -7, girişler -19, çıkış - 1. Görev, rastgele bir süreci tahmin etmektir.
Görev yapaydır, bir gürültü üretecinde yapılır ve teorik olarak bu gürültü tahmin edilebilir. Birkaç sayı önde denedim.
Rastgele seçilen 5 bin nokta için tahmini gerçek olanla karşılaştırmanın sonucu:
X'e göre - tahmin, Y'ye göre - gerçek değer. Hepsi 45 dereceye çok yakın yatıyor. Düz. Yani, tahmin neredeyse mükemmeldir (yapay bir örnek üzerinde).
Eğitim puanları. hızlı - 24 dönem. Zamanla, yaklaşık 10 s.
Ah demek zorundayım. şaşırmış. Ben çok. verileri gizlemeye çalıştı. Bulduğum şey inanılmaz. Genelde tasavvufa yakın.)
Sonuçlar: NN sklearn.neural_network.MLPRegressor oldukça kullanışlıdır. Sınıflandırıcı henüz denenmedi.
Piyasa ile zaten bir şeyler yapmaya çalıştım, sonuçlar şu ana kadar sıfır. Aramıyor, diyor - görev yapay olarak oluşturulmuş olanla aynı sınıfta olmasına rağmen orada hiçbir şey yok.
Bu aynı sınıfın bir görevi DEĞİLDİR.
Piyasa bir gürültü üreticisi DEĞİLDİR.Bu aynı sınıfın bir görevi DEĞİLDİR.
Piyasa bir gürültü üreticisi DEĞİLDİR.Soru çok tartışmalı.)) Bize modelinizi verin ve Millet Meclisi'ne sürmek mümkünse, aynı zamanda bu traktörün pulluk yapıp yapmadığını kontrol edeceğiz.)
Görev, rastgele bir süreci tahmin etmektir.
Görev yapaydır, bir gürültü üretecinde ve teorik olarak bu gürültünün tahmin edilebileceği şekilde yapılır. Birkaç sayı önde denedim.
Rastgele seçilen 5 bin nokta için tahmini gerçek olanla karşılaştırmanın sonucu:
Yani, tahmin neredeyse mükemmeldir (yapay bir örnek üzerinde).
Verilerin rastgele olmadığı, aksi halde nasıl açıklanacağı ortaya çıktı.
Soru çok tartışmalı.)) Bize modelinizi verin ve onu Millet Meclisi'ne sürmek mümkünse, aynı zamanda bu traktörün pulluk yapıp yapmadığını kontrol edeceğiz.)
Soru hiç tartışılmaz. Ve bu tam olarak NS'nizin bahsettiği şeydir, bir gürültü üreticisi üzerinde oldukça çalışıyor, ancak bunun sonucu olarak piyasa VR'lerinde çalışmıyor " Bakmıyor, diyor - orada hiçbir şey yok ".