Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2630
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
Önceden bilinmeyen bir tür yaratıcı yaklaşım
Her şey tahmin edilebilir ve TS, yaklaşıklık olmadan kodda açık bir mantıktır.
Açık mantık bizim için bilinmiyor, sayın .. bu derleme değil. “Görüntüde ve benzerlikte” bulanık kalır. abibas spor ayakkabı
karoch, iki arabayı geçme stratejisini alırsanız ve modelde kavşağın doğrudan bir işaretini vermezseniz.
Pek iyi tanımıyor hatta şaşırdım bile ama bu en ilkel algoritma..
mavi orijinal sinyal, kırmızı tahmin
Ve eğer normalleştirmeler olmazsa, o zaman genel olarak
karoch, iki arabayı geçme stratejisini alırsanız ve modelde kavşağın doğrudan bir işaretini vermezseniz.
Pek iyi tanımıyor hatta şaşırdım bile ama bu en ilkel algoritma..
mavi orijinal sinyal, kırmızı tahmin
Ve eğer normalleştirmeler olmazsa, o zaman genel olarak
karoch, iki arabayı geçme stratejisini alırsanız ve modelde kavşağın doğrudan bir işaretini vermezseniz.
Pek iyi tanımıyor hatta şaşırdım bile ama bu en ilkel algoritma..
mavi orijinal sinyal, kırmızı tahmin
Ve eğer normalleştirmeler olmazsa, o zaman genel olarak
MA Expert Advisor'ın neleri, hangi periyotları kullandığını önceden bilemezsiniz. Veya başka herhangi bir gösterge kullanılır.
Modeli MA'lar (X) üzerinde değil, ham tırnaklar (x), örneğin 100 çubuk üzerinde eğitmeye çalışın (kara kutudan MA dönemlerini bilmiyorsunuz, yalnızca kaç çubuğun kullanılabileceğini tahmin edebilirsiniz. ).
Y, araştırdığınız Uzman Danışmanınız tarafından verilendir.
MA Expert Advisor'ın neleri, hangi periyotları kullandığını önceden bilemezsiniz. Veya başka herhangi bir gösterge kullanılır.
Bana neyi yapıp neyi yapamayacağımı söyleme, "Nasıl yaparsın bilmiyorum" de, dürüst olacak
Modeli MA'larda (X) değil, ham tırnaklarda (x) eğitmeye çalışın
ham olarak fena değil
ham olarak fena değil
ham olarak fena değil
MO gerçekten burada gerekli mi?
Benim sonuçlarım. Kim deşifre edebilir, aferin, neyin ne olduğunu çoktan unuttum.
Başka bir test durumu, ma ve fiyatın kesişimi. Son birkaç çubuğun artışları girdi olarak kullanılır ve ticaret yönü (1-al, 0-sat) çıktıdır. Temel ağ parametreleri: Tanh ile 1 Yoğun katman. 1 dönem, parti=32. kazanç - MA dönemi başına girdi sayısı, toplam - eğitim örneklem büyüklüğü. Ağ 1 epoch'ta eğitilir, böylece eğitim sırasında tekrarlanan örnekler olmaz. Doğrulama, dikey olarak ters çevrilmiş (*-1) bir eğitim setinde gerçekleşir. Test, ayrı bir bağımsız örnek üzerinde yürütülür. Hepsi toplam eşittir. Per<=win ile ağ, ağın gizli kalıpları arayabildiğini kanıtlamak için gerekli olan yüksek doğruluk gösterir.
Küçük ağlar için (<1000 nöron) işlemci başına hesaplama, gpu başına olduğundan daha hızlıdır. Batch = 8192 ile hesaplamalar aynı anda yapılır. 1 ve 100 gizli nöron içeren bu test durumu aynı zamanda sayılır. İşlemci için, çift ve tek hassasiyet aynı anda kabul edilir, sonuçlar karşılaştırılabilir. Farklı aktivasyon türleri yaklaşık olarak aynı zamanda hesaplanır ve karşılaştırılabilir sonuçlar verir. Kazanmanın boyutu zamanı büyük ölçüde etkilemez. parti=1 ile toplam=10^6 18 dakika olarak sayılır. Parti ve zaman arasındaki ilişki doğrusaldır.
Örnek boyutu doğruluğu. toplu=1 , başına=100, kazanç=100. İlk sütun - numune boyutu (toplam), 2 - min.sn. süresi, 3 - test doğruluğu, 4 - dizi doğruluğu, 5 - doğrulama doğruluğu.
1m 18.49 99. 98.7 99.
100k 1.54 98,5 97,3 98,6
10k 0.11 97.8 88,4 98,1
1k 0.01 71,2 62,1 66,5
Girişe gürültü ekleme. toplam=10^6, toplu=32 , başına=10, kazanç=10. İlk sütun, girişten gelen gürültünün oranıdır, 2 - testte doğruluk, 3 - trende doğruluk, 4 - doğrulamada doğruluk.
0.001 99.8 98.1 99.8
0,01 99,6 98,2 99,6
0.1 96.8 96,1 96,8
1 74,9 74,2 75,1
Giriş sayısı ve hata. toplam=10^6, toplu iş=32 , başına=100. test doğruluğu, tren doğruluğu, doğrulama doğruluğu.
galibiyet=150: 99,5 98,7 99,5
galibiyet=100: 99.6 98.8 99.6
galibiyet=90: 98,9 98,2 98,9
galibiyet=80: 97,2 96,6 97,2
galibiyet=70: 94,8 94,3 94,8
galibiyet=60: 92,0 91,6 91,9
galibiyet=50: 88.6 88.2 88.6
galibiyet=20: 74,7 74,4 74,7
Ağırlık çizelgeleri. 1 giriş nöronu. ma(100) 100 giriş solda, ma(50) 100 giriş sağda