Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2039

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius :

Trenin içinde karıştırmak veya test etmek mümkündür, ancak hiçbir anlamı yoktur ve tren ile test arasında imkansızdır. Onları tesadüfen karıştırmadınız, sınavlı bir test için çok iyi bir sonuç.

Karıştırmadım ve sonuç bir test numunesi için pek iyi değil - Geri çağırma küçük.

Ancak desenin kararlı olduğuna ve numunenin sonunda azalmadığına inanırsak karıştırma oldukça mümkündür. Burada, sadece dosyanın oluşumu bir döngü kullanıyor olabilir ve bazı parametreler basitçe çalışma alanına girmedi.

[Forester]

Alexey Vyazmikin :

Karıştırmadım ve sonuç bir test numunesi için pek iyi değil - Geri çağırma küçük.

Ancak desenin kararlı olduğuna ve numunenin sonunda azalmadığına inanırsak karıştırma oldukça mümkündür. Burada, sadece dosyanın oluşumu bir döngü kullanıyor olabilir ve bazı parametreler basitçe çalışma alanına girmedi.

Karıştırırsanız, test hemen iyileşir - bir sonraki çubukta gözetleme olacaktır. Onlar. bir çubuk (10:00) trene çarptı, komşu olan (10:01) teste çarptı ve hem geçmişte hem de hedefte çok benzerler.

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius :
Karıştırırsanız, test hemen iyileşir - bir sonraki çubukta gözetleme olacaktır. Onlar. bir çubuk (10:00) trene çarptı, komşu olan (10:01) teste çarptı ve hem geçmişte hem de hedefte çok benzerler.

Ve sırayla örnek çubuklarda? Sadece her çubukta antrenman yapmıyorum, sadece sinyalleri alıyorum ve bu durumda örnekleri karıştırmanın mümkün olduğunu düşünüyorum - bu, verilerime göre, örnek boyutunu artırmadan eğitim için bilgi miktarını artırır. , inceleme örneğini iyileştirir.

[Forester]

Alexey Vyazmikin :

Ve sırayla örnek çubuklarda?

Dosyayı zaten sildim, kendiniz kontrol edin. Bunun bir CSV dosyası oluşturmanın en mantıklı yolu olduğunu düşünüyorum.

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius :

Dosyayı zaten sildim, kendiniz kontrol edin. Bunun bir CSV dosyası oluşturmanın en mantıklı yolu olduğunu düşünüyorum.

Orada bir şey var - ne olduğunu bilmiyorum.

 2 6 0 4 2 6 57 57 100 100 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 200 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 300 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 400 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 500 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 600 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 700 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 800 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 900 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1000 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1100 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1200 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1300 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1400 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1500 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1600 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1700 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1800 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 1900 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 2000 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 2100 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 2200 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 2300 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 2400 - 1
4 2 6 0 4 2 6 57 57 100 2500 - 1

[Forester]

Alexey Vyazmikin :

Orada bir şey var - ne olduğunu bilmiyorum.

Dosya sahibinden cevap bekliyoruz.

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius :
Dosya sahibinden cevap bekliyoruz.

Bu arada, örneğin %1'ini aldım ve C4.5 ağacını eğittim - eğitim ve test örneklerinde %100 tanıma sağladı, bu yüzden maddenin karıştırılması gereken sıralı döngülerde olduğunu varsayıyorum. Ancak MQL5'te iyi bir karıştırma algoritmam yok - hem test hem de kontrol örneklerinden n satır çekip böylece bir test örneği oluşturabilirim - ve sonra, yine, sınıf dengesi ve burada döngüler açısından ne kadar şanslıyım , iyi olmayacak.

[Forester]

Alexey Vyazmikin :

Sadece her çubukta antrenman yapmıyorum, sadece sinyalleri alıyorum ve bu durumda örnekleri karıştırmanın mümkün olduğunu düşünüyorum - bu, verilerime göre, örnek boyutunu artırmadan eğitim için bilgi miktarını artırır. , inceleme örneğini iyileştirir.

Mümkün olabilir, ancak geleceğin bir kısmını trene atmaya değmeyeceğini düşünüyorum, gerçek ticarette bunu yapamayacaksınız. Eğitim sırasında ve gerçekte geleceğin bilinmemesine izin verin.
Test ve sınav her zaman ya daha başarılı ya da daha kötü olmalıdır. Bu iyi. Ana şey, toplamda siyah olmaktır.
Çapraz doğrulama kullanın (belki yerleşik bir tane vardır) veya daha da iyisi, ileriye doğru yürüme.

[Forester]

Alexey Vyazmikin :

Bu arada, örneğin %1'ini aldım ve C4.5 ağacını eğittim - eğitim ve test örneklerinde %100 tanıma sağladı, bu yüzden maddenin karıştırılması gereken sıralı döngülerde olduğunu varsayıyorum. Ancak MQL5'te iyi bir karıştırma algoritmam yok - hem test hem de kontrol örneklerinden n satır çekip böylece bir test örneği oluşturabilirim - ve sonra, yine, sınıf dengesi ve burada döngüler açısından ne kadar şanslıyım , iyi olmayacak.

Burada böyle bir RNG ile normal şekilde karıştırabilirsiniz https://www.mql5.com/en/blogs/post/735953

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius :

Mümkün olabilir, ancak geleceğin bir kısmını trene atmaya değmeyeceğini düşünüyorum, gerçek ticarette bunu yapamayacaksınız. Eğitim sırasında ve gerçekte geleceğin bilinmemesine izin verin.
Test ve sınav her zaman ya daha başarılı ya da daha kötü olmalıdır. Bu iyi. Ana şey, toplamda siyah olmaktır.
Çapraz doğrulama kullanın (belki yerleşik bir tane vardır) veya daha da iyisi, ileriye doğru yürüme.

Bunu yapmazsak ve Maxim gibi, sondan öğrenerek yapmazsak, o zaman çok eski verilerden öğrendiğimiz ortaya çıkar ki bu iyi değildir. Muayene örneğine dokunmayı önermiyorum ama eğitim ve kontrol örneklerine dokunmanın mümkün olduğunu düşünüyorum. Ve sonra, istikrarlı bir performans elde ettiysek, o zaman temel modelin ayarlarını bilerek, modeli gerçek hayatta uygulamak için kenara daha da yakın öğrenebiliriz.

Çapraz doğrulamayı anlamadım - orada otomatikleştirilmesi gerekiyor, ancak şimdiye kadar ellerim ona ulaşmadı.

Ancak parçalı testler - evet, bu doğru yaklaşım, ancak her zaman geçmişe sahip değilim, yaprakları seçerken bu yaklaşımı kullanıyorum - orada en iyi şekilde, eğitimin zaten yapılmış olduğu bir örnekte bile yardımcı olur, çünkü genellikle yaprakların tepkileri eşit değildir örnek boyunca ve benim sadece kararlı olanlara ihtiyacım var.

elibrarius :
Burada böyle bir RNG ile normal şekilde karıştırabilirsiniz https://www.mql5.com/en/blogs/post/735953

Bu arada, tekrarlamadan bir diziden rastgele bir sayı üreten böyle bir jeneratör gördünüz mü - Buna ihtiyacım var.