Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2239
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
ince klavye + dokunma, herhangi biri kusurlu olacak
tam olarak yanlış olan bu
Piyasa ve katılımcılar ve algoritmaları zamanla değişir. Bir kez eğitilmiş kararlı bir sistem beklemeniz garip. Haftada bir veya her gün yeniden antrenman yapın (ağaçlarda hızlı).
felsefi bir soru :)
Pazarın ne kadar hızlı değiştiğini, yeniden eğitim sıklığının buna bağlı olduğunu, nasıl ölçüleceğini anlamanız gerekiyor?
Piyasanın birçok farklı yatkınlıktan oluştuğunu, bunların setinin sınırlı olduğunu düşünüyorum ve ben sadece modele bu yatkınlığı tespit edip ondan para kazanmayı öğretiyorum.
Bitmiş ürün hakkında beğenilmeyen şey nedir? burada ve burada . Yalnızca MCL ve Python (ZeroMQ) arasındaki iletişimden sorumlu parçaya ihtiyacınız var.
İyi şanlar
Bunu bilmiyordum)) Teşekkürler!
Sadece 1d evrişim yoluyla mümkün olduğunda, görevi resimlerle neden karmaşıklaştırdığını tam olarak anlamıyorum? :) resim diziye bilgi eklemiyor
Evet, haklısınız, eğer özellik vektörü bir matrise dönüştürülür ve evrişime beslenirse, o zaman çok az şey değişecektir (zaten kontrol edilmiştir :)) Benim durumumda, fikir, arama yapmak ve yerel kalıpları kullanın. Bu örüntüler transfer değişmezdir, yani çok katmanlı bir evrişim görüntüdeki farklı yerlerde aynı örüntüyü bulabilir. Ayrıca, özellik haritasının orta düzeyde agresif bir şekilde azaltılmasına sahip mimariler, farklı evrişim katmanlarındaki şablonlar arasında bir hiyerarşi oluşturmanıza olanak tanır. Bu yüzden, kıvrımın bu kalıpları bulmasını sağlayacak alıntının grafiksel bir yorumunu bulmaya çalışıyorum.
Evet, haklısınız, eğer özellik vektörü bir matrise dönüştürülür ve evrişime beslenirse, o zaman çok az şey değişecektir (zaten kontrol edilmiştir :)) Benim durumumda, fikir, arama yapmak ve yerel kalıpları kullanın. Bu örüntüler transfer değişmezdir, yani çok katmanlı bir evrişim görüntüdeki farklı yerlerde aynı örüntüyü bulabilir. Ayrıca, özellik haritasının orta düzeyde agresif bir şekilde azaltılmasına sahip mimariler, farklı evrişim katmanlarındaki şablonlar arasında bir hiyerarşi oluşturmanıza olanak tanır. Bu yüzden, kıvrımın bu kalıpları bulmasını sağlayacak alıntının grafiksel bir yorumunu bulmaya çalışıyorum.
Bir vektörü matrise nasıl dönüştürürsünüz?
Evet, haklısınız, eğer özellik vektörü bir matrise dönüştürülür ve evrişime beslenirse, o zaman çok az şey değişecektir (zaten kontrol edilmiştir :)) Benim durumumda, fikir, arama yapmak ve yerel kalıpları kullanın. Bu desenler transfer değişmezdir, yani çok katmanlı bir evrişim aynı deseni görüntünün farklı yerlerinde bulabilir. Ayrıca, özellik haritasının orta düzeyde agresif bir şekilde azaltılmasına sahip mimariler, farklı evrişim katmanlarındaki şablonlar arasında bir hiyerarşi oluşturmanıza olanak tanır. Bu yüzden, kıvrımın bu kalıpları bulmasını sağlayacak alıntının grafiksel bir yorumunu bulmaya çalışıyorum.
Bu arada. Grafikte farklı yerlerde desen aramamız doğru mu?
bence hayır.
Örneğin, satın almanız gereken 20 puan için bir tür şablon buldular. Ve bu şablon 0. barda değil de 20-50-200 bar önceyse ve satın almak için çok geçse, tam tersine satmak gerekir. Evrişimsel ağ onu bulacak ve satın alacaktır. Soruya cevap verecek - çizelgenin kendisine gösterilen bölümünde bir kalıp var mıydı. Ve kalıbı sadece grafiğin sağ bölümünde aramamız gerekiyor, yani. 0. çubukta.
Onlar. Evrişimli ağların genellikle alıntılar üzerinde çalışmak için uygun olmadığı ortaya çıktı. 0. çubuk dışında herhangi bir yerde desenin görünümü, yalnızca karlı çalışmayı engelleyecektir.
Yapacaktım ama fikrimi değiştirdim.Eğer grafik 100 noktadan oluşuyorsa ve örüntü 20 ise. O zaman evrişimli ağ, örüntünün 80 kez burada olduğuna dair bir sinyal verecektir.!!
Evet, haklısınız, eğer özellik vektörü bir matrise dönüştürülür ve evrişime beslenirse, o zaman çok az şey değişecektir (zaten kontrol edilmiştir :)) Benim durumumda, fikir, arama yapmak ve yerel kalıpları kullanın. Bu örüntüler transfer değişmezdir, yani çok katmanlı bir evrişim görüntüdeki farklı yerlerde aynı örüntüyü bulabilir. Ayrıca, özellik haritasının orta düzeyde agresif bir şekilde azaltılmasına sahip mimariler, farklı evrişim katmanlarındaki şablonlar arasında bir hiyerarşi oluşturmanıza olanak tanır. Bu yüzden, kıvrımın bu kalıpları bulmasını sağlayacak alıntının grafiksel bir yorumunu bulmaya çalışıyorum.
yineleme grafiklerini deneyebilirsiniz. Yaptım, bir şey yuvarlanmadı ve yavaşça, tekrar
yineleme grafiklerini deneyebilirsiniz. Yaptım, bir şey yuvarlanmadı ve yavaşça, tekrar
veya bir serinin genişletilmesi, örneğin ters dönüşümle PCA....
bir dizi atom ayrıştırılıp yeniden birleştirilebilir mi?
örneğin, 100 penceresindeki ilk iki bileşen
işte 2 ve 3 bileşen
işte 3. ve 4. bileşenler
burada 30 ve 31 bileşen var
böylece 100'e kadar uzanabilirsin, harika bir şey ...
tüm bunlar yeni verilerde, gecikmeden vb.
......
......
.....
Vay canına .. Çoğu neden bahsettiğimi bile anlamadı)))) muhtemelen)))
veya bir serinin genişletilmesi, örneğin ters dönüşümle PCA....
bir diziyi atomlara ayırabilir ve tekrar bir araya getirebilirsiniz.
örneğin, 100 penceresindeki ilk iki bileşen
işte 2. ve 3. bileşenler
işte 3. ve 4. bileşenler
burada 30 ve 31 bileşen var
böylece 100'e kadar uzanabilirsin, harika bir şey ...
tüm bunlar yeni verilerde, gecikmeden vb.
......
......
.....
Vay be .. Çoğu neden bahsettiğimi anlamadı bile )))) muhtemelen)))
Kesinlikle. Çoğu insan neden bahsettiğini anlamıyor. Pekala, böyle olmalı.
Tanışın, dolambaçlı bir şekilde, uzun zamandır bilinen, pratikte yaygın olarak kullanılan, kendini kanıtlamış, "nonius servo sistemi" olarak adlandırılan bir yapıya geldiniz. Ve henüz tam olarak olmasa da, özü yakaladınız.