Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2029
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
Ve ne tür veriler?
Alımlar, SL ve TP ile 100'den 2500'e, 100'e 5 basamaklı artışlarla her dakika açılır. Yani her dakika 625 alım açılıyor. Hepsi açılış dakikaları fiyatına.
Kod çözme işleminden sonra şöyle görünmesi gerekirdi:
Hayır., giriş fiyatı (*10^5), unix saati, yıl, ay, gün, dakika, saniye, haftanın günü, yılın günü, ... , çıkış için hepsi aynı, ... , SL pp cinsinden, fiyatlarda SL , PP cinsinden TP, fiyatlarda TP, işlemin sonucu.
Ormanlar bunu bir patlama ile almalı. Kümelere ayrılmak da ilginçtir.
Alımlar, SL ve TP ile 100'den 2500'e, 100'e 5 basamaklı artışlarla her dakika açılır. Yani her dakika 625 alım açılıyor. Hepsi açılış dakikaları fiyatına.
Kod çözme işleminden sonra şöyle görünmesi gerekirdi:
Hayır., giriş fiyatı (*10^5), unix saati, yıl, ay, gün, dakika, saniye, haftanın günü, yılın günü, ... , çıkış için hepsi aynı, ... , SL pp cinsinden, fiyatlarda SL , PP cinsinden TP, fiyatlarda TP, işlemin sonucu.
Ormanlar bunu bir patlama ile almalı. Kümelere ayrılmak da ilginçtir.
Ben 10 punto adım atmadım ama gridde 100,200,300,500,700,1000,2000 - uygularsanız dakikada 49 farklı kombinasyon olacak ki bu neredeyse 13 kat daha az veri demektir.
Yüksek TP/SL değerlerinde küçük bir adıma gerek olduğunu düşünmüyorum, 2400 ve 2500 biraz farklı olacaktır ve kaynak tasarrufu 13 kat olacaktır.
Ayrıca her TP / SL kombinasyonunu ayrı geçişlerde yaptım ve hepsini tek bir dosyada değil.
Eşit TP\SL ile sistemin karlılığını anında değerlendirebilirsiniz. Örneğin, TP=SL=50'de. Başarılı işlemlerin %53-55'ini aldım. Test cihazında.
Oynaklığın arttığı Mart ayından itibaren TP=SL=50 ile çalışmak imkansız hale geldi ve ondan önce uzun yıllar çalışan bir kombinasyon oldu. Mart ayına kadar, 50 punto 10-20 dakika, Mart ayında ise 1-2-5 dakika arası kazanabilir.
Genel olarak, kararlı TP / SL'den vazgeçmeye karar verdim, şimdi sadece giriş noktalarını aramak ve test cihazımla işlem sonuçlarını anında değerlendirmek istiyorum. Herhangi bir oynaklık için daha evrensel olacağını düşünüyorum.
Örneğin bir TP=SL=100 kombinasyonunu almaya çalışın ve modeli eğitin. Bence bunun için yeterli güce sahip olmalısın. OOS %55'ten yüksekse, verileriniz benimkinden daha iyidir) Ve OOS'u kontrol etmemek (çünkü sadece başarılı olabilir), ancak çapraz doğrulama - bu daha güvenilirdir.
Ben de TP\SL ile uğraştım.
Ben 10 punto adım atmadım ama gridde 100,200,300,500,700,1000,2000 - uygularsanız dakikada 49 farklı kombinasyon olacak ki bu neredeyse 13 kat daha az veri demektir.
Yüksek TP/SL değerlerinde küçük bir adıma gerek olduğunu düşünmüyorum, 2400 ve 2500 biraz farklı olacaktır ve kaynak tasarrufu 13 kat olacaktır.
Ayrıca her TP / SL kombinasyonunu ayrı geçişlerde yaptım ve hepsini tek bir dosyada değil.
Eşit TP\SL ile sistemin karlılığını anında değerlendirebilirsiniz. Örneğin, TP=SL=50'de. Başarılı işlemlerin %53-55'ini aldım. Test cihazında.
Oynaklığın arttığı Mart ayından itibaren TP=SL=50 ile çalışmak imkansız hale geldi ve ondan önce uzun yıllar çalışan bir kombinasyon oldu. Mart ayına kadar, 50 punto 10-20 dakika, Mart ayında ise 1-2-5 dakika arası kazanabilir.
Genel olarak, kararlı TP / SL'den vazgeçmeye karar verdim, şimdi sadece giriş noktalarını aramak ve test cihazımla işlem sonuçlarını anında değerlendirmek istiyorum. Herhangi bir oynaklık için daha evrensel olacağını düşünüyorum.
Örneğin bir TP=SL=100 kombinasyonunu almaya çalışın ve modeli eğitin. Bence bunun için yeterli güce sahip olmalısın. OOS %55'ten yüksekse, verileriniz benimkinden daha iyidir) Ve OOS'u kontrol etmemek (çünkü sadece başarılı olabilir), ancak çapraz doğrulama - bu daha güvenilirdir.
Büyük olasılıkla verilerinizi inceltmeniz gerekecek
Büyük olasılıkla verilerinizi inceltmeniz gerekecek
TP \ SL \u003d 50 veya 100 ile antrenman yapıyorsanız çapraz doğrulama için sonucu yazın, %55'ten fazla alıyor musunuz merak ediyorum
10 yıl boyunca test cihazında farklı SL/TP oranları ile günde bir kez alım açan bir sistem çalıştırdım. Hayatta kalanlardan, çoğunlukla TP<SL ile aynı ST ve TP'ye sahip hiçbir sistem yoktu. Kendin sürebilirsin .
Ayrıca TP < CL olan bir sistemin hızlı bir şekilde artıya geçtiğini gösteren emulation yaptım.
Yine ağda daha akıllıca bir şey mi var? ters işlem)
sonunda test cihazında bir hata buldu. Şimdi her şey yerinde
Büyük olasılıkla, aynı hatayı test cihazında yaptı.
konuyu kapattım) acele et, Lamba ertelendi
Tarihleri çıkardım, şimdi nasıl işleyeceğimi bilmiyorum, çok fazla gücüm yok ((((
Şimdi bir dizin sütunlu csv, bir konser ağırlığında. "Kod çözme" işleminden sonra ikili , 17 kat daha ağır olacaktır.
Naber?
CatBoost bu verileri yutar - büyük dosyalarla iyi çalışır. Hedefin ne olduğunu anlamıyorum...
Verileri hedeften csv şeklinde hazırlarsanız kendim çalıştırabilirim.
10 yıl boyunca test cihazında farklı SL/TP oranları ile günde bir kez alım açan bir sistem çalıştırdım. Hayatta kalanlardan, çoğunlukla TP<SL ile aynı ST ve TP'ye sahip hiçbir sistem yoktu. Kendin sürebilirsin .
Ayrıca TP < CL olan bir sistemin hızlı bir şekilde artıya geçtiğini gösteren emulation yaptım.
Ve TP'nin SL'den 2-3 kat daha büyük olduğu bir sistem oluşturmayı başardım, ancak başka bir sorun var - kazanan işlemlerin %20 - %25'i ve modeli normalde kârsız girişleri ayıklamak için eğitmek mümkün değil.
Kontrol edildi, test cihazında daha iyi çalışıyor. tekrar çözeceğim)
sadece tekrar için oturdu .. çok güzel öğrenme
ZY doğru olanı yaptı - ne yazık ki eğitimli.
Aşkı düşündüm, ama hayır - tekrar deneyim))
Neden üzgün??? Maxim, yinelemelerle ilgili belgelere bağlantın var mı? Antrenman sırasında ağırlıkların tam olarak nasıl güncellendiğiyle ilgileniyor
diğerleri gibi yeniden eğitildi
google bilgi dolu
işte iyi bir tane
https://towardsdatascience.com/gate-recurrent-units-explained-using-matrices-part-1-3c781469fc18