Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1204

Yeni yorum
 
Maksim Dmitrievski :

optimal ağırlıklar seçilerek çözülür.. örneğin, posteriorun nasıl değiştirileceği.. üniformdan üssele

Ben modellerin destekçisi değilim - "kara kutular". Basit bir "fiziksel" anlamı olan her şey şeffaf olduğunda daha iyidir.

Örneğin, bir düzeltmenin tersine dönüşme olasılığını a priori hesaplarız ve ardından günün saatine veya trendin özelliklerine bağlı olarak her belirli düzeltme için a posteriori olarak yeniden hesaplarız.

 
Aleksey Nikolaev :

Ben modellerin destekçisi değilim - "kara kutular". Basit bir "fiziksel" anlamı olan her şey şeffaf olduğunda daha iyidir.

Örneğin, bir düzeltmenin tersine dönüşme olasılığını a priori hesaplarız ve ardından günün saatine veya trendin özelliklerine bağlı olarak her belirli düzeltme için a posteriori olarak yeniden hesaplarız.

forex yasalarının basit fiziksel anlamı maalesef bizim tarafımızdan bilinmiyor

 
Maksim Dmitrievski :

forex yasalarının basit fiziksel anlamı maalesef bizim tarafımızdan bilinmiyor

Bu, modelin yorumlanabilirliği ile ilgilidir.

 
Aleksey Nikolaev :

Bu, modelin yorumlanabilirliği ile ilgilidir.

o zaman MO konusu değilsiniz :) metamodeller metrikleri ile kolayca yorumlansa da

 
Maksim Dmitrievski :

o zaman MO konusu değilsiniz :) metamodeller metrikleri ile kolayca yorumlansa da

niye ya? IMHO, görev bire bir, bir kediyi MO için bir köpekten nasıl ayırt edeceğimizdir.

 
Igor Makanu :

niye ya? IMHO, görev bire bir, bir kediyi MO için bir köpekten nasıl ayırt edeceğimizdir.

çünkü farklı dilleri konuşmak gibi bence..

işaretlerle ayırt etmek tabi ki .. özelliklerdir
 
Maksim Dmitrievski :

o zaman MO konusu değilsiniz :) metamodeller metrikleri ile kolayca yorumlansa da

Her zaman kolay olup olmadığından emin değilim, ama bir şekilde yapılabilir . Ticarete doğrudan dahil olması gerekenin sinir ağının kendisi değil, basitleştirilmiş yaklaşımı olduğuna inanıyorum.

ML yöntemleri ("akıllı keşif analizi" diyebilirsiniz) işimizde vazgeçilmezdir)

 
Aleksey Nikolaev :

Her zaman kolay olup olmadığından emin değilim, ama bir şekilde yapılabilir . Ticarete doğrudan dahil olması gerekenin sinir ağının kendisi değil, basitleştirilmiş yaklaşımı olduğuna inanıyorum.

ML yöntemleri ("akıllı keşif analizi" diyebilirsiniz) işimizde vazgeçilmezdir)

şimdi optimize edilmiş parametrelere sinyallerin dağıtımlara bağımlılığını eklemek istiyorum, bunu bir başlangıç için yaptım, bkz.

     double arr[];
     CopyClose ( _Symbol , 0 , 0 , 100 ,arr);
     double kurt = MathKurtosis(arr);
     double skew = MathSkewness(arr); 
     if (kurt > 2.0 ) if ( rand ()/ 32767.0 < 0.5 ) res = 0 ; else res = 1 ;
     else {
       if (skew > 0 ) if ( rand ()/ 32767.0 >prob_shift) res = 0 ; else res = 1 ;
       if (skew < 0 ) if ( rand ()/ 32767.0 <prob_shift) res = 0 ; else res = 1 ;

basıklık bir değerden yüksekse (optimize edilebilir), o zaman düz bir durum gözlemlenir ve aynı olasılıkla alım / satım varsaymak (ve ardından yanlış olanları düzeltmek) mümkündür.

asimetri boyunca, herhangi bir yönde varsa, o zaman alım veya satım sinyali olasılığı kaydırılır

peki, bu bir ilkel, ancak bunun gibi bir şey optimize edicide hedefleri seçmek için kullanılabilir

Metriklerden elde edilmesi gereken tek şey, test setindeki (ve eğitim setindeki öğrenme) sınıflandırma hatasıdır. Optimize edici, hiperparametreler üzerinde yinelenir ve en küçük hataya sahip modeli seçer. Burada yorumlanamayan nedir? sadece test verilerindeki hatalara bakarak böyle bir modelin genelleme yapıp yapamayacağını bilmek yeterlidir.

böyle bir saçmalık üzerinde bir çalışma örneği, az önce yaptım


 
Maksim Dmitrievski :

şimdi optimize edilmiş parametrelere sinyallerin dağılımlara bağımlılığını eklemek istiyorum, bunu bir başlangıç için yaptım, bkz.

Bir de bağımlılık var...

Geri dönüşler konusunda "HMM" (gizli Markov modeli) eğitimi aldı, öğretmen olmadan öğretilenler ve kendisinin farklı dağılımlara ayırdığı 10 eyalete bölünmüş


eyalet dağılımları


Ve burada getirileri eyaletlere göre grupladım, her satır ayrı bir piyasa durumu

Bazı durumlarda (1,4,6,8,9) çok az gözlem vardır, bu nedenle hiç algılanamazlar.

Ve şimdi seriyi geri yüklemeye çalışacağım, kümülatif bir toplam yapmak için aniden, bazı eyaletlerde bir tür eğilim var - bu yöndeki modeller

Kümülatif bir toplam yaptı

5 ve 7 numaralı eyaletler, koy için 5 ve köy için 7, istikrarlı bir yapıya sahiptir.

 
Maksim Dmitrievski :

şimdi optimize edilmiş parametrelere sinyallerin dağılımlara bağımlılığını eklemek istiyorum, bunu bir başlangıç için yaptım, bkz.

basıklık belirli bir değerden yüksekse (optimize edilebilir), o zaman düz bir durum gözlemlenir ve aynı olasılıkla alım / satım yapmak (ve ardından yanlış olanları düzeltmek) mümkündür.

asimetri boyunca, herhangi bir yönde varsa, o zaman alım veya satım sinyali olasılığı kaydırılır

peki, bu bir ilkel, ancak bunun gibi bir şey optimize edicide hedefleri seçmek için kullanılabilir

Neden artışları değil de fiyatlar?

1...119711981199120012011202120312041205120612071208120912101211...3399
Yeni yorum