Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1516

 
biqvi :

Tünaydın.

Gözümle gördüğüm ama karmaşıklığından ve tam olarak ne gördüğümü tam olarak anlayamadığım için kodlayamadığım bir kalıp var. Desen , uzun yıllar boyunca ellerle başarılı bir şekilde işlem görmüştür.


İki sorunu çözmek için nörona onu (daha doğrusu kurulum 1 olan kısım) görmesini öğretmek istiyorum:

1) Kendisinden ne gördüğünü çıkarın, kurulumda "neye takıldığını" anlayın ve bununla benim ne gördüğümü ve çizelgenin hangi özelliklerinin önemli olduğunu anlamak daha iyi olur.

2) Ticareti ona aktarın veya (en azından) bir zil asın.

Profesyonellere soru, sorun ifadesinin doğru olup olmadığını ve bunu çözmek için nereye gidileceğini söyleyin?

PS Bir çözüm için bir veya iki yıl harcamanın gerekli olacağı konusunda sakinim ve profesyonellerle işbirliği konusunda daha da sakinim.

Şimdi 5 yıllık grafiği görsel olarak analiz etti, TF D1

Ben böyle bir model görmedim.

Lütfen gerçek bir grafikten bir örnek verin

 
Bu konunun sevgili katılımcıları, Windows 7 64x'li bir bilgisayarı olan biri var - CatBoost'un en son konsol sürümünün performansını kontrol etmek çok gerekli - sadece yürütülebilir dosyayı indirin ve çalıştırın. Son iki sürüm benim için çalışmayı durdurdu - geliştiriciler çalışması gerektiğini iddia ediyor, ancak Windows 10'daki tüm makinelere sahip oldukları ve her şeyin orada çalıştığı gibi.
 
Alexey Vyazmikin :
Bu konunun sevgili katılımcıları, Windows 7 64x'li bir bilgisayarı olan biri var - CatBoost'un en son konsol sürümünün performansını kontrol etmek çok gerekli - sadece yürütülebilir dosyayı indirin ve çalıştırın. Son iki sürüm benim için çalışmayı durdurdu - geliştiriciler çalışması gerektiğini iddia ediyor, ancak Windows 10'daki tüm makinelere sahip oldukları ve her şeyin orada çalıştığı gibi.
yedi 64 profesyoneli olan eski bir kayın var, bağlantıyı kontrol edelim
 
Ivan Nehrishny :
yedi 64 profesyonel ile eski bir kayın var

İşte indirme bağlantısı

 
Alexey Vyazmikin :

İşte indirme bağlantısı

Tamam indiriyorum, karmaşık sorunlar varsa söyleyin...

1. atlamadan sonra koruma yemin eder

2. 0xc0000005 başlatma hatasında

belki dosya zarar görmüş, boyutu 148 395 520 catboost-0.15.2.exe var
 
Ivan Nehrishny :

Tamam indiriyorum, karmaşık sorunlar varsa söyleyin...

1. atlamadan sonra koruma yemin eder

2. başlatma hatası 0xc0000005

belki dosya zarar görmüş, boyutu 148 395 520 catboost-0.15.2.exe var

Teşekkürler - evet, Windows 7 ile çalışırken bir hata - Aynı sorunu yaşıyorum - mümkünse hatayı onaylamak için buraya yazın.

 
Keşa Kökü :

Neuronka (MLP) ve diğer sınıflandırıcılar (rastgele orman, SVM, kNN vb.) bu tür ve çok daha önemsiz olmayan kalıpları otomatik olarak aramak için gereklidir, basit bir evrişim (kayan skaler çarpım) göreviniz için uygundur, bu şuradan programlanmıştır: bir saatte kazıyın ve dakikalar içinde hazır araçlarla bir yıla gerek yok.

Ancak, başarı olasılığının sıfıra yakın olduğu konusunda sizi önceden hayal kırıklığına uğratabilirim, çünkü tüm bu kadar basit yapılar otomatlar tarafından sorunsuz bir şekilde bulunur ve bir artıda ellerle ticaret yapmayı başardıysanız, o zaman siz, kalıbın kendisine ek olarak , muhtemelen sizin için "açık" olan, ancak yine de sonucu önemli ölçüde etkileyen bir dizi yardımcı koşula dayanıyordu. "Baltadan çorba" masalını hatırlıyor musun? Yani manuel tüccarlar için birçok şamdan oluşumu ile, basit bir model gibi görünüyor, ancak ondan önce tüccar tüm haberlere, tüm piyasalara bakacak, dedikoduları ve ticareti dinleyecek ve basit modeli olsun ya da olmasın)) )

Görev sıradaki.

1) Bildiğim bir kalıp var. Bir veri kümesini kaydırmak istiyorum: bölüm 2 (kurulumdan sonra elde edilen çekim) ve ondan önce N çubuk, böylece bu N çubuklarında kendine ait bir şey bulsun.Yani evet, aynı otomatik arama, yalnızca ön- orada olduğunu bildiğim seçilmiş alanlar ve tüm grafikte değil.

2) Nöronun içine bakın ve ne bulduğunu anlayın.Bunu kendi vizyonunuzla karşılaştırın.

Desen karmaşık, resim sadece bölüm 1 ve bölüm 2 olduğunu anlamak için verildi.

 

Neredeyse konuyla ilgili birkaç teorik ve felsefi sorum var.

Nefesler içinde doğmayan az çok ayrıntılı cevaplar duymak isterim.

 

Soru 01.

Aşağıdaki göstergelerin yalnızca bir harici giriş parametresi vardır

  • Üstel düzleştirilmiş - nokta/oran.
  • PriceChannel (aralıktaki en yüksek ve en düşük fiyatlar) - aralık boyutu.
  • ZigZag - minimum diz boyutu.

Bu göstergeleri, minimum harici giriş parametrelerinin varlığından dolayı seçtim.

ML yöntemlerini kullanarak algoritmalarını çoğaltmak mümkün mü? Onlar. herhangi bir hikaye alın, herhangi bir parametre ile göstergeleri çalıştırın ve MO'yu besleyin. Sonuç olarak ilgili göstergenin algoritmasını almak mümkün müdür?

 

Soru 02.

Dört giriş parametresine sahip bir TS'nin belirli aralıklarla binlerce işlem yapmasına izin verin. Düşük sayıda olası seçeneğe sahip iki giriş parametresini filtre olarak ekliyoruz. Çıktıda, yaklaşık bin işlemin kaldığı düz yukarı şeklinde bir grafiğimiz var. Ve hepsi, test alanı boyunca aşağı yukarı eşit olarak dağılmıştır.


OOS'ta orijinal aralığın %5'inde neden yüksek bir tahliye olasılığı var? Büyük bir aralık ve sadece altı giriş, gerçekten çok sayıda işlemden doğrudan vazgeçti. Ve çıplak bir uyum vardı.

Bu, aslında altı girdi parametresi değil, çok daha fazlası olduğu anlamına mı geliyor? İlk soruya bir tür referans, bizim için basit olan algoritmalar aslında doğası gereği karmaşık değil mi?