Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2591
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
Evet, sırasıyla, MT5'te normal bir bot gibi test edebilir ve optimize edebilir, harici parametreleri sıralayabilirsiniz. Çubuklarda hızlı bir şekilde test edilir, ancak ağaçların kendi başlarına hesaplanması oldukça uzun zaman aldığından kenelerde frenler olabilir.
ML ekledikten sonra daha fazla optimize etmek istemiyorum. Yerine takma rüzgarı diğer taraftan esiyor). Hız normal olsa da, en azından kesinlikle deneyebilirsiniz. Genel olarak, evet, en iyi entegrasyon hızı olmadığı için, tüccarın ML'nin üzerindeki eklentisine çok az dikkat ettim, eğer bu şekilde entegre edilmişse ve hız normlarını test cihazında koşullu olarak test edebiliyorsanız, o zaman elbette bu ek fırsat ufukları açar.
Genel olarak, en iyi hızlar (benim kararıma göre, hızda normal bir fark olacağını düşünüyorum) her zaman iyidir - hem çok sayıda robot olduğunda hem de zaman dilimleri küçük olduğunda ve hız daha kritik olduğunda.
Model parametre uzayında mı? Çok büyük bir boyutu var. Bu, yalnızca az sayıda tahmin ediciye sahip çok basit modeller için mümkündür.
Çok büyük boyutlu bir uzayda bir yüzeyin nasıl oluşturulabileceği çok açık değil. Bu boyuta kıyasla çok az puanımız var. PCA ve benzeri gibi bazı görselleştirme yöntemleri ile boyutları küçültmedikçe, ancak anlamı belirsizdir.
Her şey birbirine karıştırılır.
Hangi model parametreleri tartışılıyor?
Model ML'den bir şeyse, bu bir şeydir, model test cihazında bir Uzman Danışman ise, o zaman bu tamamen farklıdır.
Test cihazında optimize edilen modeller genellikle hiçbir şey değildir. Örneğin, bir fare alıp bir nokta seçmeye başlıyoruz, belirli bir sonuç kümesi elde ediyoruz. Kendi parametrelerine sahip bu tür birçok "maske" varsa, sonuç olarak pürüzsüz yüzeyler elde ETMİYORUZ, gelecekte tesadüfen çakışabilecek rastgele tepe noktaları seçiyoruz. Niye ya? Benim için cevap açık: bu "maskelerin" parametreleri modelin performansı ile ilgili DEĞİLDİR, sadece gürültüdür.
Diğer bir şey ise, eğer MO'daki model parametreleri bir dizi tahmin edici ise, o zaman problem anlamlı bir şekilde ortaya konabilir: tahmin edicinin simülasyon SONUCU ile ilgili olup olmadığı. Varsa hangisi. Modelleri seçersek durum benzer: RF, nöron veya başka bir şey .....
Her şey birbirine karıştırılır.
Hangi model parametreleri tartışılıyor?
Model ML'den bir şeyse, bu bir şeydir, model test cihazında bir Uzman Danışman ise, o zaman bu tamamen farklıdır.
Test cihazında optimize edilen modeller genellikle hiçbir şey değildir. Örneğin, bir fare alıp bir nokta seçmeye başlıyoruz, belirli bir sonuç kümesi elde ediyoruz. Kendi parametrelerine sahip bu tür birçok "maske" varsa, sonuç olarak pürüzsüz yüzeyler elde ETMİYORUZ, gelecekte tesadüfen çakışabilecek rastgele tepe noktaları seçiyoruz. Niye ya? Benim için cevap açık: bu "maskelerin" parametreleri modelin performansı ile ilgili DEĞİLDİR, sadece gürültüdür.
Diğer bir şey ise, eğer MO'daki model parametreleri bir dizi tahmin edici ise, o zaman problem anlamlı bir şekilde ortaya konabilir: tahmin edicinin simülasyon SONUCU ile ilgili olup olmadığı. Varsa hangisi. Modelleri seçersek durum benzer: RF, nöron veya başka bir şey .....
Aslında her şey bir yığın halinde. Parametreler parametrelerdir, tahmin ediciler tahmin edicidir. Onay işaretli örneğinizde: parametreler onların periyotlarıdır ve tahminciler bu işaretlerin değerleridir. Bir veya iki mama için gerekli yüzeyi oluşturmak zor değildir, ancak yüzlercesi için, tahmin edicilerin ve parametrelerin uzaylarının boyutlarındaki büyüme nedeniyle anlam tamamen kaybolur.
Test cihazındaki ve MO paketlerindeki modeller arasında temel bir fark görmüyorum - fark sadece tekniktir (kullanılan yazılımın yetenekleri).
Aslında her şey bir yığın halinde. Parametreler parametrelerdir, tahmin ediciler tahmin edicidir. Onay işaretli örneğinizde: parametreler onların periyotlarıdır ve tahminciler bu işaretlerin değerleridir. Bir veya iki mama için gerekli yüzeyi oluşturmak zor değildir, ancak yüzlercesi için, tahmin edicilerin ve parametrelerin uzaylarının boyutlarındaki büyüme nedeniyle anlam tamamen kaybolur.
Test cihazındaki ve MO paketlerindeki modeller arasında temel bir fark görmüyorum - fark sadece tekniktir (kullanılan yazılımın yetenekleri).
Araya girmeyi sevmiyorum, ama sadece yüzlerce veya diğer MA hakkında bir not ..makul sayıları için bir sınır değeri vardır ve 1.386*ln(N)'den fazla değildir (burada N, gözlemlenen tüm geçmiştir)
Optimizasyon yüzey analizi de iki ucu keskin bir kılıçtır. Ve platoya ulaşmak, fabrikaya gitme zamanının geldiğini anlayana kadar geçici bir ilham kaynağı olmasına rağmen hiçbir şeyi garanti etmez.
ilahi eleştiri
Sınanmış :)
Ayrıca bir "plato" ile küresel bir minimum arasındaki farkı da anlarım.