Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1396
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
Ormanlara bayılırım. Ulusal Meclis'e dönersem, yakında olmayacak. Ve böylece onlara bir yıl harcadım.
TAMAM )
Tahminin mutlak doğruluğunu arzulamıyorum. Benim için kâr eden tüm işlemler doğrudur.
Örnekler:
1) tahmin edilen -10 alındı -8 - bu mükemmel bir kazanç ve hiç bir hata değil
2) tahmin edilen -4.8 alındı -13 - kar tahmin edilenden çok daha fazla, bu bir hata değil.
3) tahmin edilen -3.5 +5 alındı, bir kayıp olacak - bu bir hata. Soldaki ve 0'ın üzerindeki tüm noktalar gibi. Sadece onlar bir kayıp getirir ve bunlarla işlem yapmak bir hatadır.
Kesinlikle her şeyi anlıyorsun. İhtiyacımız olan tek şey, bizim yönümüzde başarılı bir işlem olasılığının dağılımında bir önyargı. Ek olarak, hiç kimse durdurmaları, takipleri ve işlemi izlemenin diğer yöntemlerini iptal etmedi ve gerçek sonuç, 5 m sonra işlemin aptalca kapanmasından daha iyi olacaktır.Bu durum sadece resimde.
Sağlamlık, Maxim kedi hakkında, piyasada temelsiz fanteziler olduğunu söylüyor. Gerçeğin regresyondan sapmaları varsa (ister eğitimde ister testte), o zaman hiçbir model bu sapmaları sıfıra indiremez. Her durumda, olan sapmalar öyle kalacaktır. Regresyon her zaman dağılımın merkezine gidecek, başka bir şey değil.
Maxim, ne yazık ki, ormanlara ve RL'ye gitti ve tüm dış bilgileri dünya görüşüne yönelik bir girişim ve muhtemelen sonuçlarının önemi olarak algılıyor.) Onunla ilgili her şey yanlış, tüm saçmalıklar, anaokulu vb.
NS'den orman ağaçlarına geçişe gelince. Bunlar yaklaşık olarak eşdeğer modellerdir ve yeni veya seviyede - aynı yumurtalar, sadece profilde - elde edemezsiniz. Ne tür bir hayvan olduğunu görmek elbette gereksiz değil.
Kısa vadede MKL'de Alglib'e geçmek bir şeyler verebilir. Uzun vadede, bu bir ivme kaybından, bir çıkmazdan başka bir şey değildir. Aynı Maxim zaten Python'da sürünüyor ve MO, sizi Alglib-MKL'de yapmanız için kışkırtıyor. Komik.
Kesinlikle her şeyi anlıyorsun. Sadece bizim yönümüzde başarılı bir işlem olasılığının dağılımında bir önyargıya ihtiyacımız var. Ek olarak, hiç kimse durdurmaları, takipleri ve işlemi izlemenin diğer yöntemlerini iptal etmedi ve gerçek sonuç, 5 m sonra işlemin aptalca kapanmasından daha iyi olacaktır.Bu durum sadece resimde.
Sağlamlık, Maxim kedi hakkında, piyasada temelsiz fanteziler olduğunu söylüyor. Gerçeğin regresyondan sapmaları varsa (ister eğitimde ister testte), o zaman hiçbir model bu sapmaları sıfıra indiremez. Her durumda, onlar neyse, öyle kalacaklar. Regresyon her zaman dağılımın merkezine gidecek, başka bir şey değil.
Maxim, ne yazık ki, ormanlara ve RL'ye gitti ve tüm dış bilgileri dünya görüşüne yönelik bir girişim ve muhtemelen sonuçlarının önemi olarak algılıyor.) Her şey yanlış, tüm saçmalık, anaokulu vb.
NS'den orman ağaçlarına geçişe gelince. Bunlar yaklaşık olarak eşdeğer modellerdir ve yeni veya seviyede - aynı yumurtalar, sadece profilde . Ne tür bir hayvan olduğunu görmek elbette gereksiz değil.
Kısa vadede MKL'de Alglib'e geçmek bir şeyler verebilir. Uzun vadede, bu bir ivme kaybından, bir çıkmazdan başka bir şey değildir. Aynı Maxim zaten Python'da sürünüyor ve MO, sizi Alglib-MKL'de yapmanız için kışkırtıyor. Komik.
Ormanların daha az model parametresi vardır. Ve NS'de bunlardan daha fazlası var ve en uygun kombinasyonu seçmek zor, ayrıca normalleştirme ve merkezleme gerekiyor. Ve normalleştirme ve ölçekleme zamanla yüzer, sonuç olarak aynı ek eğitim doğru olmaz. Ve ormanların hepsi abs içinde. değerler sindirilir.
en azından dağılım grafiğini doğru yorumlamayı öğrendiler ve bu iyi
o zaman hataların artma eğiliminde olduğunu ve birbirini telafi etmediğini anlamaya başlayacaksınız ve bir noktanın çarpık olasılık dağılımı olarak alınan şey, büyük hatalara yol açan anlık bir şeydir.
Ormanların daha az model parametresi vardır. Ve NS'de bunlardan daha fazlası var ve en uygun kombinasyonu seçmek zor, ayrıca normalleştirme ve merkezleme gerekiyor. Ve normalleştirme ve ölçekleme zamanla yüzer, sonuç olarak aynı ek eğitim doğru olmaz. Ve ormanların hepsi abs içinde. değerler sindirilir.
Her şey için bir şey diyemeyeceğim ama aynı şekilde gördüğüm o kedi ormanı modellerinde ölçeklendirme vs. gerekiyor. Bu arada, giriş sinyallerini önceden işlemeden tüm bunların nasıl çalışabileceğini anlamıyorum. Birinin başlangıç fiyatı diğerinden %10 daha fazla olan, kabaca aynı iki sinyali hayal edin. Ve daha büyük (özdeş) bir makinenin oynaklığı, ilkinden %10 daha yüksek olacaktır. Bu, NA veya orman tarafından nasıl ele alınabilir? Ve sonuç d.b. özdeş.
en azından dağılım grafiğini doğru yorumlamayı öğrendiler ve bu iyi
o zaman hataların artma eğiliminde olduğunu ve birbirini telafi etmediğini anlamaya başlayacaksınız ve bir noktanın çarpık olasılık dağılımı olarak alınan şey, büyük hatalara yol açan anlık bir şeydir.
Maxim, çizelgeleri okumayı öğren, sadece kendininkini değil. Eğer çizelgelerim sana hiçbir şey söylemiyorsa, bu konuda hiçbir şey yapamam. İstemiyorsan bunlarla uğraşma, kimse tutsak değil. Dürüst olmak gerekirse, senden bıktım. Saçma sapan konuştuğunu söylemek istemiyorum ama söylemek zorundasın.
Maxim, çizelgeleri okumayı öğren, sadece kendininkini değil. Dürüst olmak gerekirse, senden bıktım. Saçma sapan konuştuğunu söylemek istemiyorum ama söylemek zorundasın.
Grafiğinizi nasıl okursunuz? Genel kabul görenlerin aksine özel okuma yöntemleri var mı? Elibrarius var, rahibi bilmem, doğru düzgün okuyamadım bile.
Ben sadece bu çizelgelerde gördüklerimi yazdım .. yukarıdan herhangi bir sonuç çıkarmak imkansız
özellikle - hata rastgele olmaktan biraz daha iyidir, belki yaklaşık %40
Her şey için bir şey diyemeyeceğim ama aynı şekilde gördüğüm o kedi ormanı modellerinde ölçeklendirme vs. gerekiyor. Bu arada, giriş sinyallerini önceden işlemeden tüm bunların nasıl çalışabileceğini anlamıyorum. Birinin başlangıç fiyatı diğerinden %10 daha yüksek olan, kabaca aynı iki sinyali hayal edin. Ve ikinci (özdeş) makinenin volatilitesi ilkinden %10 daha yüksek olacaktır. Bu, NA veya orman tarafından nasıl ele alınabilir? Ve sonuç d.b. özdeş.
Orman, büyüklük sıralarına göre farklılık gösteren değerler ve oynaklık farkı olan girdileri sindirecektir.
Bunlardan biri, örneğin 0,00014'e ve ikincisi 41548,3'e kadar düğümlere bölünecektir.
Millet Meclisi için de tüm girdileri aynı ölçeğe indirmeniz gerekiyor.
Grafiğinizi nasıl okursunuz? Genel kabul görenlerin aksine özel okuma yöntemleri var mı? Elibrarius var, rahibi bilmem, doğru düzgün okuyamadım bile.
Ben sadece bu çizelgelerde gördüklerimi yazdım .. yukarıdan herhangi bir sonuç çıkarmak imkansız
özellikle - hata rastgele olmaktan biraz daha iyidir, belki yaklaşık %40
Ne olmuş? Bu neden kötü? Genel olarak 10 dakika boyunca her şey tanınmayacak kadar yayılacak ve bir saat boyunca hayal etmesi bile zor.))
Orman, büyüklük sıralarına göre farklılık gösteren değerler ve oynaklık farkı olan girdileri sindirecektir.
Bunlardan biri, örneğin 0,00014'e ve ikincisi 41548,3'e kadar düğümlere bölünecektir.
Ve Millet Meclisi için tüm girdileri aynı ölçeğe indirmeniz gerekiyor.
Bilmiyorum. Sadece kedinin gördüğü ormanlardan bahsetti. Odessa'nın tamamı adına konuşamam.