Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2958

 
Vladimir Perervenko #:

Parmaklarımla açıklayacağım. ONNX.Price.Prediction.mq5'te 10 OHLC elde edersiniz. Daha sonra bu veriler üzerinde ortalama ve sd'yi belirlersiniz ve bu 10 değeri bunlarla normalleştirirsiniz. Bu doğru değil.

Bu yeni veriler için, eğitim setinde elde edilen ortalama ve sd değerlerini kullanmalısınız. Yani, önceki komut dosyasında. Anlaşıldı mı?

Tabii ki biliyorsun. Sorun değil. Bu model çok çabuk yapıldı. Sadece bir örnek olarak.

MQL5'teki çıkarımın doğruluğunu çok hızlı bir şekilde kontrol etmemiz gerekiyordu.

Ve tabii ki, mevcut veriler üzerindeki tahminin etkinliğini kontrol ettik. Yaklaşık yüzde 52. Cuma günü teknik ayrıntılarla ilgili ayrıntılı yorumlar içeren bir doğrulama betiği yazdım. Rashid, test cihazında çalıştırmak için bu modele dayalı bir Uzman Danışman yazdı. Görünüşe göre henüz yayınlanmamış

 
Vladimir Perervenko #:

Elbette bunun farkındayım. Ama örneği kullanan insanlar bunu anlıyorlar mı?

Yüzde 52 verimlilik. Anlamalılar.

MAE=0.0005

 
Durumu biraz açıklayayım. Buradaki örneklerin tamamen teknik nitelikte olduğu herkes için açıktır. Ancak MT ile yeni tanışan ve veri biliminden gelen kişiler bu örneği gördüklerinde hoş olmayan bir izlenime kapılabilirler. Bu nedenle Vladimir Perervenko, bilgilerin test örneğinden dışarı sızmaması için tüm normalleştirmenin eğitim verileri kullanılarak hesaplanmasını önermektedir.
 
Aleksey Nikolayev #:

Bu sorun, MO modellerini eğitirken uygun bir kayıp fonksiyonu kullanılarak çözülür. Bununla ilgili iki sorun vardır. İlki tekniktir - MO paketlerindeki standart kayıp fonksiyonları kar maksimizasyonu ile yalnızca dolaylı olarak ilişkilidir, bu da özel fonksiyonlar yaratma gerekliliğine yol açar. Bunu yapmak oldukça zordur - kod düzeyinde MO paketlerini iyi anlamanız gerekir. Bu sorun çözülürse, özel kayıp fonksiyonu modeli eğitmek için iyi olmadığında ikinci matematiksel sorun ortaya çıkabilir.

Birisi böylesine zor bir sorunu çözerse, çözümü paylaşması pek olası değildir.

Görünüşe göre, fonksiyonlar kayıp fonksiyonları hakkında okumaya değer. Doğru anladıysam, örneğin, sadece kayıp fonksiyonunu satın alabileceğiniz bir piyasada ortaya çıkıyor:

"alış fiyatı" - "satış fiyatı" < 0 olduğu durumlar için alış ve satış fiyatları arasındaki farkın toplamı: "alış fiyatı" - "satış fiyatı" < 0.

Bu durumda negatif değerli bir toplam elde ederiz, yani 0'a veya maksimuma eğilim göstermelidir. Farkların toplamından önce minimuma yönelmesini sağlamak için bir eksi işareti koymamız gerekir.

Birisi böyle zor bir problemi çözdüyse çözümü paylaşmayacağı gerçeğine gelince, buna güvenmedim, sadece karı nasıl maksimize edeceğimi anlamak veya en azından bazı modellerin bir örneğini görmek istiyorum (karlı olup olmadığı önemli değil, sadece genel çerçeveyi anlamak için).

Ve bu yüzden, elbette, özel kayıp fonksiyonlarının bir modeli eğitmek için genellikle kötü olacağını düşünüyorum çünkü işin ana kısmı bu değil.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Stratejinizi maksimum kâr kriterine göre optimize edin (başka bir işaretleme yapmak için çok tembelseniz), ardından bu TS üzerinde çalışın. Ya da piyasadan herhangi bir kârlı TS'yi alın. Bir öğretmenle aynı eğitim.

Sadece NS temelinde bir TS türetmekle ilgileniyorsanız, son makalemden bir varyant sunabilirim. Siz de benzer bir şekilde yapabilirsiniz. Ben de başlangıçta böyle bir şeyin nasıl yapılacağını merak ediyordum. Özel.

Başka işaretlemeler yapmak için tembel olduğumu söyleyemem, farklı varyantlar deniyorum ve makine öğrenimi konusunda uzman olmadığım için, aklıma bir fikir geldiğinde, sonuca ulaşmaya çalışan en azından bazı örnek varyantları bulmaya çalışıyorum.

Kendi gösterge değerleri ile çözümün parametrik bir varyantını yapmaya çalıştığımda, ancak gösterge değerleri kümesinin o kadar çok varyantı olduğu ortaya çıktı ki, mevcut bilgi işlem gücü ile parametrelerin seçimi neredeyse 10 yıl sürecek)

"Piyasadan kârlı herhangi bir TS almak" ifadesini okuduğumda şaşırdım. Orada olmadıklarını düşündüğüm için böyle bir seçeneği düşünmemiştim bile.

 
mytarmailS #:
Daha önce o kadar çok paylaştım ki..... bir noktada bundan sıkıldım.

İnsanlar benim yıllar önce tartıştığım konular hakkında düşünmeye ve konuşmaya başlıyor ama kimse anlamıyor.

Yıllar önce herkes makine öğrenimine aşina değildi. Gönderileriniz tekrar okunursa, tartışmalar aynı başlıkta/şubede mi bulunmalı?

Görünüşe göre, konu hala büyürken 3000 sayfanın tamamını anlamaya çalışmaya değer.

 
Elvin Nasirov #:
Görünüşe göre, konu büyümeden önce 3000 sayfanın tamamını anlamaya çalışmalısınız.

Vladimir Perervenko ve Maxim Dmitrievsky'nin makalelerini anlamak daha iyidir. Zamanınızı daha faydalı bir şekilde harcayacaksınız. Forum çoğunlukla sudan ibaret.

Vladimir Perervenko
Vladimir Perervenko
  • www.mql5.com
Профиль трейдера
 
Forester #:

Vladimir Perervenko ve Maxim Dmitrievsky'nin makalelerini daha iyi anlayın. Zamanınızı daha faydalı bir şekilde harcayacaksınız. Forum çoğunlukla sudan ibaret.

Teşekkür ederim!

 
Elvin Nasirov #:

Yıllar önce herkes makine öğrenimine aşina değildi. Gönderileriniz tekrar okunursa, tartışmalar aynı başlıkta / dalda bulunmalı mı?

Görünüşe göre, hala büyürken 3000 sayfanın tamamını anlamlandırmaya çalışmaya değer.

Probleminiz, bilinmeyen parametreleri araştıran bir optimizasyon problemidir

İşte https://www.mql5.com/ru/articles/2225 adresini incelemek için ihtiyacınız olan TEK makale.


AMO'ya karı maksimize etmeyi ve düşüşü minimize etmeyi öğretmek istiyorsanız:


şunları yapmanız gerekir

1) alım satım sinyallerinden elde edilen kar ve zararları sayacak bir işlev olan bir uygunluk işlevi oluşturun.

2) uygunluk fonksiyonu için alım satım sinyalleri üretecek herhangi bir AMO algoritması (s.1)

3) AMO için hedef olarak sinyaller üretecek herhangi bir optimizasyon algoritması (genetik, parçacık sürüsü, churn) (madde 2).


Algoritma aşağıdaki gibidir

1) AO, AMO için bir hedef oluşturur

2) AMO bu hedeflemeyi öğrenir

3) AMO ticaret sinyalleri için bir tahmin oluşturur

4) ticaret sinyalleri FF tarafından değerlendirilir ve bir sonuç üretir

5) FF'nin sonucu AO tarafından değerlendirilir ve kabul edilebilir bir sonuç elde edene kadar bir daire içinde daha da maksimize edilir / minimize edilir.


==========

AO - optimizasyon algoritması

AMO - makine öğrenimi algoritması

FF - uygunluk fonksiyonu

=========


ps. eğer herhangi bir AMO ile değil de neuronka ile çalışmak istiyorsanız, hedeflemeyi öğrenmeden AO araçlarını kullanarak ağırlıkları değiştirebilirsiniz.

Самооптимизация экспертов: Эволюционные и генетические алгоритмы
Самооптимизация экспертов: Эволюционные и генетические алгоритмы
  • www.mql5.com
В статье будут рассмотрены основные принципы, заложенные в эволюционных алгоритмах, их разновидности и особенности. На примере простого эксперта с помощью экспериментов покажем, что может дать нашей торговой системе использование оптимизации. Рассмотрим программные пакеты, реализующие генетические, эволюционные и другие виды оптимизации и приведем примеры применения при оптимизации набора предикторов и оптимизации параметров торговой системы.
 
mytarmailS #:

Probleminiz, bilinmeyen parametreleri araştıran bir optimizasyon problemidir.

İşte çalışmanız gereken TEK makale https://www.mql5.com/ru/articles/2225


Eğer ağa karı maksimize etmeyi ve düşüşü minimize etmeyi öğretmek istiyorsanız:


ihtiyacın var

1) alım satım sinyallerinden elde edilen kar ve zararları sayacak bir işlev olan bir uygunluk işlevi oluşturun.

2) uygunluk fonksiyonu için ticaret için sinyaller üretecek herhangi bir MO algoritması (s.1)

3) AMO için hedef olarak sinyaller üretecek herhangi bir optimizasyon algoritması (genetik, parçacık sürüsü, çalkalama) (s.2).


bunun gibi algoritma

1) AO, AMO için bir hedef oluşturur



AO - optimizasyon algoritması

AMO - makine öğrenimi algoritması

FF - uygunluk fonksiyonu

Bana herhangi bir AO örneği verebilir misiniz? Bir öğretmen bulmanın parça başı bir iş olduğu ve otomasyona yatkın olduğu izlenimine kapılmıştım.