Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2594
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
Yine İlahi Eleştiri
Alnında ne var, alnında ne var
Düşünceyi ayrıntılı olarak dile getirdiniz, bu vyser değil - işe yarayacak çünkü işe yaramayacak
Fantezi bile tamamen yok olduğu açıktır. OP, model seçeneklerinin tüm alanını kapsamayacak, neyi optimize ettiğini seçeceksiniz ve en iyi seçeneğe karar vereceksiniz. Kısaca fabrikaya gidin. Neyle çalıştığınızı yaklaşık olarak anlamasanız bile bazı şeyleri üstleniyorsunuz. Ve OP'nin arttırılması durumunda, her yinelemede parametre sayısı büyüdüğü için inşa etmek imkansızdır.
Hmm...
ML'nin ticarette kullanımı hakkında daha ilginç sorular var. Örneğin, eğitim için tarihin hangi döneminin alınacağını belirleyen bir algoritma. Muhtemelen, çapraz doğrulama ile optimize edilmiş bazı meta-parametreler tarafından ayarlanabilir. Prado'yu okumalısın
Ne kadar çok veri olursa o kadar iyi olduğunu yazmak istedim, o zaman küçük deneylerimden birini hatırladım (ancak, yeterli temsiliyet olmadan yapıldı, bu yüzden sonuç rastgele olabilir, ama yine de). Yani: 2 pazar var - öznel tahminlerime göre 1 daha verimli, ikincisi daha az. Daha etkin bir pazarda eğitilmiş bir model, aynı alanda daha az verimli bir pazarda eğitilmiş bir modelden OOS'ta bu pazarda daha kötü sonuçlar verdi.
Genellikle modeller, trenin boyutundan bağımsız olarak bir anda çalışmayı durdurur. Farklı uzunluklardaki numuneler üzerinde eğitilmiş, hepsi geçmiş tarihin belirli bir noktasında çalışmayı bırakmıştır. Bu sayede, bazı düzenliliklerin ortadan kalktığı veya değiştiği açıktır.
O zaman mümkün olan en kısa bölümde eğitim almanın gerekli olduğu ortaya çıkıyor. Böylece kalıbı değiştirdikten sonra yeni model daha hızlı çalışmaya başlar.
Örneğin, eğitim 12 aylık ise, 6 ay sonra kalıp değiştirdikten sonra, yeni ve eski kalıplar 50/50 olacaktır. Ve yaklaşık bir yıl içinde yeni bir model üzerinde eğitim ve ticaret olacak. Onlar. neredeyse bir yıl boyunca, model modası geçmiş bir model üzerinde işlem gördü ve büyük olasılıkla birleşti.
1 ay boyunca antrenman yaparsanız, bir ay içinde model tekrar doğru çalışmayı öğrenecektir.
1 haftada ders çalışmak güzel olurdu... ama veriler zaten yeterli değil.
Genellikle modeller, trenin boyutundan bağımsız olarak bir anda çalışmayı durdurur. Farklı uzunluklardaki örnekler üzerinde eğitilmiş, hepsi geçmiş tarihin belirli bir noktasında çalışmayı bırakmıştır. Bu sayede, bazı düzenliliklerin ortadan kalktığı veya değiştiği açıktır.
Gürültü hakkında, evet. Her ne kadar tarihin gürültülü ve gürültüsüz bölümlerini alma açısından düşünmedim. Ve bu arada, modeli eğitmeden önce bunu nasıl anlayabilirim? Yinelemeli olarak mı? Tüm bölüm üzerinde mi çalıştınız, en iyi performans gösterdiği yere baktınız mı, sadece bu bölümlerden ayrıldınız ve ilk başta sadece bu bölümlerde mi eğitim aldınız? Deneysel onaydan önce felsefi olarak adlandırılabilecek ikinci soru ortaya çıkıyor: model için daha iyi olan - farklı bölümleri hemen görmek, dahil. gürültülü ancak ortalama olarak daha gürültülü veriler üzerinde eğitim alın veya daha temiz veriler üzerinde çalışın, ancak koşullu olarak hiçbir zaman gürültülü verileri görmezsiniz.
Dev boyutların nesi var? Artan hesaplama süresinin yanı sıra?