Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2068
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Görünüşe göre sizi anladım ve her gün sabah 9'da tekrar eden bir olayın her Çarşamba sabah 9'da tekrarlayan bir olay olacağını ruhuyla yazdım. Çok parlak günlük periyodiklik nedeniyle TAM HAFTALIK (ancak günlük bir periyodu olmayan) periyodu olan olayları ayırt etmek oldukça zor olacaktır. Elbette yanılıyor olabilirim, ancak henüz parlak bir haftalık periyodiklik fark etmedim, bu yüzden kodumda bunu tespit etmenin bir yolu yok.
Bilmiyorum çalışma saatlerinin mantığı haftalık periyotlar veriyor gibi. Günlük örüntüler bulunursa , o zaman onları periyodikliğin ayın günlerine veya haftasına göre tanımlamak bir teknik meselesidir.
%40 doğrulukla iyi kazandıran stratejiler, trend stratejiler var ama standart ML yöntemleri eğitilmelerine izin vermiyor, doğruluk yetersizse "1" sınıfını sıfıra atıyorum, ancak sadece ayırmam ve iyileştirmem gerekiyor bu tür bölünmeler, bu yüzden benzer yöntemler arıyorum. Aksi takdirde, Geri Çağırma 1 için çok küçüktür.
bu amaçlar için özel kayıp işlevleri yazmanız gerekir
Bilmiyorum çalışma saatlerinin mantığı haftalık periyotlar veriyor gibi. Günlük örüntüler bulunursa , o zaman onları periyodikliğin ayın günlerine veya haftasına göre tanımlamak bir teknik meselesidir.
Onlar yok demiyorum. Büyük olasılıkla varlar, ancak bu yöntem, daha kısa periyotlar ve durağan olmama arka planına karşı tespit ve seçimleri için muhtemelen çok kaba.
bu teoride .. ama pratikte gözlükleri bükmeyin ..)
oynaklık için normalleştirilmiş artışlar, seviyeli dağılım. Sadece bilgi kaybı oldu.
Bilgi kaybı değil dezenformasyondan kurtulmak diyebilirim)
Ama tam olarak öyle değil)
Modaya uygunsa, TP büyüktür ve SL küçüktür. Örneğin, 500'den 100'e kadar. Ardından, %80'lik bir hatayla, %20 başarılı ve %80'i kaybeden esnaf olacaktır. Bakiye sıfıra yakın olacaktır. %70 hata ile yaprak takası yaparsanız zaten kar etmiş olursunuz. Ve 50/50 bulursanız, kâr çok büyük olacaktır.
Yani bundan bahsediyorum, ancak dolgunluk küçük olacak, yani. potansiyel 1000'den 100'ü kârsız olan 100'ü takas edilecek ("1" sınıfı bulundu).
dökümü ne demek ? Hataların %70'i, yalnızca 0 sınıfına atılmış gibi görünüyor, ancak birinci sınıfın kalan %30'unda zaten para kazanabilirsiniz.
%30 iyi bir sonuç, ancak bu her zaman olmuyor - şimdi bir makale yazıyorum, Mashka için bir strateji var, birimleri ortalama% 5 algıladığı ortaya çıkıyor, peki, bu neredeyse varsayılan ayarlarla standart osilatörlerde :)
2019'dan beri bir yerde, örnek eğitim dışı. Boşalmıyor - ve zaten iyi :)
pythonic, bir sarmalayıcıda cpp'dir. Her şey iyi çalışıyor
planda, hem python formatında hem de cpp olarak kaydedilebilir. cpp'ye kaydediyorum ve ardından basit adımlarla mql'ye dönüştürüyorum, çünkü modelin kendisi birkaç dizidir.Dosya orada py biçiminde kaydedilir, yapı olarak CPP'den biraz farklıdır.
Evet, bunun benim hatam olduğu ortaya çıktı - danışman kavramını değiştirdim ve kısraktan sonra arabayı kullandım - bunu anlamam yarım gün sürdü.
bu amaçlar için özel kayıp işlevleri yazmanız gerekir
Ve bu tür işlevleri nasıl öğreneceğini kim bilebilir? CatBoost'ta bir pistonda, onları sayabilir ve öğrenmeyi yavaşlatabilir, ancak kendisi kendi ikisine göre hesaplar.
kâse bulundu))
Bu kaselerden piyasadan kaç tane alındığını merak ediyorum...
Bu kaselerden piyasadan kaç tane alındığını merak ediyorum...
kazanç, yok))