Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2571
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
Ne yaptığınızı doğru anladım mı?:
1) 1 ağaç alıyoruz.
2) her düğüm en fazla 10 dal verebilir (bulunan resimde daha az, her birinin 10 olduğunu hayal edin), her dal 1 kuantum tarafından üretilir (kuantum %10'luk bir öngörücünün parçasıdır: ya yüzdelik dilim ya da yüzde 10 genlik, hangi niceleme yönteminin kullanıldığına bağlı olarak).
3) ilk bölünmeden sonra, daha sonra başarılı bir listeye yol açacak olan 3 kuanta bulundu.
4) sonraki bölümler, başarılı yapraklara yol açan daha iyi bölünmeler/kuantalar bulur
5) başarılı ayrılana kadar başarılı quanta'yı hatırlayın
6) sadece tahmin edici olarak seçilen nicelikleri kullanan yeni bir ağaç oluşturuyoruz
Bunu yapmak için, ilk ağacın nicelleştirildiği aynı yöntemi kullanarak, tahmin edicileri senaryomuzla nicelleştiririz, 100 tahmin ediciden 1000 elde ederiz, bunlar zaten 0 veya 1'dir. Tahmin edici değeri bu aralıktaysa, o zaman bu = 1, değilse = 0.
Yalnızca başarılı yolları/kuantayı seçtiğimiz için, seçilen tüm nicel değerler = 1. Tüm tahminciler = 1 ise, yeni ağaç öğrenemeyecektir. Cevap zaten biliniyor.
Yoksa artık yeni bir ağaç inşa etmeye gerek yok mu? Sadece tahmin edicinin değeri seçilen kuantuma düşerse, hemen harekete geçelim mi?
İlk aşamada hiç ağaç yapmıyorum, ancak bir ağaç üzerinden temsil ederseniz, o zaman tüm tahmin aralıklarını bir kerede seçecek bir ağaç oluşturmanız gerekir, yani. sonra her bir sayfayı değerlendirin ve kriterleri karşılıyorsa, bölünmeler zincirini kaydedin. Ancak, aralığı / kuantumu vurgulamak için 3 diziyi tercih ederim - bunu son modelde böyle uyguladım.
Ve böylece her şey doğru gibi görünüyor, sonuç olarak, bu seçilen yapraklar (quanta / aralıklar) üzerinde bir model oluşturmaya devam ediyoruz.
Model için "1" %100 doğru cevap anlamına gelmez - modelin görevi cevapları toplamak, bir tür bağımlılık oluşturmak ve ağırlıkları dağıtmaktır.
Bir model olmadan mümkün mü - tahmin doğruluğunun nasıl değişeceğine ve hangi vardiyada kazanılabileceğine bağlı - bazı stratejiler% 35 doğru girişle bile karlı hale geliyor. Denediğim en basit seçenek, sadece bir tanesinin sayısını toplamak (bunları da grupladım) ve toplam eşikte giriş sinyalinin alınmasını beklemekti.
Muhtemelen bir ileri kullanma veya tahmin edicilerde zaman dahil etme.
Tabii ki, tahmin edicilerde zaman var, ancak istikrarlı bir döngüselliği ortaya çıkaracak, ancak tahmin edici kayması beklentisini ortaya koymayacak.
Ben kıyaslamıyorum ama ikisinin de "çizilebileceğini" söylüyorum. Beraberlik olsun ya da olmasın - ne ben ne de siz %100 bilmiyoruz. Bence bazen çizerler bazen de çekmezler. Ve berabere olmadıkları anlarda bir şeyler kazanabiliriz.
oanda ve CME'ye ek olarak bilmiyorum. Geri kalanların sadece bir fiyat tablosu ve kene hacimleri var.
Oanda ve CME dışında ne var?
Tekrar karşılaştırın!
CME'de hacim alıyorum, DC'de duyarlılık alıyorum
KOBİ'nin duygusu yok
DC'nin hacmi yok
BU BİR VE AYNI DEĞİL!!! kendine gel klavyeme acı.. LÜTFEN :)
Oanda ve CME dışında ne var?
Tekrar karşılaştırın!
CME'de hacim alıyorum, DC'de duyarlılık alıyorum
KOBİ'nin duygusu yok
DC'nin hacmi yok
BU BİR VE AYNI DEĞİL!!! kendine gel klavyeme acı.. LÜTFEN :)
Tekrarlıyorum. Ben kıyaslamıyorum ama ikisinin de "çizilebileceğini" söylüyorum.
Ve ortak noktaları, yalnızca bir fiyat tablosuna ve tik hacimlerine sahip olan diğerlerinden farklı olmalarıdır. Bu ikisi, en azından analiz edilecek başka bir şey verir.
Peki, hepsinden daha fazla bilgi veren başka 8 tane var mı? Görmek ilginç olacak.
İlk aşamada hiç ağaç yapmıyorum, ancak bir ağaç üzerinden temsil ederseniz, o zaman tüm tahmin aralıklarını bir kerede seçecek bir ağaç oluşturmanız gerekir, yani. Her bir sayfada ayrı ayrı, ardından bu tür her bir sayfayı değerlendirin ve kriterleri karşılıyorsa, bölünmeler zincirini kaydedin. Ancak, aralığı / kuantumu vurgulamak için 3 diziyi tercih ederim - bunu son modelde böyle uyguladım.
Ve böylece her şey doğru gibi görünüyor, sonuç olarak, bu seçilen yapraklar (quanta / aralıklar) üzerinde bir model oluşturmaya devam ediyoruz.
Model için "1" %100 doğru cevap anlamına gelmez - modelin görevi cevapları toplamak, bir tür bağımlılık oluşturmak ve ağırlıkları dağıtmaktır.
Bir model olmadan mümkün mü - tahmin doğruluğunun nasıl değişeceğine ve hangi vardiyada kazanılabileceğine bağlı - bazı stratejiler% 35 doğru girişle bile karlı hale geliyor. Denediğim en basit seçenek, sadece bir tanesinin sayısını toplamak (bunları da grupladım) ve toplam eşikte giriş sinyalinin alınmasını beklemekti.
Pekala, bunu bir ağaç olarak yaparsanız, o zaman sadece başarılı zincirleri seçmek ve sadece onları kullanmak, bitmiş ağaç modelinin kopyasıdır. Sadece istenen başarı olasılığını veren bu yaprakları ticaret için kullanın, örneğin, tüm yapraklar %70'lik bir sınıf olasılığı ile. < %70 olasılıkla, yapraklara tepki vermezsiniz. Benim düşünceme göre bu, yaptığınız şeye benzer.
Ama diziler aracılığıyla bir şeyler yapıyorsun ... bu yüzden belki bir analog değil.
Tabii ki, tahmin edicilerde zaman var, ancak istikrarlı bir döngüselliği ortaya çıkaracak, ancak tahmin edici kayması beklentisini ortaya koymayacak.
Tam olarak doğru ifade edilmemiş. Kayıp fonksiyonuna zamana bağlı ağırlıkların eklenmesi kastedilmiştir. Antrenman süresinin sonuna ne kadar yakınsa, o kadar fazla ağırlık. Azalan ve azalmayan varyantlar, ortalama olarak (ağırlıksız) aynı olsalar bile farklı kayıplar verecektir. Ama tabii ki denemek zorundasın.
Peki, hepsinden daha fazla bilgi veren başka hangi 8 var? Görmek ilginç olacak.
Ne için?
Şimdi buraya eklemek için google 10 bağlantıları ne olurdu?
Onunla ne yapacaksın?
Hiçbir şey olmadığından %99,999 eminim, sadece zamanımı boşa harcıyorum
Şunu söyleyeceğim, müşterilerinin pozisyonları hakkında bilgi veren yaklaşık 17 DC şoku var.
Google bizim her şeyimiz
Ama kendimi buldum
forum alerjisindeki bazı bağlantılardaPekala, bunu bir ağaç olarak yaparsanız, o zaman sadece başarılı zincirleri seçmek ve sadece onları kullanmak, bitmiş ağaç modelinin kopyasıdır. Sadece istenen başarı olasılığını veren bu yaprakları ticaret için kullanın, örneğin, tüm yapraklar %70'lik bir sınıf olasılığı ile. < %70 olasılıkla, yapraklara tepki vermezsiniz. Bence bu senin yaptığın şeye benziyor.
Ama diziler aracılığıyla bir şeyler yapıyorsun ... bu yüzden bir analog olmayabilir.
Bir ağaçtan yapraklar seçildiğinde böyle bir yaklaşımım var, ancak orada farklı tahmin edicilerin ilişkileri de kullanılıyor ve burada ağaç aracılığıyla bir tahmin edicinin bir fiyat bölümünü vurgulamaktan bahsediyoruz - doğrulukta maksimum gelişme elde ettim. böyle bir bölümdeki ortalama %15 (aralık/kuantum).
Tam olarak doğru ifade edilmemiş. Kayıp fonksiyonuna zamana bağlı ağırlıkların eklenmesi kastedilmiştir. Antrenman süresinin sonuna ne kadar yakınsa, o kadar fazla ağırlık. Azalan ve azalmayan varyantlar, ortalama olarak (ağırlıksız) aynı olsalar bile farklı kayıplar verecektir. Ama tabii ki denemek zorundasın.
Başlangıçta istatistikleri bir şekilde hesaplamanın gerekli olduğunu düşünüyorum, bunun bir anlamı var mı ve ancak o zaman öğrenme sürecine dahil edilmelidirler.
Bu nedenle, soru hala - nasıl doğru yapılacağı.
Diyelim ki karşılaştırılabilir zaman aralıklarında 10 ölçüm noktasına sahip 3 tane ikili dizim var.
A[]={1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1};
B[]={1,1,1,1,1,1,1,0,0,1};
C[]={1,1,0,1,1,1,0,1,0,1};
Ve şimdi, birimlerin art arda büyümesiyle bir birimin ortaya çıkma olasılığının nasıl değiştiğine dair bir grafik oluşturmak / anlamak istiyorum.
Anladığım kadarıyla başlamak için dizi sayısını saymanız gerekiyor ama yine uzun diziler tek mi sayılmalı yoksa ayrı ayrı mı sayılmalı örneğin 1111 1.11, 111 ve 1111'e bölünür mü yoksa sadece 11?
Ve o zaman ne yapmalı - sürecin düzenliliğinin veya rastgeleliğinin varlığı nasıl değerlendirilir?
Ne için?
Teşekkür ederim. Başlangıç için bir bakayım. bir şekilde kullanabilirim