Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1909

 
Michael Marchukajtes :

Kirli dosyam 24 lig aldığım 7700 sütundan oluşuyor, bu yüzden devam etmeyin, daha çok buraya bakın. İşte dosyan

Ve işte benim

Fark ne???? yılmayacağım. Temel bileşenleri analiz ederken, her sütun kendi koordinat sistemi olduğunda, farklı sütunlardan alınan noktalar onlar için ortak bir koordinat sistemi üzerinde işaretlenebildiğinde, bunların gruplandırılabilmesi önemlidir. Yorumlama basittir. Daha fazla dikey ve yatay vektör, daha iyi. Bu aptalca tek tip noktaya sahipsin.

Bilgileri sıkıştırmak istiyorsanız, önce otokorelasyonu kontrol edin ve güvenle yalnızca 1 giriş bırakabilirsiniz, bellek olmadığı için yalnızca ağ çalışmayacaktır.

 
Rorschach :

Bilgileri sıkıştırmak istiyorsanız, önce otokorelasyonu kontrol edin ve güvenle yalnızca 1 giriş bırakabilirsiniz, bellek olmadığı için yalnızca ağ çalışmayacaktır.

Ağ için bellek en önemli şey değildir, sadece gecikmeler tarafından sağlanır, ancak sınıf ayrımının kalitesi (sınıflandırmadan bahsediyorsak) çok önemlidir. Çelişkilerin olmayacağı ve sınıfların bir arada gruplanacağı böyle bir veri seti elde etmek gerekiyor. Bütün bunlar niteliksel bir bölünmeye yol açar. Dosyanızı çıngırakta çalıştırdım (P'de grafiksel bir kabuk) bir destek vektör makinesi var ve sonuç %65 gelişme oldu. Yani, set Frank G ise, togada balık olmayacaktır. Ancak bu yöntemler büyük veri kümeleri gerektirmez. Belki de tüm seti kullanarak yüksek bir öğrenme puanı alabilen bir AI yapılandırması kullanıyorsunuz, ancak bu genellikle çok zor, artık değil.
 
Michael Marchukajtes :

Eh, modelin değerlendirilmesine ek olarak.

Tahmin edicilerde dosyadaki sütun sayısı belirtilir.

258 toplam vektör sayısı. Sınıf 0 ve sol sınıf 2 kaldırıldı, sıfır olarak yeniden adlandırıldı, çünkü nicelik olarak sınıf 1 ile dengelendiler, 19.60 ikinci dereceden bir hatadır veya daha doğrusu düz doğrusal ve ikinci dereceden arasındaki fark, sıfıra eğilimli olmalıdır, 79.141 Genel genelleme yeteneği, gösterge 100 için çabalarken, hatalar arasındaki fark azalır, 69.767 özgüllüktür. Kontrol grafiğinin toplam sayısı 75, genelleme yeteneği ise 70'tir. Kontrol grafiğinde 17 tanesinin olduğu toplam örneğin 77 vektöründe BİLMİYORUM cevabını aldık.

Aslında en kötü sonuçları antrenmanda almama rağmen, kontrol bölümünde çok daha yüksekler. Bunun sizinki gibi bir test sitesi değil, ağın genel olarak görmediği bir kontrol sitesi olmasına rağmen. Test, testte iyi çalışması için eğitim üzerinde eğitim aldığı zamandır, yani potansiyel olarak ağ eğitim sırasında test bölümünü görür. Kontrol NO. Sorular????

Adabust bana 79'a 79 verdi

 
Maksim Dmitrievski :

Adabust bana 79'a 79 verdi

Modelimi OOS'ta takas edebilir misin?
 
Michael Marchukajtes :
Belki de tüm seti kullanarak yüksek bir öğrenme puanı alabileceğiniz bir AI yapılandırması kullanıyorsunuzdur.

Durum bu. Farklı bir şekilde açıklamaya çalışacağım. Diyelim ki ma(100) ve fiyat üzerinde klasik bir sistem var. Satın almayı çaprazlayın, satışı çaprazlayın. Genellikle, ma ve giriş fiyatı ve çıkış için sistem sinyalleri ağa beslenir. Bu, ma önceden hesaplandığından ve ağlara bitmiş biçimde beslendiğinden, girdilerde tasarruf sağlar. Ve ağa ma değil, giriş için 100 fiyat gecikmesi (böylece ağın kendisi sayılır) ve çıkış için sistem sinyalleri verebilirsiniz. Bu ağ türünde 100'den az fiyat gecikmesi gönderemezsiniz.

 
Rorschach :

Durum bu. Farklı bir şekilde açıklamaya çalışacağım. Diyelim ki ma(100) ve fiyat üzerinde klasik bir sistem var. Satın almayı çaprazlayın, satışı çaprazlayın. Genellikle, ma ve giriş için fiyat ve çıkış için sistem sinyalleri ağa beslenir. Ma önceden hesaplandığından ve ağlara bitmiş biçimde beslendiğinden, bu girdilerde tasarruf sağlar. Ve ağa ma değil, giriş için 100 fiyat gecikmesi (böylece ağın kendisi sayılır) ve çıkış için sistem sinyalleri verebilirsiniz. Bu ağ türünde 100'den az fiyat gecikmesi gönderemezsiniz.

İlkel düşünceler ve onlardan ne kadar çabuk kurtulursanız, kuruntu çukurunuzdan o kadar çabuk atlarsınız. Model hazırlamanın ana kurallarından birini ihlal ediyorsunuz. Hatırlayın Alexei Vyazemsky ile Olimpiyat Oyunları konusunda bir şekilde aktiftik ve bu yüzden minnettarlığımın bir göstergesi olarak ona gecikmeler ve şaşırdığım etki hakkında bir ipucu verdim. Ben bir uygulayıcıyım ve sonra bir teorisyenim. Gecikmenin özünü ortaya koyan yazışmadan alıntı yapayım

Alıntı yaparım:

Heh, heh... komik. Tamam, eziyet etmeyeceğim, bana iyi davrandın, o yüzden sana anlatacağım. Ben bir uygulayıcıyım ve daha sonra bir teori kurarak veya keşfettiğim etkileri ayrıntılı olarak inceleyerek bir şekilde açıklamaya çalıştığım çeşitli fenomenlerle sık sık karşılaşıyorum. Ama en ilginç şey, sorularınızın cevaplarını almaktır. Yani bir sorumuz vardı. Bir sınıflandırıcıyı eğitirken, ona güncel verileri değil, geçmiş verileri nasıl sağlayacağı. Regresyona dayalı bir tahmin modeli oluştururken, verilerin sırası çok önemlidir, yani geçmişten bir eğitim dosyası oluşturulmuşsa, hiçbir durumda değiştirilmemeli veya karıştırılmamalıdır. Tahmine dayalı modellerin eğitim örneğinin tüm geçmişini görmesini sağlayan veri dizisidir (kesin sırayla gidin) ve dediğim gibi, eğitim örneğindeki ilk veriler sıralama nedeniyle ikincisini etkiler. Yani geçmişten geleceğe ve hiçbir durumda karıştırılmamalıdır. Max'in nasıl denediğini hatırlıyor musun, ama sonuç iç karartıcıydı. Çünkü karıştırma regresyon için geçerli değildir. Eğitim setinin rastgele karıştırılması yönteminin ihlal etmeyen aşırı takma için zorunlu olduğu durumlarda sınıflandırma başka bir konudur. Başka bir deyişle, veriler iyi bir şekilde hizalandığından fazla tahmin değil, eğitim kalitesi hakkında gerçek bir tahmin elde ederiz. 10 dönem boyunca gezindik, seti karıştırdık, tekrar büküldük. tekrar karıştırın. Bu durumda, eğitim vektörleri arasında hiçbir bağlantı yoktur ve aslında her vektör kendi başına gider.
2020.07.02 22:47
NN'nin sadece mevcut sinyal için göstergelerin değerlerini değil, aynı zamanda geçmişi de eğitmesi için nasıl yapılacağını düşündüm. Sonunda bir fikir geldi. Evet, çok basit. Göstergeleri sinyal anında kaydederiz, ardından mevcut sinyal için önceki sinyalin göstergelerinin değerlerini alırız, ardından bir önceki vb. Sonuç olarak, mevcut sinyal için yalnızca göstergeleri değil, aynı zamanda önceki sinyallerin göstergeleri de kaydedilir. Şu anda 24 sinyalin kaydını alıyorum. Yani mevcut sinyal için 24 sinyal öncesi göstergelerin değerini saklıyorum. Forumda, eğitim dosyamın 50 satırlık 7500 sütun içerdiğini söylediğimi hatırlıyorum, ancak hiç kimsenin nereden bu kadar çok şey aldığını anlamaya vakti bile olmadı. MO alanının sorunu, burada hepimiz çok akıllıyız :-)
2020.07.02 22:52
Şimdi işe başlayalım:
Fark ettiğiniz gibi, 15 enstrüman için veri kaydediyorum, bu verilere dayanarak birkaç gösterge oluşturuyorum. Stokastik bir fonksiyon alıyorum. Kümülatif standart sapma ve belki de her şey. Sonuç olarak, mevcut sinyal için birincil olan 307 benzersiz giriş sütunum var. Sonuç olarak, mevcut sinyal için bu 307 çubuğu alıyorum ve ona (sinyale) önceki 24 dört sinyalden 307 çubuk daha ekliyorum. Bu kararın anlamı, bir sinyal göründüğünde, son 24 sinyalin verilerini derhal Millet Meclisine sunmaktır. Bu, sınıflandırmanın mevcut sinyal üzerinde tarihin derinliklerine bakmasını sağlayan dönüşümdür. Aslında, bu 24 derinliğe kadar bir gecikmedir.
2020.07.02 22:59
AMA en ilginç olanı son paragrafa bıraktım: Eminim R için vtreat eklentisini duymuşsunuzdur. Dolayısıyla bu canavar, çıktı değişkeni için önemli sütunları ortaya çıkaran veri ön işlemesi gerçekleştirir. Kural olarak, işlenmesinden sonra 130-180 Gerçekten önemli çubuklar kalır. Ancak paradoks, mevcut sinyal için göstergelerin mevcut değerlerinin nadiren bu örneğe düştüğü ortaya çıktı. Sanırım çok nadir. Çoğu zaman büyük gecikmeli veriler vardır. aynı gecikme 24, sonradan işlenen dosyada nadir görülen bir konuk değildir. Yani anlam öyledir ki, 24 sinyal önceki göstergelerin değerleri amaç fonksiyonu için önemlidir. Aslında fikir 5 sent kadar basit. Yeterince uzun bir örnek kaydedin, ardından sütunları Excel'in bir hücresi aşağı kaydırarak çarpın ve ön işleme gerçekleştirin. Tüm kar!


Alıntı tamamlandı:

Ağ kendi başına hiçbir şey yapamaz. Ona girdi olarak verdiğiniz şey, sonuç olarak elde ettiğiniz şeydir. Uygulamanın gösterdiği gibi, tüm gecikmeler yararlı değildir ve setinizde Ulusal Meclis'in yeterli bir model elde etmesine bir şekilde yardımcı olacak tek bir sütun yoktur ..... İyi şanslar !!!!!

Документация по MQL5: Константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов
Документация по MQL5: Константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов
  • www.mql5.com
При создании графического объекта функцией ObjectCreate() необходимо указать тип создаваемого объекта, который может принимать одно из значений перечисления ENUM_OBJECT. Дальнейшие уточнения свойств созданного объекта возможно с помощью функций по работе с графическими объектами.
 

Ve her şey doğru yapıldığında, model şöyle bir şey çalışır .....


 
Valeriy Yastremskiy :

Evet, berbat ettim) Görünüşe göre tüm aksaklıklar ayrıştırma sırasında veya okumanın devam ettiği verilerde.

Normalleştirmenin uygun olması pek olası değildir. Temel olarak, terminalde arşivlenmiş haber verilerine, bunları düzenli olarak indirme yeteneğine ve onlarla çalışmak için bir hizmete ihtiyacınız var. Arşivler olduğunu sanmıyorum) Ancak yaratıcıların konumuna bakılırsa, kullanıcılar sözlerini söyleyene kadar, hangi türe ihtiyaç duyulduğunu, hareket etmeyecek ve eğer öyleyse, önce ücretli bir sürümde. )

Evet, ücretsiz ve iyi bir takvim pek mümkün değil)

 
Alexey Nikolaev :

Evet, ücretsiz ve iyi bir takvim pek mümkün değil)

Evet, takvim kötü olabilir, asıl şey uzun ve doğru) arşivde) bu bir madeni para hizmetidir) oh, şimdilik, akımı kendiniz ayrıştırın)
 
Michael Marchukajtes :

Teşekkür ederim, ilginç bir şekilde, daha önceki sinyalleri vermek kesinlikle olmazdı. Bu şu soruyu akla getiriyor, belki ağ genellikle fazladan bir bağlantıdır?

İşaretleri seçmemek için ağ benim için ilginç. Aksi takdirde klasik bir sistem yapmak daha kolaydır.

Deneylerle uğraşmak zorunda kalacağım, makinedeki sistem üzerinde çok sayıda örnek alacağım, böylece eğitim sırasında tek bir tekrar olmayacak ve bir dönem içinde tutmak mümkün olacak.