Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1607
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
Maks! ve a priori algoritmalar veya benzerleri gibi kalıpları aramak için ilişkisel kurallar kullanmayı denemediniz, bu yaklaşım gibi bir şey bana çekici geliyor
Eh, Bayes ağları .. uzun süre öğrenir. Ne öğreteceğini bilmiyorsan, o zaman bir cehennem
IMHO, kümelemeyi (HMM, Gauss karışımları) kullanmanız, pazarı birkaç kümeye bölmeniz, her biri için eğitim almanız gerekir. Sonra çalışır. Henüz zaman yok.
ya hayali özellikler ortaya çıkarmak için ayrı özel olanlar var, o zaman güçlendirmede de aynı olacak
mgua'nın kendisi, sıradan regresyon kullanılması anlamında zayıf bir algoritmadır, bu nedenle kutunun dışında özellikler üretir.
ve İngilizce olarak adlandırılan bu konumlandırma özellikleri süreci nedir?
ve İngilizce olarak adlandırılan bu konumlandırma özellikleri süreci nedir?
ön işleme bölümünde bir yerde, örneğin python için aramanız gerekir.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html
veya çekirdek yöntemleri
https://github.com/gmum/pykernels
O zaman bu teknikte yeni ve orijinal bir şey görmüyorum.
Eh, Bayes ağları .. uzun süre öğrenir. Ne öğreteceğini bilmiyorsan, o zaman bir cehennem
IMHO, kümelemeyi (HMM, Gauss karışımları) kullanmanız, pazarı birkaç kümeye bölmeniz, her biri için eğitim almanız gerekir. Sonra çalışır. Henüz zaman yok.
Burada kesinlikle haklısın Maksimka, belirli yöntemler anlamında değil, piyasaya yaklaşırken prensipte ayrılma anlamında. Ancak bu bir ekip gerektirir, ekip büyük olduğunda çok iş ve çok araştırma yapabilir ve benzersiz olacak yöntemler ve yaklaşımlar bulabilirsiniz. Pazarda farklı olmanız gerekir.... Benzersiz. Bulmaz mısın? :-)
Günün konusuna gelince, sistemin kalitesi trendi takip edebilme yeteneğidir.....
Burada kesinlikle haklısın Maksimka, belirli yöntemler anlamında değil, piyasaya yaklaşırken prensipte ayrılma anlamında. Ancak bu bir ekip gerektirir, ekip büyük olduğunda çok iş ve çok araştırma yapabilir ve benzersiz olacak yöntemler ve yaklaşımlar bulabilirsiniz. Pazarda farklı olmanız gerekir.... Benzersiz. Bulmaz mısın? :-)
takım büyüdüğünde, herkes için her şeyi yapmaktan yorulursun
takım büyüdüğünde, herkes için her şeyi yapmaktan yorulursun
Konuyu takip edenler için. Aşağı bakmaya devam et...
Pekala, burada bir şey sormak zor, her şey veri ön işleme ile başlıyor ve bunun hakkında konuşmak istemiyorsunuz .. (
Tamam.. ilgileniyorum
1. algoritma para birimlerinde çalışıyor mu?
2. Tahmin, ileride sabit bir n mum uzunluğuna dayanmaktadır veya ağın kendisi ne kadar mum olduğunu söylüyor
3. Sinyali mum başına 12-13 saniye işlemek neden bu kadar uzun sürüyor?
4. neden hemen kamuya açık anlaşma yayınlarını hedefliyorsunuz?
5. Tahmin için veriler bir fonksiyon (fiyat, gösterge) veya daha karmaşık bir şey şeklinde kullanılır.
pysy en belirgin görselleştirme türü işlemlerdir
Tamam, söylüyorum...
Önce büyük resim:
- her şey kolayca başlıyor, test cihazında bot tarafından veri topluyoruz, csv yapıyoruz, her satır bir vektör;
- Tensoflow aracılığıyla Keras ağı, süper bilgi gerekmez, sinir ağları hakkında bir kitap + birkaç kılavuz;
- Google Colab'da hesaplayabilirsiniz, başlangıç için normaldir, ancak burada bazı nüanslar vardır;
- sonra HELL başlar, ağa hangi verileri göndereceğiniz konusunda harika bir benzersiz fikriniz varsa, o zaman aynı benzersiz olanlardan 99 tane daha bulun çünkü 101'incisi işe yarayacak ve bu bir gerçek değil;
- standart sonuç: ağ eğitilmemiştir.
Bazı tavsiyeler (kanla yıkanmış):
- karmaşık, süslü çözümler aramaya gerek yok, her şey basit:
-- Tek katmanlı bir Sıralamada ilk sonucu aldım,
- fiyatı tahmin etmeye çalışmayın - bu bir ütopyadır, ağa yukarı veya aşağı basit bir soru sorulmalı, ardından mümkünse daha fazla kazılmalıdır.
-- 100-200 arasındaki vektördeki özellikler, daha fazlasına ihtiyacınız yok, daha azını alamayacaksınız,
-- 1000 çağ boyunca bütün gece koşmak, eğitilmiş olsun ya da olmasın, 100'den sonra görünür olsun, hiçbir şey vermez,
-- ilk öğrenme belirtilerini yakalayın ve burayı kazın.
-- dalgıçlar gibi koltuk değnekleriyle sinir ağına yardım etmeyin, bu yardımcı olmaz, kendi kendine öğrenmeli,
-- Girdi verilerinin sayısını artırmak yardımcı olmaz, 100 özellik ile minimum 50-60 bin yeterlidir.
Şimdi soruların cevapları:
1. algoritma para birimlerinde çalışıyor mu
EURUSD'de ilk sonuçları aldım, ancak sonra isteka topunun kısa tahminler için biraz daha iyi öğrendiği ortaya çıktı, neden bilmiyorum.
2. Tahmin, ileride sabit bir n mum uzunluğuna dayanmaktadır veya ağın kendisi ne kadar mum olduğunu söylüyor
tabii ki sabit bir cevap, çünkü öğrenirken ona sabit bir cevap veriyoruz.
3. Sinyali mum başına 12-13 saniye işlemek neden bu kadar uzun sürüyor?
çünkü şimdi tahminim toplam görüşten 20 model ekliyor, birinden yanıt almak 0,5 saniye sürüyor, asenkron şeylerle çözebilirsiniz, ancak hala nasıl olduğunu bilmiyorum
4. neden hemen kamuya açık anlaşma yayınlarını hedefliyorsunuz?
Çok kaynak harcadım, savaşmak zorundayım
5. Tahmin için veriler bir fonksiyon (fiyat, gösterge) veya daha karmaşık bir şey şeklinde kullanılır.
tamamen mumlar + göstergeler + daha zor bir şey