Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2963

Yeni yorum
 
Maxim Dmitrievsky #:
Gördüğüm tek seçenek, bunu tren dışında, testte optimize etmek ve MO'yu trende eğitmek. Bu, farklı tarihsel dönemlerden ortak bir şey çıkarma açısından hala biraz mantıklı

FF'nin nasıl kullanılacağı konusunda hayal gücüne çok yer var, bazı öneriler olmasına rağmen FF hazırlığı için tek bir doğru tarif olmaması üzücü.

Örneğin, denge üzerinde optimizasyon. TS, bir işlemde kârın% 90'ını gösterdi ve yüz işlemin geri kalanı yaklaşık sıfır. bu iyi bir FF mi? belki iyidir, ama bu strateji için değil. ve belki de strateji o kadar kötüdür çünkü optimizasyonda bu kadar çeşitli sonuçlar vardır.

Bu nedenle, FF modelden istenen her şeyi hesaba katmalıdır ve sorun küresel optimumun maksimize edilmesine indirgenir. ve başka bir sonuç daha çıkar - model ve FF kendi başlarına olamaz, iyi bir model uygun olmayan bir FF tarafından bozulabilir ve bunun tersi de doğrudur. yine de FF hakkında genel olarak modelden ayrı konuşmak mantıklı değildir.

 
Andrey Dik #:

merak edilen nedir? bu yüzden birkaç ay önce bu başlıkta benim de katıldığım diyaloglarda söylendi)) burada birçok kişi max/min ff'nin hiçbir şekilde olmaması gerektiğini savundu))))

ff'yi ayarladığınız gibi.... gemi yelken açacak

Hala anlamıyorsunuz: bu optimizasyonla ilgili bir şey değil - öğrenme için bir öğretmen yaratmak için bir araç.

MOE'de sadece birkaç sorun vardır ve bunlardan ilki iyi bir öğretmendir.

Ve öğretmenin kalitesi FF'nin kalitesi tarafından BELİRLENMEZ ve optimizasyonun kalitesi tarafından belirlenmez - daha önce yerel/küresel optimumdan bahsediyorduk. Örnekte zahmet etmedik ve ilk algoritmayı aldık ve onu kullandık, ki bu kesinlikle doğru.

Öğretmenin kalitesi, gelecekte tahmin gücünü kaybetmeyecek tahmincileri seçme yeteneği ile belirlenir. Ancak öğretmenin bu özelliği belirlenirken FF hiç kullanılmaz.

 
СанСаныч Фоменко #:

Hala anlamıyorsunuz: bu optimizasyonla ilgili değil - öğrenme için bir öğretmen yaratmak için bir araç. MOE'de sadece birkaç sorun var ve bunlardan ilki akıllı bir öğretmen.

Hayır. Hala anlamıyorsun. Optimizasyon olmadan prensipte hiçbir MoE olamaz. Optimizasyon olmadan hiçbir şey var olamaz. Hiçbir şey.

"Akıllı öğretmen" nedir? Bu akıllı öğretmene uygunluk kriterleri nerede? Modelin öğretmene uygunluğunu değerlendireceksiniz. Uygunluk değerlendirmesi FF'dir, temel şeyleri nasıl anlayamazsınız?

FF değerlendirme kriteridir. Optimizasyon, değerlendirme kriterini maksimize etmek demektir.
 
Andrey Dik #:

Hayır. Anlamıyorsunuz, anlamıyorsunuz. Optimizasyon olmadan MO olamaz. Optimizasyon olmadan hiçbir şey var olamaz. Hiçbir şey.

"Akıllı öğretmen" nedir? Bu akıllı öğretmene uygunluk kriterleri nerede? Modelin öğretmene uygunluğunu değerlendireceksiniz. Uygunluk değerlendirmesi FF'dir, temel şeyleri nasıl anlayamazsınız?

FF değerlendirme kriteridir. Optimizasyon, değerlendirme kriterini maksimize etmek demektir.

Sen yazarken ben de ekledim.

Ekleyeceğim.

Bir öğretmen oluştururken optimizasyonu kullanmak başka bir şeydir, modelin dışındadır.

Model parametrelerini ararken optimizasyonu kullanmak başka bir şeydir, modelin içine yerleştirilmiştir, optimizasyon seçeneğini seçebileceğiniz modeller vardır.

Sınıflandırma modelinin kullanımının değerlendirilmesi üçüncü aşamadır ve burada optimizasyon kokusu yoktur. Kendi sınıflandırma hatası tahmin sistemi vardır.

Örneğin, hata matrisi



Daha anlamlı



Sınıflandırma modellerinin değerlendirilmesine ilişkin yukarıdaki örnekleri genişleten özel paketler bulunmaktadır. Örneğin, PerformanceAnalytics paketi
 
СанСаныч Фоменко #:

Hiçbir şey anlamadığınız gibi, hala anlamıyorsunuz: bu optimizasyonun kendisi ile ilgili değil - bu, öğrenmek için bir öğretmen yaratmak için bir araç.

MEB'de sadece birkaç sorun var ve bunlardan ilki zeki bir öğretmen.

Ve öğretmenin kalitesi FF'nin kalitesi tarafından BELİRLENMEZ ve optimizasyonun kalitesi tarafından belirlenmez - daha önce yerel/küresel optimumdan bahsediyorduk. Örnekte, hiç uğraşmadık ve bulabildiğimiz ilk algoritmayı alıp kullandık, ki bu kesinlikle doğru.

Bir öğretmenin kalitesi, gelecekte tahmin gücünü kaybetmeyecek tahmin edicileri seçme yeteneği ile belirlenir. Ancak bir öğretmenin bu özelliğini belirlerken FF hiç kullanılmaz.


Optimizasyon her aşamada kullanılır. bir öğretmenin ve parametrelerinin seçilmesi aşaması dahil. daha sonra öğretmenin eşleştirilmesi aşamasında - hata minimizasyonu. sınıflandırma - yine optimizasyon olmadan.
Optimizasyonun olmadığı tek bir SIMPLE süreci yoktur ve MEB'de daha da azdır.
Herhangi bir optimizasyon maks/min FF'ye dayanır.
Anlamlı süreçlerin hepsi optimizasyona tabidir.
Anlamsız süreçler - hepsi değil.
 
Andrey Dik #:

Optimizasyon her aşamada kullanılır. öğretmen ve parametrelerinin seçilmesi aşaması dahil. daha sonra öğretmenin eşleştirilmesi aşamasında - hatanın en aza indirilmesi. sınıflandırma - ayrıca optimizasyon olmadan.
Optimizasyonun olmadığı tek bir SIMPLE süreci yoktur ve MOE'de daha da azı vardır.
Herhangi bir optimizasyon maks/min FF'ye dayanır.
Anlamlı süreçlerin hepsi optimizasyona tabidir.
Anlamsız süreçler - hepsi değil.
Burada bir tür yol ayrımı var. Tartışılan konu takviyeli öğrenmeye döndü ve belki de oradan tüm yaklaşımları kullanmak mantıklıdır. Ticarette şimdiye kadar hiçbir şey olmadığını kanıtladı. Ya hazır örnekler kullanarak bir öğretmenle eğitim. Ya da şunun bunun bilinmeyen çapraz gergedanları, ama bunun için herhangi bir teorik aparat bile yok :)

Bir öğretmenle saf öğrenme ise, TC'leri / sinyalleri aramak ve örneklerinden öğrenmeye çalışmak daha mantıklıdır.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Burada bir tür yol ayrımı var. Tartışılan konu pekiştirmeli öğrenmeye döndü ve belki de oradan tüm yaklaşımları kullanmak mantıklı. Ticarette, şimdiye kadar hiçbir şey hakkında olmadığını kanıtladı. Ya hazır örnekler kullanarak bir öğretmenle eğitim. Ya da şunun bunun bilinmeyen çapraz gergedanları, ama bunun için herhangi bir teorik aparat bile yok :)

Eğer bir öğretmenle saf öğrenme ise TC'leri/sinyalleri aramak ve onların örneklerinden öğrenmeye çalışmak daha mantıklı.

Bu şekilde yapabilirsiniz. on yıl önce size BP'de bir TS için ideal girdilerin nasıl bulunacağını göstermiştim - bir öğretmen değil de nedir? - Bu durumda duyarlılık eşiği spread ve komisyondur, işlem sıklığı eşiğe bağlı olacaktır.
Herhangi bir araştırma yapmadım, ancak bir öğretmen olarak böyle bir "optimal serinin" istatistiksel özelliklerini görmek ilginç olurdu.
 
Andrey Dik #:

Bunu bu şekilde yapabilirsiniz. on yıl önce size BP'de bir TS için ideal girişleri nasıl bulacağınızı göstermiştim - öğretmen olmayan nedir? - Bu durumda hassasiyet eşiği spread ve komisyondur, işlem sıklığı eşiğe bağlı olacaktır.

İşte https://www.mql5.com/ru/code/903 da 11 yıl önce. Ve grafik onun örneğindekimytarmailS 'den daha güzel.

Ama sizinki olduğunu sanmıyorum. Seninki nerede?

Sampler
Sampler
  • www.mql5.com
Индикатор i_Sampler рассчитывает идеальные входы, предназначен для обучения нейросети.
 
Forester #:

İşte https://www.mql5.com/ru/code/903 da 11 yıl öncesinden. Ve grafik mytarmailS ' in örneğindekinden daha güzel.

Ama seninkine benzemiyor. Seninki nerede?

 
Forester #:

İşte https://www.mql5.com/ru/code/903 da 11 yıl öncesinden. Ve grafik mytarmailS 'in örneğindekinden daha güzel.

Burada eğitimden önce ve onunki eğitimden sonra. Yani, sadece güzel bir şekilde çizmekle kalmıyor, aynı zamanda modeli minimum hataya getiriyor. Yaklaşım ilginç, ancak yeni veriler üzerinde nasıl geliştirileceği üzerinde çalışılmadı.
1...295629572958295929602961296229632964296529662967296829692970...3399
Yeni yorum