Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3304
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
Scikit-learn kütüphanesinin sınıflandırma modelleri ve bunların ONNX'e aktarılması makalesi yayınlandı
İşte sitenin kendisinden desteklenenlerin bir listesi
https://onnx.ai/sklearn-onnx/supported.html
Makaledeki hazır örnekler için teşekkürler.
O zamanlar brokerlar henüz tik değerlerini toplamıyordu. Bunu kendim yaptım. Gerçek tik değerleri topladım ve bunları yaklaşık 6 ay boyunca porsiyonlar halinde dosyalarda sakladım. Bunları test cihazına uyguladım ve tamamen farklı bir resim elde ettim.
Bir zamanlar mantıklı bir iş yapmaya karar verdiğiniz için şanslısınız... artık brokerler kene kotasyonlarını toplamıyor, ancak bunları bir yerden alıyor / tedarik ediyor; MT sunucu güncellemeleriyle bağlantılı olabilir.
Bazen çıplak gözle görebilirsiniz - işte taze keneler ve işte genel bir saçmalık. Ve dakikalarla bile
aslında, gerçek kenelerin arşivleri olduğu gibi, belirli bir DC'den geldi - çok pahalı bir emtia. (altı çizili olsa bile)
Şaşırmana şaşırdım.
bir zamanlar mantıklı bir iş yapmaya karar verdiğiniz için şanslısınız... artık brokerler kene kotasyonlarını toplamıyor, başka bir yerden alıyor / tedarik ediyor; MT sunucu güncellemeleriyle bağlantılı olabilir.
Bazen çıplak gözle görebilirsiniz - işte taze keneler ve işte genel bir saçmalık. Ve dakikalarla bile
aslında, gerçek kenelerin arşivleri olduğu gibi, belirli bir DC'den geldi - çok pahalı bir emtia. (altı çizili olsa bile)
Yanılıyorsunuz. Her komisyoncunun kendisi gerçek keneler toplar ve ertesi günün test cihazında önceki günün gerçek kenelerini alabilirsiniz.
Ve filtrelemeden sonra komisyoncu tarafından MT5'e gönderilen tam olarak bu keneler. "Gerçek tiklere dayalı her tik" modunda kontrol edebilir veya kopyalayabilirsiniz.
Sinir ağları için BP gösteriminin nasıl düzgün bir şekilde yapılacağına dair iyi bir makale. Elbette FFT'lerden kurtulunabilir. Ve farklı modellerin daha fazla karşılaştırılması.
Temel fark, ön işlemenin ağ mimarisinin içine yerleştirilmiş olmasıdır. Ancak ayrı olarak da yapılabilir.
LSTM, dönemler arası değişimleri dikkate almadığı için arka planda kalmaktadır.
Bousting de testlerine göre sıralamanın en altına yakın bir yerdedir.Sinir ağları için BP gösteriminin nasıl düzgün bir şekilde yapılacağına dair iyi bir makale. Elbette FFT'lerden kurtulunabilir. Ve farklı modellerin daha fazla karşılaştırılması.
Temel fark, ön işlemenin ağ mimarisine dahil edilmiş olmasıdır. Ancak ayrı olarak da yapılabilir.
LSTM, dönemler arası değişimleri dikkate almadığı için arka planda kalmaktadır.
Bousting de testlerine göre sıralamanın en altına yakın bir yerde.Hayır, anladığım kadarıyla ne kadar çok arama yaparsanız (yineleme) rastgele olmayan bir şeye benzeyen rastgele bir şey bulma olasılığınız o kadar artar.....
Ancak bir fikir bulduysak ve parametreleri 10000 yerine 10 iterasyonda eşleştirdiysek, bu eğitimsiz bir model olarak kabul edilebilir mi?
Sonuçta,"biz bulduk" ifadesi de bir tür düşünce sürecini (yinelemeleri) ima etmektedir.
Nihai model, beyin mi yoksa bilgisayar iterasyonları mı olduğunu ve ikisi arasında bir fark olup olmadığını nasıl biliyor?
Bu soru Prado'nun makalesini okuduktan sonra ortaya çıktı
Çok uzun zaman önce forumda birisi bu etkinin adını vermişti (henüz bulamadım), çünkü SB'ye yakın serilerin bir periyodu varmış gibi görünüyor. Bu etki, Fourier aracılığıyla süreçlerde periyodiklik "bulunduğunda" bilimde pek çok utanç verici anla ilişkilendirilir ve forumda bu nedenle radyo amatörleri asla hayatta kalamaz).
Bunun tersi nasıl kanıtlanır?
Benim görüşüme göre, zamana bağlı olaylar var - aynı haberler. Bence bunları üç alt örneğe ayırırsak - beklenen, daha kötü, daha iyi ve bağlamı dikkate alırsak, piyasa katılımcılarının benzer davranışlarını fark edeceğiz.
Bir başka seçenek de malların mevsimselliği.
Sonuçta,"biz bulduk" ifadesi de bir tür düşünce sürecini (yinelemeleri) ima etmektedir.
Nihai model, beyin mi yoksa bilgisayar iterasyonları mı olduğunu ve ikisi arasında bir fark olup olmadığını nasıl biliyor?
Bu soru Prado'nun makalesini okuduktan sonra ortaya çıktı
Aşırı öğrenme, nadir görülen olayların ezberlenmesinden kaynaklanır. Bu olgular, neden ve sonucu açıklayan bir model olmadığı için tamamen istatistiksel olarak izole edilir.
Bununla birlikte, bir kayıp her zaman modelin aşırı eğitildiği anlamına gelmez.