Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3384
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
mql5'te CPU üzerindeki hesaplamaların paralelleştirilmesi için hangi mekanizmaları biliyorsunuz?
Daha fazla veya daha az gelişmiş için OpenCL.
Daha az gelişmiş için - ajanları ayrı grafiklerde çalıştırmak. Her grafik ayrı bir iş parçacığında, tüm CPU çekirdekleri toplamda kullanılacaktır.
Ayrıca, terminal aracılarının kendileri bir terminal grafiğindeki uygulama hesaplamalarını paralelleştirmek için kullanılabilir, bu pek çok kişi tarafından bilinmemektedir.
Bu makalede, MQL5'te sınırsız derecede küçük bir parametre adımıyla çift sayının tüm önemli basamaklarını kapsayan bir ikili GA'nın nasıl yazılacağını göstereceğim (aslında, çift için 16 ondalık basamakla sınırlıdır). Ve hatta bu sınır değildir, MQL5'te standart sayı türlerinin uzantılarını yazabilirsiniz.
OpenCL az ya da çok ileri seviyedekiler içindir.
Daha az gelişmiş için - ajanları ayrı grafiklerde çalıştırmak. Her grafik ayrı bir iş parçacığında, tüm işlemci çekirdekleri toplamda kullanılacaktır.
Ayrıca, terminal aracılarının kendileri bir terminal çizelgesindeki uygulama hesaplamalarını paralelleştirmek için kullanılabilir, bu pek çok kişi tarafından bilinmemektedir.
Bu makalede, MQL5'te sınırsız küçüklükte parametre adımına sahip bir çift sayının tüm önemli basamaklarını kapsayan bir ikili GA'nın nasıl yazılacağını göstereceğim (aslında, çift için 16 ondalık basamakla sınırlıdır). Ve hatta bu sınır değildir, MQL5'te standart sayı türlerinin uzantılarını yazabilirsiniz.
Ben de bunu söylüyorum - çok kramplı bir bisiklet alacaksınız.
Ve OpenCL o kadar iyi ki, metaquotes GPU optimizatörünü bunun üzerine yazmadı, muhtemelen sadece herhangi birimiz kolayca kendimiz yazabileceğimiz için.
Tamam, duracağım, yoksa demagojiniz hakkında düşündüğüm her şeyi söylersem Maxim gibi banlanacağım.
Ben de bunu söylüyorum - oldukça kötü bir bisiklet olacak.
Ve OpenCL o kadar iyi ki, metaquotes GPU optimizasyonunu bunun üzerine yazmadı, muhtemelen sadece herhangi birimiz kolayca kendi optimizasyonumuzu yazabileceğimiz için.
Tamam, duracağım, yoksa demagojiniz hakkında düşündüğüm her şeyi söylersem Maxim gibi banlanırım.
Peki sorun tam olarak nedir? MQL5 ile ilgili sorunlarınız varsa, bu dilin hatası değildir, soru soranlar için özel profil konuları vardır.
Benim "demogojim" nedir? Okumanız, ufkunuzu genişletmeniz için isteğiniz üzerine size büyük bir literatür listesi verdim, size MQL5'teki belirli uygulamaları ve arama stratejilerini anlattım ve gösterdim. Benden başka neye ihtiyacınız var ki, yüzüme çamur bulaşmasın ve sizi yasaklanmaktan korkutmayayım?
İnsanlar beni çok şaşırtıyor.
İşlenen ormanların fazlalığı hakkında biraz bilgi
iris veri kümesini al + forrest'i eğit + forrest'ten kuralları çıkar + her kuralın bir özellik olduğu bir veri kümesi oluştur.
Sütunlarında kurallar olan bir matris elde ederiz (yaklaşık 700 yüz adet).
Şimdi doğrusal olarak ilişkili tüm kuralları belirleyin ve bunları gereksiz olarak kaldırın.
ve elde ederiz
Tüm veri kümesi 698 yerine 32 kuralla tanımlanabilir.
Durum bu.
Forrest 698/32 = 21.8125 kat daha fazla gereksizdir.
Random Forrest'ın fazlalığı hakkında biraz bilgi
iris veri kümesini alın + ormanı eğitin + ormandan kuralları çıkarın + her kuralın bir özellik olduğu bir veri kümesi oluşturun.
sütunlarında kurallar bulunan bir matris elde edin (yaklaşık 700 yüz adet)
Şimdi doğrusal olarak ilişkili tüm kuralları belirleyin ve bunları gereksiz olarak kaldırın.
ve elde ederiz
Tüm veri kümesi 698 yerine 32 kuralla tanımlanabilir.
Bu işler böyledir.
Forrest, olabileceğinden 698/32 = 21,8125 kat daha gereksizdir.
Kurallar nereden geliyor? Bu doğru: girdideki bilgi dağları, sıkıştırılır ve kurallar elde edilir ve daha sonra bunları tahmin için kullanır, orijinal bilgi değil. Bu yüzden buna model deniyor.
Kurallar nereden geliyor? Bu doğru: girişteki bilgi dağları, sıkıştırın ve kurallar elde edin ve sonra bunları tahmin için kullanın, orijinal bilgiyi değil. Bu yüzden buna model deniyor.
Yazılanları dikkatlice okuyun
Kural seçimi için bir tür genel yaklaşım. Mesela ağacı kurallara ayırmak, sonra ne olacak... TC bağlamında. En iyi uygulamalar ve içgörüler. Merak ediyorum.
"Kâra daha yakın olmak", "aşırı antrenman" ile eş anlamlı değil midir?
Temel, rastgele bir artan değer olduğundan, rastgele kâr üzerinde güzel bir denge elde ederiz. Peki dengenin güzelliği nereden geliyor?
Denge, TS'nin terminalde değerlendirilmesidir ve bu denge sadece sınıflandırma hatasından etkilenmez.
Ancak MOE içinde kalırsak, o zaman değerleme profil DEĞİLDİR
"Kâra daha yakın", "aşırı antrenman" ile eş anlamlı değil midir?
Rastgele bir kârda güzel bir eşit denge elde ederiz, çünkü temel rastgele bir artış değeridir. Dengenin güzelliği nereden geliyor?
Denge, terminaldeki TS'nin değerlendirilmesidir ve bu denge sadece sınıflandırma hatasından etkilenmez.
Ve eğer MO içinde kalırsak, o zaman değerlendirme bir kâr DEĞİLDİR