Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3010
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
Ne yazık ki kimse bulamadı, yoksa burada değil tropik adalarda olurdum))))
Evet. 1 ağaç veya regresyon bile, eğer oradaysa ve değişmiyorsa bir model bulabilir.
Çok kolay. Düzinelerce veri kümesini oluşturabilirim. Şu anda TP=50 ve SL=500'ü araştırıyorum. Öğretmenin işaretlemesinde ortalama %10 hata var. 20 olursa erik modeli olur.
Yani mesele sınıflandırma hatası değil, tüm kar ve zararların toplanması sonucu ortaya çıkan sonuç.
Gördüğünüz gibi, en iyi model %9,1'lik bir hataya sahip ve %8,3'lük bir hata ile bir şeyler kazanabilirsiniz.
Grafikler, haftada bir yeniden eğitim ile Walking Forward tarafından elde edilen yalnızca OOS'u göstermektedir, 5 yılda toplam 264 yeniden eğitim.
Modelin %9,1'lik bir sınıflandırma hatası ile 0'da çalışması ilginçtir ve 50/500 = 0,1, yani %10 olmalıdır. Görünüşe göre %1 spread'i yedi (çubuk başına minimum, gerçek olan daha büyük olacaktır).
Bu test EURUSD için CME'den gerçek hacimlerle yapıldı: 100 çubuk için kümülatif hacim, delta, sapma ve yakınsama. Toplam 400 sütun + 5 çeşit daha.
Herhangi bir model ayarını değiştirmeden, toplam 115 sütun için CME verilerini içeren 405 sütunu sildim (fiyat deltaları ve zikzaklar kaldı) ve biraz daha iyi sonuçlar aldım. Yani, hacimlerin bazen bölünmelerde seçildiği, ancak OOS'ta gürültü olduğu ortaya çıkıyor. Ve eğitim 3,5 kat yavaşlıyor.
Karşılaştırma için hacimli grafikleri üstte, hacimsiz grafikleri ise altta bıraktım.
CME'li hacimlerin öğrenmeyi geliştirecek ek bilgiler/düzenlilikler getireceğini umuyordum. Ancak görebileceğiniz gibi, grafikler çok benzer olsa da hacimsiz modeller biraz daha iyi.
Bu benim CME'ye 2. yaklaşımımdı (3 yıl önce denemiştim) ve yine başarısız oldu.
Fiyatta her şeyin dikkate alındığı ortaya çıktı.
Eğitime hacim eklemeyi deneyen başka biri var mı? Sonuçlar aynı mı? Ya da iyileştirmeler yaptınız mı?
Bu test EURUSD için CME'den gerçek hacimlerle yapıldı: 100 çubukla kümülatif hacim, delta, sapma ve yakınsama. Toplam 400 sütun + 5 çeşit daha.
Herhangi bir model ayarını değiştirmeden, toplam 115 sütun için CME verilerini içeren 405 sütunu sildim (fiyat deltaları ve zikzaklar kaldı) ve biraz daha iyi sonuçlar aldım. Yani, hacimlerin bazen bölünmelerde seçildiği, ancak OOS'de gürültü olduğu ortaya çıkıyor. Ve eğitim 3,5 kat yavaşlıyor.
Karşılaştırma için hacimli grafikleri yukarıda, hacimsiz grafikleri aşağıda bıraktım.
CME'li hacimlerin öğrenmeyi geliştirecek ek bilgiler/düzenlilikler getireceğini umuyordum. Ancak görebileceğiniz gibi, grafikler çok benzer olsa da hacimsiz modeller biraz daha iyi.
Bu benim CME'ye 2. yaklaşımımdı (3 yıl önce denemiştim) ve yine başarısız oldu.
Fiyatta her şeyin dikkate alındığı ortaya çıktı.
Eğitime hacim eklemeyi deneyen başka biri var mı? Sonuçlar aynı mı? Ya da iyileştirmeler yaptınız mı?
Bizim piyasamızı denediniz mi, daha az verimli gibi görünüyor?
Ya da tahıl vadeli işlemleri, orada bazı mevsimsel döngüler olabilir.
Bizim piyasamızı denediniz mi, daha az verimli, değil mi?
KOBİ'lere sahip ciltlerin öğrenme eğrisini iyileştirecek ek bilgiler/yasallıklar taşıyacağı umuluyordu. Ama gördüğünüz gibi, hacimsiz modeller biraz daha iyi...
Hangi modeli alabilirsin?
Bu test EURUSD için CME'den gerçek hacimlerle yapıldı: 100 çubukla kümülatif hacim, delta, sapma ve yakınsama. Toplam 400 sütun + 5 çeşit daha.
Herhangi bir model ayarını değiştirmeden, toplam 115 sütun için CME verilerini içeren 405 sütunu sildim (fiyat deltaları ve zikzaklar kaldı) ve biraz daha iyi sonuçlar aldım. Yani, hacimlerin bazen bölünmelerde seçildiği, ancak OOS'de gürültü olduğu ortaya çıkıyor. Ve eğitim 3,5 kat yavaşlıyor.
Karşılaştırma için hacimli grafikleri yukarıda, hacimsiz grafikleri aşağıda bıraktım.
CME'li hacimlerin öğrenmeyi geliştirecekek bilgiler/düzenlilikler getireceğini umuyordum. Ancak görebileceğiniz gibi, grafikler çok benzer olsa da hacimsiz modeller biraz daha iyi.
Bu benim CME'ye 2. yaklaşımımdı (3 yıl önce denemiştim) ve yine başarısız oldu.
Fiyatta her şeyin dikkate alındığı ortaya çıktı.
Eğitime hacim eklemeyi deneyen başka biri var mı? Sonuçlar aynı mı? Ya da iyileştirmeler yaptınız mı?
Yazımı tamamen yanlış anladınız: "umut" diye bir şey yoktur, ya özelliğin uygunluğunun sayısal bir tahmini vardır ya da yoktur. Ve özelliğin gelecekteki uygunluğuna dair sayısal bir tahmin vardır.
Öğretmen bir dizi özellik ve etikettir, sizin yazdığınız şey değil :) ya da daha doğrusu, genel olarak bir kişi ya da bu verileri üreten bir algoritma 😀
Bana doğru tükürmek için önlenemez bir arzunuz olduğunu görüyorum, ama tükürüğünüzü saklamak zorunda mısınız, yoksa sadece işaretlemek mi?
Öncelikle modelin içinin çöplerle dolu olduğunu fark etmelisiniz...
Eğitimli bir ahşap modeli, içindeki kurallara ve bu kurallara ilişkin istatistiklere ayrıştırırsanız.
gibi:
ve kural hatasının örneklemde meydana gelme sıklığına olan bağımlılığını analiz edin
elde ederiz
O zaman bu bölgeyle ilgileniyoruz
Kuralların çok iyi işlediği yerlerde, ancak o kadar nadirdirler ki, istatistiklerin gerçekliğinden şüphe etmek mantıklıdır, çünkü 10-30 gözlem istatistik değildir.
Bana göre, uyum sağlamanın yolu budur. Model içindeki kuralları iyileştirmek, modelin "gördüklerini" iyileştirmektir.
Bana doğru tükürmek için önlenemez bir arzunuz olduğunu görüyorum, ama tükürüğünüzü saklamalı mısınız, yoksa sadece işaretlemek için mi?
Saçmalıklara karşı normal bir tepkidir, Savunma Bakanlığı'nın temelidir.
falan filan, falan filan, falan filan, falan filan gibi.