Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1529
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
sinüzoid örneklerle
hmm... takip ediliyor muyum? Bir ızgara istiyorum ama doğrusal olmayan bir adımla, bir polinomdaki adımı bulmak istiyorum, polinom formülünü optimize edicide arayın (ayarlarda polinom katsayıları)
))))
hmm.... takip ediliyor muyum? Bir ızgara istiyorum ama doğrusal olmayan bir adımla, bir polinomdaki adımı bulmak istiyorum, polinom formülünü optimize edicide arayın (ayarlarda polinom katsayıları)
))))
bu arada bulanık mantık ile TS'ler genellikle kolay tercih ediliyor, bence en kolay ve en etkili yol.. sonuçların hız ve yorumlanabilirliği açısından :)
işte makaleler. Bulanık mantık aracılığıyla eğrilerin nasıl tahmin edileceğini beğendim https://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-part-iii-69445dff83fb
hmm... takip ediliyor muyum? Bir ızgara istiyorum ama doğrusal olmayan bir adımla, bir polinomdaki adımı bulmak istiyorum, polinom formülünü optimize edicide arayın (ayarlarda polinom katsayıları)
))))
polinom gerek yok
negatif kar ise adımı azaltmak yeterlidir
if (pip < 0) {
step *= Math.Exp(pip / Kstep);
}
Normalleştirilmiş gösterge verilerinin ve belirteçlerin bazı kalıpların varlığını işaret edecek girdi olarak geleceği bir sinir ağına dayalı bir algoritma geliştirmeye başlamak mantıklı mı?
Kategorilere ayrılacak (farklı türde göstergeler , modeller, vb.) birçok sinir ağından oluşan bir sistem yapma ve bu sinir ağlarının çıktılarını nihai sinir ağından geçirerek bir karar verme fikriniz var mı?
Bu forumun 2016'dan beri devam eden başlığına dönüp baktığımda, Random Forest algoritmasının başarısını sormak istiyorum.
Bunlar daha topal sorular gibi görünebilir (muhtemelen öyledir) ve daha önce gündeme gelmiştir, ancak yine de cevap almak istiyorum)
Şimdiden teşekkürler)
Merhaba) Algoritmik ticaret ile ilgili birkaç soru sormak istiyorum. Ben kendim bir Python / Go geliştiricisiyim, teknik ve şamdan analizi üzerine birkaç kitap okuma düzeyinde ticaret bilgisine sahibim.
Normalleştirilmiş gösterge verilerinin ve belirteçlerin bazı kalıpların varlığını işaret edecek girdi olarak geleceği bir sinir ağına dayalı bir algoritma geliştirmeye başlamak mantıklı mı?
Kategorilere ayrılacak (farklı türde göstergeler , modeller, vb.) birçok sinir ağından oluşan bir sistem yapma ve bu sinir ağlarının çıktılarını nihai sinir ağından geçirerek bir karar verme fikriniz var mı?
Bu forumun 2016'dan beri devam eden başlığına dönüp baktığımda, Random Forest algoritmasının başarısını sormak istiyorum.
Bunlar daha topal sorular gibi görünebilir (muhtemelen öyledir) ve daha önce gündeme gelmiştir, ancak yine de cevap almak istiyorum)
Şimdiden teşekkürler)
Merhaba). Kâse Arayanlar Kulübüne hoş geldiniz.
Asıl sorun, modeli tarihsel verilere "uydurmaktır". Gerisi para yönetimi, model seçimi, programlama vb. gibi daha basittir. İstatistikler işe yarayacaktır.
Ve sinir ağları, ormanlar hakkında - oldukça mümkün, soru doğru uygulamada ...
Merhaba) Algoritmik ticaret ile ilgili birkaç soru sormak istiyorum. Ben kendim bir Python / Go geliştiricisiyim, teknik ve şamdan analizi üzerine birkaç kitap okuma düzeyinde ticaret bilgisine sahibim.
Normalleştirilmiş gösterge verilerinin ve belirteçlerin bazı kalıpların varlığını işaret edecek girdi olarak geleceği bir sinir ağına dayalı bir algoritma geliştirmeye başlamak mantıklı mı?
Kategorilere ayrılacak (farklı türde göstergeler , modeller, vb.) birçok sinir ağından oluşan bir sistem yapma ve bu sinir ağlarının çıktılarını nihai sinir ağından geçirerek bir karar verme fikriniz var mı?
Bu forumun 2016'dan beri devam eden başlığına dönüp baktığımda, Random Forest algoritmasının başarısını sormak istiyorum.
Bunlar daha topal sorular gibi görünebilir (muhtemelen öyledir) ve daha önce gündeme gelmiştir, ancak yine de cevap almak istiyorum)
Şimdiden teşekkürler)
Desen bilinmiyorsa, orman basitçe göstergeleri çıkarmayacaktır. Daha yeni ve daha havalı olan çapraz doğrulama ve erken durdurma ile orada güçlendirmeyi deneyebilirsiniz. Sinir ağlarını istiflemek de pek mantıklı değil - çok fazla gösterge bulamayacaksınız, birbirleriyle ilişkili olacaklar. Araçlar (döviz çiftleri veya her neyse) aracılığıyla sıralamaya ağırlık verilmelidir. Kripto da mantıklı, Forex çiftleri kadar etkili değil. Kripto için, bir bardakla tahkim ile oynayabilirsiniz.
Normalleştirilmiş gösterge verilerinin ve belirteçlerin bazı kalıpların varlığını işaret edecek girdi olarak geleceği bir sinir ağına dayalı bir algoritma geliştirmeye başlamak mantıklı mı?
Ne anlam ifade ediyorsun. Meslek olarak kodlayıcı-araştırmacıysanız, aslında, o zaman bu çok ilginç bir iştir, daha sonra sona erdirirseniz övünmekten utanmayacaksınız, ancak “para kazanma” girişimi olarak. İnternet”, ne yazık ki, işe yaramayacak, en azından size öyle geliyor ki, belki bir dahi iseniz, o zaman 10.000 saat sonra veya belki 20.000 saat sonra ... ama büyük olasılıkla asla ((
Kategorilere ayrılacak (farklı türde göstergeler , modeller, vb.) birçok sinir ağından oluşan bir sistem yapma ve bu sinir ağlarının çıktılarını nihai sinir ağından geçirerek bir karar verme fikriniz var mı?
Stake ile ortaya çıktınız, ancak sorun algoritmalarda değil, verilerde, karlı algoritmik ticaret için yüksek kaliteli verilere ve daha fazlasına ihtiyacınız var.
Bu forumun 2016'dan beri devam eden başlığına dönüp baktığımda, Random Forest algoritmasının başarısını sormak istiyorum.
Rastgele Orman, en verimli makine öğrenme algoritmalarından biridir, çoğu görev için, bazı durumlarda, artırma veya bunların "boobag, bugboo" kombinasyonlarını kullanarak ek olarak % kesirler alabilirsiniz, ancak yine, her şey verilerle ilgilidir ve onlar pahalıdır ve bunları algoritmik ticaret için gerekli miktar/kalitede toplamak da ayrı bir görevdir.
Merhaba) Algoritmik ticaret ile ilgili birkaç soru sormak istiyorum. Ben kendim bir Python / Go geliştiricisiyim, teknik ve şamdan analizi üzerine birkaç kitap okuma düzeyinde ticaret bilgisine sahibim.
Normalleştirilmiş gösterge verilerinin ve belirteçlerin bazı kalıpların varlığını işaret edecek girdi olarak geleceği bir sinir ağına dayalı bir algoritma geliştirmeye başlamak mantıklı mı?
Kategorilere ayrılacak (farklı türde göstergeler , modeller, vb.) birçok sinir ağından oluşan bir sistem yapma ve bu sinir ağlarının çıktılarını nihai sinir ağından geçirerek bir karar verme fikriniz var mı?
Bu forumun 2016'dan beri devam eden başlığına dönüp baktığımda, Random Forest algoritmasının başarısını sormak istiyorum.
Bunlar daha topal sorular gibi görünebilir (muhtemelen öyledir) ve daha önce gündeme gelmiştir, ancak yine de cevap almak istiyorum)
Şimdiden teşekkürler)
Şunu söyleyeceğim, ticarette ağlardan oldukça memnunum evet 15 yıldır arıyorum ama bulduğumda bu işe haftada 2 saatten fazla ayırmıyorum. Danışmanın optimizasyonunu ve onunla bağlantılı her şeyi kastediyorum. Aksi takdirde, bir Python geliştiricisiyseniz, o zaman herhangi bir geliştirici gibi, çalışacağınız konu alanını iyice ve derinlemesine incelemenizi tavsiye ederim. Piyasa sadece fiyat tekliflerinden ibaret değildir, piyasa öncelikle İNSANDIR!!!!! OOOO dediği gibi, düşünce bir atış gibi olmalı, yoksa bir içki için zaman kalmaz :-)
Ve şimdiye kadar soru çözülmedi, başarımın nedeni nedir.