Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3227
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Bir optimizasyon grafiği, arama sürecinin ne kadar zor ilerlediğini gösterebilir gibi görünüyor. İşte başlıyoruz.
Orijinal seride bir model bulma grafiği.
Dürüst olmak gerekirse, kayda değer bir fark göremiyorum. Bu grafik bize ilginç bir şey söylemiyor gibi görünüyor.
Ne yazık ki bunların hepsi gerçekleştirilmesi ve test edilmesi gereken hipotezler.
Maxim Dmitrievsky kendi seçeneklerini deniyor, ben de kendi seçeneklerimi deniyorum.Evet, elbette her yaklaşımın test edilmesi gerekir.....
İşte bir örnekten zaman serisi oluşturmak için başka bir Python yöntemi.
Konu ilginç, ancak henüz yeterince zaman ayıramıyorum.
Konu ilginç, ancak şu ana kadar buna yeterli zaman ayırma fırsatı olmadı.
Kaggle'ın bunu yapıp yapmayacağını merak ediyorum.....
Ödüller için rastgelelik mi tercih ediliyor? Kapalı bir UZUN örnek varken neden Kaggle yöntemini kullanmıyorsunuz? Sonra üzerinde geriye dönük test yapın ve OnTester kazananı hemen gösterir.
Algo ticaretinden uzak olduğumuz için, MQ-Demo tekliflerinin çok düşük bir kazanç potansiyeline sahip olduğunu size bildiriyorum. Kabaca söylemek gerekirse, geleceği bilseydim, MQ-demo'da mükemmel uygulama ile 100 u.e. ve XXX-demo'da 1000 u.e. kazanırdım. Bu, mevcut birçok (mutfaklarda değil gerçekte işlem gören) modeli deneyemeyeceğinizi göstermektedir.
Bu nedenle, örneğin, sonuçların istatistiksel önemi çok yüksek olan scalper'ları çekmek istiyorsanız, MQ-demo alıntı kaynağında bir şeyi değiştirmeniz gerekir. Şimdi birçok çalışma için uygun değil.
Bir optimizasyon grafiği, arama sürecinin ne kadar zor ilerlediğini gösterebilir gibi görünüyor. İşte başlıyoruz.
Bu grafikler ne için?
Diyelim ki TARİH'te bazı kalıplar buldunuz ve benzerlerini nasıl oluşturacağınızı öğrendiniz.
Neden mi?
Böyle tekrarlayan grafik parçalarına ihtiyacımız var, SONRA oldukça kesin bir bölüm YASAL OLARAK takip ediyor. Tam olarak SONRA, GELECEKTE. Tüm ekonomi bilimi iki bölüme ayrılabilir: analiz ve tahmin. Ancak tahmin analizden ÇIKMAZ, çünkü tüm finansal veriler durağan DEĞİLDİR.
Dolayısıyla MO modelleri.
Herhangi bir MO modeli, geçmiş verilerdeki benzer grafikleri, kalıpları bulmakta ustadır. MO'da temel olan, bu kalıpların - KALIPLARIN öğretmenin GELECEK değerine uygun olarak yerleştirilmesidir. Sadece MOE'de böyle bir yaklaşım mümkündür - GELECEK.
Bu arada, GARCH'ta kişi matematiksel bir model arar ve bulunan modelin değişmeyeceğini umarak geleceği tahmin eder.
Bir modelin farklı para birimlerinde iyi çalışması pek olası değildir, bunun yerine her para birimi için farklı bir modele ihtiyacınız vardır.