Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1612
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
Yarım yıl boyunca bu tür stratejilerle uğraştım, geriye dönük testlerde maksimum sonuç yılda x5'tir, ancak yılda bir kez kesinlikle her şeyi birleştirecektir ve bu sorunu çözmek imkansızdır.
evet... insanlar için üzgünüm..
Peki, sisteminizin yayınında ne var?
evet... insanlar için üzgünüm..
Peki, sisteminizin yayınında ne var?
Sistemi geçen hafta test cihazında çalıştırdım, bir kez daha filtreleri vb. ayarlamanın "yardımcı olduğuna" ikna oldum. Sistemi eğitmek için harcanan çabaların, bu "yardım"ın sadece olumsuz bir sonuca yol açmasına ve bu sonucun bilinen ve eğitilmiş verilere dayanmasına, veriler gerçek zamanlı (ham) geldiğinde ne söyleneceği gerçeğine yol açar.
Sistemi geçen hafta test cihazında çalıştırdım, bir kez daha filtreleri vb. ayarlamanın "yardımcı olduğuna" ikna oldum. Sistemi eğitmek için harcanan çabaların, bu "yardım"ın sadece olumsuz bir sonuca yol açmasına ve bu sonucun bilinen ve eğitilmiş verilere dayanmasına, veriler gerçek zamanlı (ham) geldiğinde ne söyleneceği gerçeğine yol açar.
İki değişken vektörümüz var, mevcut mum ve önceki mum ( "-1" )
a = "açık", "yüksek", "düşük", "kapalı", "orta"
b = "açık-1", "yüksek-1", "düşük-1", "kapalı-1", "merkez-1"
"merkez" değişkeni mum çubuğunun ortasıdır (yüksek+düşük)/2 bu değişken olmadan "eskimo" vb. gibi bir model tanımlamak imkansızdır. Diğer değişkenlerin değerlerini açıklamaya gerek olduğunu düşünmüyorum, bunlar aşikar.
Yani her türlü mantıksal kombinasyonu yaratıyoruz (belki mantıklı değil)
Sadece iki mum, talihsiz iki mum .....Kahretsin, ne diyeceğimi bile bilmiyorum. Sinir ağlarındaki kütüphaneler o kadar erişilebilir hale geldi ki, insanlar sağduyuyu bile unuttular, ya da ne?
Bu açıkça saçmadır - herhangi bir analiz türü için tüm ilk kılavuzlarda bir sonuca ulaşmak için gereksiz varlıklardan kurtulmanın gerekli olduğu yazıldığında, varlıklar üretmek için.
Daha sonra bir rakam, iki, üçte bir vb. Daha yüksekse değişkenler yaratırsınız, o zaman iki mumdan 1000 tane alabilirsiniz)))
Zaten tahmin edicilerin oranının modeliniz için çok önemli olduğunu düşünüyorsanız ve bunu kesinlikle bir girdi olarak sağlamanız gerekiyorsa, o zaman bir tür evrişim katmanı oluşturun, ancak tahmin ediciler üretin, mdaaa ...
Kahretsin, ne diyeceğimi bile bilmiyorum. Sinir ağlarındaki kütüphaneler o kadar erişilebilir hale geldi ki, insanlar sağduyuyu bile unuttular, ya da ne?
Bu açıkça saçmadır - herhangi bir analiz türü için tüm ilk kılavuzlarda bir sonuca ulaşmak için gereksiz varlıklardan kurtulmanın gerekli olduğu yazıldığında, varlıklar üretmek için.
Daha sonra bir rakam, iki, üçte bir vb. Daha yüksekse değişkenler yaratırsınız, o zaman iki mumdan 1000 tane alabilirsiniz)))
Zaten tahmin edicilerin oranının modeliniz için çok önemli olduğunu düşünüyorsanız ve bunu kesinlikle bir girdi olarak sağlamanız gerekiyorsa, o zaman bir tür evrişim katmanı oluşturun, ancak tahmin ediciler üretin, mdaaa ...
ah benim... çocuklar...
Gereksiz varlıklardan kurtulmak için, gereksiz olanın ne olduğunu baştan anlamanız gerekir! anlamak için seçeneklerden geçmek gerekiyor! ya da başka bir yol biliyor musunuz? Başvuranların 1000 özelliğinden 5 önemli olanı seçebilir misiniz?
ah benim... çocuklar...
Gereksiz varlıklardan kurtulmak için, gereksiz olanın ne olduğunu baştan anlamanız gerekir! anlamak için seçeneklerden geçmek gerekiyor! ya da başka bir yol biliyor musunuz? Başvuranların 1000 özelliğinden 5 önemli özelliği arasından gözle seçim yapabilir misiniz?
Harika bir iş çıkardın, çok materyal okudun, çok zaman harcadın. Şey, benim için mesele seni bir şeye ikna etmem..
Harika bir iş çıkardın, çok materyal okudun, çok zaman harcadın. Şey, benim için mesele seni bir şeye ikna etmem..
Tartışma olursa zevkle dinlerim.
Argümanlar nesnel ise, o zaman memnuniyetle fikrimi değiştireceğim ve daha akıllı olacağım.
Çok fazla şey söylediğinizi fark ettiyseniz ve güzelce atlamaya karar verdiyseniz, o zaman işe yaramadı))
Tartışma olursa zevkle dinlerim.
Argümanlar nesnel ise, o zaman memnuniyetle fikrimi değiştireceğim ve daha akıllı olacağım.
Çok fazla şey söylediğinizi fark ettiyseniz ve güzelce atlamaya karar verdiyseniz, o zaman işe yaramadı))
Evet, hangi argümanlar, bunu yaparsanız, o zaman ya bir şey anlamıyorsunuz ya da ben.
Sürprizimin özü şudur - burada onlardan bahsettiğimiz eğitilebilir bir model, ilk veriler üzerinde eğitilmelidir.
Kaynak verilerde ilişkili veriler varsa, bunlar ilişkisiz verilere indirgenmelidir. Ve tam tersini yaparsınız - birbiriyle tamamen ilişkili orijinal verileri üretirsiniz.
İşte bir örnek - modele bir renk tonunu 3 basamak - RGB ile sınıflandırmayı öğretiyoruz. Üç sayı, bu saf ilk veridir !!! Yaklaşımınızla, bunun gibi tahminciler yapmanız gerekir:
1- R 2-G 3-B - 4 Daha fazla kırmızı 5 - Daha fazla yeşil 6- Yeşilden daha fazla kırmızı ve mavi bir arada .... 100500 Yeşil, mavi kadar kırmızı olsaydı olacağı kadar kırmızı değil. ))
Modelin kendisi öğrenmemeli mi?, ilk verilere sahip ve bunun için var!
Evet, hangi argümanlar, bunu yaparsanız, ya bir şey anlamıyorsunuz ya da ben.
Sürprizimin özü şudur - burada onlardan bahsettiğimiz eğitilebilir bir model, ilk veriler üzerinde eğitilmelidir.
Kaynak verilerde ilişkili veriler varsa, bunlar ilişkisiz verilere indirgenmelidir. Ve tam tersini yaparsınız - birbiriyle tamamen ilişkili orijinal verileri üretirsiniz.
İşte bir örnek - modele bir renk tonunu 3 basamak - RGB ile sınıflandırmayı öğretiyoruz. Üç sayı, bu saf ilk veridir !!! Yaklaşımınızla, bunun gibi tahminciler yapmanız gerekir:
1- R 2-G 3-B - 4 Daha fazla kırmızı 5 - Daha fazla yeşil 6- Yeşilden daha fazla kırmızı ve mavi bir arada .... 100500 Yeşil, mavi kadar kırmızı olsaydı olacağı kadar kırmızı değil. ))
Modelin kendisi öğrenmemeli mi?, ilk verilere sahip ve bunun için var!