Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 141
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
Bunu standart bir şekilde nasıl yapacağımı bilmiyorum, ancak bunun gibi, örneğin bir kitaplık ile:
Çok teşekkürler!!! Paketler konusunda çok bilgilisiniz, aynı soruyu teknik özelliklerde de sordum. forum format() sınıfının yeniden yazılmasını önerdi ve ~ 300 satırlık kod ile bir örnek gösterdi, zaten her türlü koltuk değneği hakkında düşünmeye başladım, ama işte harika bir çözüm .. teşekkürler!
bir soru daha - Gözlemler farklı zamanlardan başlayarak yapıldığından, biraz farklı uzunluklarda üç veri çerçevem var,
sadece üç karede olan gözlemleri bırakıp sadece ayrı karelerde karşılaşanları atmak için zamanda nasıl senkronize edilebilirler?
bir soru daha - Gözlemler farklı zamanlardan başlayarak yapıldığından, biraz farklı uzunluklarda üç veri çerçevem var,
sadece üç karede olan gözlemleri bırakıp sadece ayrı karelerde karşılaşanları atmak için zamanda nasıl senkronize edilebilirler?
alnında şöyle olacak:
a <- data.frame(c1 = c('a','b','c','d','e','f'), c2 = c(1,2,3,4,5,6))
b <- data.frame(c1 = c('a','b','c','d','e'), c2 = c(1,2,3,4,5))
c <- data.frame(c1 = c('b','c','d','e','f'), c2 = c(2,3,4,5,6))
a$concat <- do.call(paste0, a[1:2])
b$concat <- do.call(paste0, b[1:2])
c$concat <- do.call(paste0, c[1:2])
concat_vec <- append(unique(a$concat)
, c(unique(b$concat)
, unique(c$concat)))
concat_vec_tbl <- as.data.frame(table(concat_vec))
concat_vec_tbl <- concat_vec_tbl[concat_vec_tbl$Freq == 3, ]
a <- a[a$concat %in% concat_vec_tbl$concat_vec, ]
b <- b[b$concat %in% concat_vec_tbl$concat_vec, ]
c <- c[c$concat %in% concat_vec_tbl$concat_vec, ]
https://www.mql5.com/en/blogs/post/650079
alnında şöyle olacak:
https://www.mql5.com/en/blogs/post/650079
Alexey!
Sen ne ilginç bir insansın!
Burada gerçek bir aracın göstergeler üzerindeki performansını arttırmak için rf kullandığımı yüzlerce kez yazdım ama tepki vermediniz.
Ayrıca, şu fikri defalarca dile getirdim:
1. Gerçek bir araç alıyoruz
2. TS'nin problemlerini seçiyoruz ve çözmekten R araçları ile çözmeye başlıyoruz
Bahsettiğim durumda, genellikle çubuk 1 (-1) hakkında bilgi veren göstergenin gecikme sorununu çözmek için rf kullandım ve rf ilerideki çubuk hakkında bilgi veriyor. H4 için 8 saattir! Sonuç olarak, düşüş önemli ölçüde azaldı.
https://www.mql5.com/en/blogs/post/650079
Bu makalenin fikri https://www.mql5.com/en/articles/1628 makalesinde biraz farklı bir şekilde uygulanmaktadır.
Merak ediyorum, herkes bu sitede makine öğrenimi ile ilgili makaleleri bir yıl gecikmeyle okuyor mu? (retorik soru)
İyi şanlar
Alexey!
Sen ne ilginç bir insansın!
Burada gerçek bir aracın göstergeler üzerindeki performansını arttırmak için rf kullandığımı yüzlerce kez yazdım ama tepki vermediniz.
Ayrıca, şu fikri defalarca dile getirdim:
1. Gerçek bir araç alıyoruz
2. TS'nin problemlerini seçiyoruz ve çözmeden R araçları ile çözmeye başlıyoruz
Bahsettiğim durumda, genellikle çubuk 1 (-1) hakkında bilgi veren göstergenin gecikme sorununu çözmek için rf kullandım ve rf ilerideki çubuk hakkında bilgi veriyor. H4 için 8 saattir! Sonuç olarak, düşüş önemli ölçüde azaldı.
Anladım. Spesifik olmadan, düşüncenin derinliğini değerlendirmek zordur. Ve o yazıda resimler vardı. Perervenko da benzer. Ve onun makalesini de okudum.
Neyse rahatsızım...
Amacım sohbeti pratik bir yöne yönlendirmek ve hiçbir şekilde kimseyi gücendirmek değil...
Dağınık parçalarımız varken.
Akademik yaklaşımınız .... Benim için hesaplarınızın değeri yadsınamaz ama .... Şüphelerimi yukarıda dile getirdim.
Vladimir Perervenko'nun çalışmalarını yakından takip ediyorum. Modellerin yeniden eğitilmediğine dair hiçbir kanıt görmedim. Son bağlantı. Değişkenlerin önemi, ağaçların türevlerinden birinin algoritması tarafından belirlenir. Ancak ağaçlar, mevcut gürültü miktarlarının uygunluğu nedeniyle, bu gürültü tahmin edicilerini daha sık kullanma eğilimindedir ve sonuç olarak, önem tahmininde gürültü ortaya çıkar ...
Bu nedenle, gürültü tahmin edicilerini ortadan kaldırmak için algoritmalarla başlamak gerekir. Bunlar olmadan diğer tüm adımların pratik bir anlamı yoktur, çünkü tüm model tahminleri geleceğe yönelik tahmin edilemez.
Daha sonra model pencerelerde eğitilir ve pencerenin genişliği bir şekilde doğrulanmalıdır. Ardından, çalışma penceresi için tahmin edicilerin ön seçiminde eğitilmiş modeli kullanın....
Bunun gibi bir şey.