Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2539
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
Benim fikrim sadece Açık veya keneler.
Peki, kimin neye ihtiyacı var. Zaman kesinliği açısından, yakın en doğru olanıdır.
Ve biri cevaplarsa minnettar olacağım. Bu konuyu yeni okumaya başladım. Sayfa 100 mastering. İlginç, erken dönem yazarlarına teşekkürler. Düz günlük. Hatalar, keşifler, hayal kırıklıkları, başarının sevinci, umutların yıkılışı... Kelimenin tam anlamıyla bir roman. Yeni bir şey öğrendim, eski bir şeyi hatırladım, bir şeye güldüm (onsuz olmaz). Bir maden arayıcısının olduğu gibi tam günlük hayatı. Sorum basit, bu makine öğreniminde "makine" bir kara kutu olarak mı kalacak? Girdilerini/tahminlerini besleyin ve günün konusuna bir cevap mı almak istiyorsunuz? "Cesarete" baktınız mı, ne ve nasıl pişiriyor Rrrrr ...? Belki de makineyi burada bulunan MQL diline kaydırmaya çalıştılar?
Muhtemelen iyi giderken konuyu okumayı bitireceğim, ama spoiler için minnettar olacağım)
Peki, kimin neye ihtiyacı var. Zaman kesinliği açısından, kapanış en doğru olanıdır.
Mumların belirsizliği açısından, ya zamanı ya da fiyatı tam olarak biliyoruz..kapanış zamanı, açılış zamanı, fiyat :-)
mecazi olarak, keneler 15.58'den 16.03'e gelmediğinde (ve bu normal bir durumdur, bu tür deliklerin tipik anları vardır), o zaman kapanış saat 16.00'ı bilir ama fiyat yanlış ve açma zamanı yanlışsa, o zaman daha doğru / güncel fiyat
Ve biri cevaplarsa minnettar olacağım. Bu konuyu yeni okumaya başladım. Sayfa 100 mastering. İlginç, erken dönem yazarlarına teşekkürler. Düz günlük. Hatalar, keşifler, hayal kırıklıkları, başarının sevinci, umutların yıkılışı... Kelimenin tam anlamıyla bir roman. Yeni bir şey öğrendim, eski bir şeyi hatırladım, bir şeye güldüm (onsuz olmaz). Bir arayıcının olduğu gibi tam günlük hayatı. Sorum basit, bu makine öğreniminde "makine" bir kara kutu olarak mı kalacak? Girdileri / tahminlerini besleyin ve günün konusuna bir cevap almak ister misiniz? "Cesarete" baktınız mı, ne ve nasıl pişiriyor Rrrrr ...? Belki de makineyi burada bulunan MQL diline kaydırmaya çalıştılar?
Muhtemelen iyi giderken konuyu okumayı bitireceğim, ama spoiler için minnettar olacağım)
Aydınlanmaya ulaşmak için Onyx'te bir dalla başlayın ve ancak ondan sonra buna başlayın *alaycılık
kitapları oku
Buradaki felsefenin basit olduğunu düşünüyorum:
(H+L)/Kapat. onlar. kapat. mevcut (!) Momentteki en adil (denge) olarak, H/Close+L/Close, zaman aralığındaki hisselerin toplamı olarak + veya - yani. yukarı/aşağı bir dürtünün sonucudur... IMHO
. Sorum basit, bu makine öğreniminde "makine" bir kara kutu olarak mı kalacak? Girdileri / tahminlerini besleyin ve günün konusuna bir cevap almak ister misiniz?
teoride evet, ama ağırlık vektörü nerede? veya doğrudan + ters koordinat dönüşümü ??
LSM genellikle neredeyse evrensel bir yöntemdir, ne diyebilirim ki ... yani, soyut, ancak çalışmak için, sürecin makul bir fiziğine ihtiyacınız var.
.. VMNK - ağırlıklı en küçük kareler (örneğin ölçekler, dağılım) ... genel olarak, bana öyle geliyor ki, ustaca her şey basit olmalı -
ne yaptıklarını bilmiyorum
MO için tahmin ediciler büyük olasılıkla (ağırlıklar açısından)
Bir tür işlevi oluşturduklarından şüpheleniyorum
fiyat = a1*y1+a2*y2+...aN*yN
prensipte mantıksal nokta
ne olacağını merak et
yalnızca, parçalara ayrılmışsa, büyük olasılıkla her parçayı açıyla ilgili bir şeyle çarpmanız gerekir.polinom - çok değişkenli analiz için (ve formülünüz doğrusaldır !! - bu arada, y'nizdeki a katsayısı [en az x] bir açıdır ) - ... tek faktörlü analiz için - sadece bir düz çizginin tipik bir denklemi (y=kx+bias) ...
ve burada farklılaşmadaki en ilginç şey başlıyor - polinomun sırası (= kıvrımlarının sayısı-1 ve sinyalin antrenmanın başlangıcından bitiş çizgisine yayılması) - tabii ki taşınmamalısınız uzakta, ancak gerçeklik öyle ise dy / dx = a ^ 3x ( lin . bağımlılığı değil ) ve üzeri. - o zaman, bana öyle geliyor ki, burada yapacak bir şey yok - olanın türevini alın (bir yerde 1 ve 2 farklılığa bağlı olarak farklılaşma önerileri gördüm => polinomun derecesini seçme - yapamam bulun) .. VEYA CDF'yi düşünün ve aşırı yüzdelikleri atın... Ortalamayı bulmak için IMHO ... veya bunları ortalamadan sapmaların analizinde sinyal olarak kullanın ... IMHO... Maxim Dmitrievsky bunu terimlerle ifade etti ML'nin
+ ve bir solma veya artan eğim sorunu da her zaman gündemdedir - burada, sanırım, kurtarmaya geliyor - ! doğru tartım ... tartma felsefesi yine "ağırlık seçme özgürlüğü" taraftarları arasında farklı olsa da ... Rus dilini kullanma yollarında özgürlük savaşçılarından nefret ediyorum (bu şekilde çarpıtmaya başlıyorlar) formüllerdeki gerçek korelasyonlar ve neden-sonuç ilişkileri) - - doğru farklılaşma (yani doğru değişkenler) doğru ağırlıkları verecektir ve doğru NN mimarisi, ağırlıkların önemini öğrenme sonucuna iletmeye yardımcı olacaktır ... IMHO
ps
neyse, kapanışın H ve L hisseleri bana sadece kapatmaktan daha fazla güven veriyor ... - bütün mesele bu - kara kutudaki terazileri doğru bir şekilde kurmak (bu yüzden girişte ne olduğu, ne olduğu önemli. çıktıda) - makul olmayan bir şekilde yüksek/düşük varyans elde etmemek için ... ve eğitim aşamasında önemli bir gradyan kaybetmemek için - ve Mikhail Mishanin'in zaten dediği gibi (dal sel ve kavgalarda boğulana kadar) - "bırakın en önemli şey hayatta kalmak ve gelişmek"
NN'de - neredeyse Titanik'teki gibi
Böyle bir polinom yardımıyla ticaret yapıyorum ve endişelenme
Ve daha önce söylediğim gibi, polinomun kendisi, onu elde etme yöntemi kadar önemli değil. Ama temel bir ifadeyi anlayamadıklarında herkes sağır olur ...neyse, kapanışın H ve L hisseleri bana sadece kapanıştan daha fazla güven veriyor...
Kendimi ekleyeceğim/reddeteceğim:
ve burada yine aynı sorun - burada öneriler - paylaşımlar, belki her derde deva değil , ancak dinamik aralık "2 yakın arasındaki dönem farkı" hiç olmayabilir
Elbette modellerin doğru bir şekilde eğitilmesi, kararlı çalışma ve etkili tahmin için çok önemlidir ve bunun için öncelikle giriş verilerini doğru bir şekilde oluşturmanız gerekir. Bu amaçla ilk olarak “Finansal araçların süperpozisyon ilkesi ve müdahalesi” makalesinde yaptıklarıma benzeterek girdi verilerini ölçeklendirdim, ve sonra ölçek grid ofsetini , piyasa nasıl değişirse değişsin, veriler sürekli aynı dinamik aralıkta olacak şekilde ayarlayın, geleneksel normalleştirme yöntemlerini reddettim , verileri çok fazla bozuyorlar. Bir sonraki aşamada, eğitimin gerçekleştirildiği vektörün girdi değişkenleri tarafından tamamen kapsanmasını sağlamaya çalıştım, Şekil 1'de - zayıf örtüşme, Şekil 2'de - çok daha iyi ve buna göre, eğitim doğruluğu önemli ölçüde daha yüksek olacaktır (siyah çizgi, eğitimin gerçekleştirildiği vektördür, kalan satırlar girilir sinyaller).
onlar. varyansa standart normalleştirme ve özellikle uygun değil ... (
? belki gelen veriler için normalleştirme katsayısına WMA ekleyebilir veya sadece ağırlıkça - sonuçta, yine de dinamikleri yansıtır (gecikmeli de olsa)
ps
1) veya belki bir "dinamik aralık" - acı verici derecede basit - 2x MA'nın kesişme noktası - doğru periyotları seçmek önemlidir ... sadece 50 ve 200'e OTF'ye bakın ... ve büyük Veri analizi için daha karlı MA periyotlar sinir ağından (diğer ilgili faktörlerle birlikte) bellek (ağırlıklar) bulunabilir ... IMHO
2) bana şahsen "dinamik aralık" şu/fiyatın Seviyeden Seviyeye normal olarak dağıldığı dönemler (muhtemelen bir küme diyebiliriz - bir kar marjı yaptık ve tekrar çalışıyoruz) gibi görünse de daha önce piyasada tanımlanmış ağırlıklara/özelliklere/belleğe göre sınıflandırın - OTF'nin yeni gelişinden önce) ... sadece t-istatistiklerine ek olarak). .. elbette kötü ki, strateji testçisinin özellikleri (hindiler) kendisi seçmemesi ve optimizasyonun ancak kaydığı şeyle (ve temiz ilk bilgiden uzak) mümkün olması .. - bu yüzden insanların ML'ye tırmanması gerekiyor
Altın madeniniz ayaklarınızın altında çiğneniyor ve göremiyorsunuz.
evet, SVM'nin doğrusal olmayan bağımlılıkları doğrusal olarak ayırmanıza izin verdiği açıktır (yalnızca boyutsallık indirgemesinin bir şekilde daraltılması gerekir - kendi nüanslarınız) ... ama ilk olarak, çok değişkenli analiz (bir çoklu regresyon polinomunun çıktısı ile) - benim için şimdilik, her şey dahil olmak üzere her şey birbirini etkilediğinde ve kütüphanenin feature_extraction özelliğini nasıl yaptığı bilinmiyor (ve istatistiklerde birçok nüans var) ... ve ikinci olarak, doğru hiperparametreleri seçmek için Python'da SVM - ayrıca kütüphaneyi bir şekilde bilmeniz gerekir. , fazla tahmin edilmiş / hafife alınmış / yanlış metriklere sahip, fazla eğitimli veya yetersiz eğitimli bir model çıktısı ...
bu kütüphaneyle uğraşmak için ilk defa görüyorsanız uzun süre ayaklarınızın altına bakmanız gerekecek...
"altın" hakkında - tartışmalı () ... Robot yüzünden trendleri tutmanın ve onlardan erken çıkmanın imkansızlığı konusunda hala şüpheliyim ... ama robot olmadığında dezavantajlara katlanmak istemiyorum ' ya bir şey fark ... bu nedenle sadece nitel stat. model, ML'den önceki aşamada bile altın ağırlığına değecek ... 50/50 olasılığını artırmaya çalışmak için ... IMHO
VEYA CDF'ye bakın ve ortalamayı bulmak için aşırı yüzdelikleri atın ... IMHO ... veya onlardan yararlanın
PDF kuyruklarına çarpma olasılığı ( esas olarak CDF'nin türevidir, yani PDF diferansiyel dağılım fonksiyonu): 1-P(a<=X<=b) , burada [-infinity,a] ve [b,+infinity] dağıtım kuyrukları