Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1798
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
enerjiyi yeni işaretlerin nesline yönlendirmek daha iyidir .. IMHO ...
İşaretler iyiyse, uç noktaları bile tahmin etmeye çalışabilirsiniz, 400 civarında bir yerim ve 10 modelim var ama görüyorum ki onlarca kat daha fazlasına ihtiyacım var, eğitim örnekleri > 100 GB'a ulaşabiliyor, teneke)))) Hayır böyle kapasiteleri yok...
Pek çok tahmin edici olduğunda - özellikle de artıyorsa, fazla takma başlar - sadece %0,01'lik bir numunede aktive olan yapraklar görünür - bu açıkça çöptür.
Bu nedenle, iki yönde çalışmak önemlidir - yapıları ve veri öncesi / sonrası işleme nedeniyle modelleri iyileştirmenin yanı sıra yeni tahminciler ekleyerek yolları aramak.
Size daha önce deneyler için gönderdiğim verilerle hiçbir şey olmadı mı?
O EA'yı şimdi gerçek bir hesaba koydum - ve başka sorunlar olduğunu görüyorum - örneğin, limit limiti tam olarak doldurulmamış, piyasa zayıf - büyük kaymalar ...
Pek çok tahmin edici olduğunda, yeniden eğitim başlar,
başlamıyor, çapraz doğrulama + ek var. test için örnekleme.
Ve yeniden eğitim, sadece yararlı bilgilerin% 5'ini taşıyan işaretlere sahip olmanız ve bunların% 70'ini sıkıştırmak istemenizden kaynaklanmaktadır, ancak bu sadece mevcut değildir .. yararlı bilgi yok ..
Bu çok fazla işaret gerektirir.
orada sadece %0.01'lik bir numunede aktive olan yapraklar görünüyor - bu açıkça çöp.
Örneğin, el ile ticaret yaptığınızda, farklı zaman dilimlerinde çizelgelere bakarsınız, orada bazı kalıplar görür ve kararlar alırsınız, sonra küçük bir zaman dilimine gidip bir giriş noktası ararsınız, sonra tam anı beklersiniz ve girersiniz... Bu neydi? Bu bilgi sıkıştırmadır.
1) içlerinde farklı zaman dilimleri ve kalıplar - sıkıştırma
2) küçük TF, giriş noktası - sıkıştırma
3) giriş anı - sıkıştırma
sonuç olarak örneğe göre %0.01 hatta %0.001 bile olmayacak ama bu saçmalığı düşünmüyorsunuz değil mi?
Size daha önce deneyler için gönderdiğim verilerle hiçbir şey olmadı mı?
hangi verilerle? Bir şey mi kaçırdım..
başlamıyor, çapraz doğrulama + ek var. test için örnekleme.
Kontrol edebilirsiniz, ancak eğitimi etkilemez.
Ve yeniden eğitim, sadece yararlı bilgilerin% 5'ini taşıyan işaretlere sahip olmanız ve bunların% 70'ini sıkıştırmak istemenizden kaynaklanmaktadır, ancak bu sadece mevcut değildir .. yararlı bilgi yok ..
Her tahmin edici faydalı bilginin %5'ini taşıyorsa, bu zaten iyidir veya ne kadar bekliyorsunuz? Genel olarak faydayı nasıl tanımlarsınız - Örnekteki tüm hedeflerin ortalama değerinden sapmadan ilerliyorum.
Örneğin, el ile ticaret yaptığınızda, farklı zaman dilimlerinde çizelgelere bakarsınız, orada bazı kalıplar görür ve kararlar alırsınız, sonra küçük bir zaman dilimine gidip bir giriş noktası ararsınız, sonra tam anı beklersiniz ve girersiniz... Bu neydi? Bu bilgi sıkıştırmadır.
1) içlerinde farklı zaman dilimleri ve kalıplar - sıkıştırma
2) küçük TF, giriş noktası - sıkıştırma
3) giriş anı - sıkıştırma
sonuç olarak örneğe göre %0.01 hatta %0.001 bile olmayacak ama bu saçmalığı düşünmüyorsunuz değil mi?
Hayır, zaten bir kaza, sezgi olacak, ama bir sistem değil.
hangi verilerle? Bir şey mi kaçırdım..
bağlantı .
Evet, tabii ki ))) "if, o zaman, else" yardımıyla resimlerin nasıl tanındığını görmek isterim, ya da konuşma oluşturulur, bu hardcore olur)) Ama cidden, saçmalıyorsunuz!
Finereader ns olmadan tanır.
Bir keresinde çalışanları ile sinir ağlarını "yoksullar için ayrımcı analiz" olarak adlandırdığı bir röportaj okumuştum.
Bir keresinde çalışanları ile sinir ağlarını "yoksullar için ayrımcı analiz" olarak adlandırdığı bir röportaj okumuştum.
bağlantı .
Ahhh, görmedim, hiçbir şeyi değiştirmediğini düşündüm... Hayır, bakmadım tabii.
Anlaşılan anlaşılmamış. Finereader ns olmadan tanır. Beyin aktivitesi fareler üzerinde yapılan çalışmalar, 90'lardaki aksiyondan yarım saniye önce bir farenin ne yapacağını belirledi. Satrançta ns kazandığında ve ardından MO ile bilgisayar yenilmez hale geldiğinde, daha önemli olmalarına rağmen bu olaylar o kadar kapsanmadı. Tanıma pasaport çalışması 10 yıl önce tanıştı. Normal olarak tanınır. Bekleyin, pasaport tanıma haberi demiryolu bilet gişelerine kurulmayacak .... Ticaretten daha çok hype var.
Bunların hepsi yanlış anlaşılmadan .... Çok fazla yutturmaca var, çünkü hype gerekli, hype gerekli çünkü personel yok, insanlara ilgi uyandırmanız gerekiyor, daha doğrusu, işe yaramaz biyokütleye bile gitmez akıllı telefon olmadan tuvalet.
Ve 90'ların görevlerini bugününkiyle karşılaştırmak da aptalca, pasaport tanımayı geçen nesne tanıma ile araba sürmekle nasıl karşılaştırabilirsiniz? veya YouTube'da video konusunun tanınması? ya da insan konuşması üretmek? 30 yıl geçti, görevler binlerce kat daha zor hale geldi ve çözülüyor ve 90'lardan talihsiz bir pasaporttan bahsediyorsunuz ama 90'larda orada kaldı.
Ve 90'ların görevlerini bugününkiyle karşılaştırmak da aptalca, pasaport tanımayı geçen nesne tanıma ile araba sürmekle nasıl karşılaştırabilirsiniz? veya YouTube'da video konusunun tanınması? ya da insan konuşması üretmek? 30 yıl geçti, görevler binlerce kat daha zor hale geldi ve çözülüyor ve 90'lardan talihsiz bir pasaporttan bahsediyorsunuz ama 90'larda orada kaldı.
Katılmıyorum, görevler en baştan anlaşılmalıdır ve bunların oluşum tarihi ve çözümleri buna yardımcı olur. MO algoritmaları esas olarak 90'lardan önce, aynı cat boost olan Fortran 77'de formüle edildi ve uygulandı. Günümüzde araçlar, güç ve yazılımlar daha erişilebilir hale geldi. Tanıma görevleri tek bir algoritmaya göre yapılır - bu bir dizi İncil, kataloglama, karşılaştırmadır. Sadece miktar ve hız değişir (katalogdaki arama yöntemleri de, ancak bu önemli değil). İlk karma Galileo tarafından icat edildi)))
Önceden 10K büyüktü; bugün evde 100 GB uygulanabilir. Bugün, GA'yı optimize etmek için tam bir arama ve tam geçiş sayımı yapılmasına izin verilen güç gerekli olmazdı)))))
Pasaport hakkında) https://open-dubna.ru/ekonomika/9057-razrabotka-rezidenta-oez-dubna-sokrashchaet-ocheredi-v-kassakh-rzhd
Çözümler yaklaşık 500 dolara mal oluyordu (satıyordu). AI ile maliyeti ne kadar? Daha ucuz olduğunu düşünmüyorum. Çözüm 15 yıldan daha eski. Bu arada, buradaki asıl sorun koruyucu ızgarayı çıkarmaktır))) Homojen bir arka plan üzerinde ve bir ızgara üzerinde bunlar farklı görevlerdir)
Ahhh, görmedim, hiçbir şeyi değiştirmediğini düşündüm... Hayır, bakmadım tabii.
şimdi izleyecek misin
Şimdi izleyecek misin?
baktı...
cari bakiye dosyası fiyatları içermiyor, bana daha önce gönderdiğiniz fiyatlar mevcut bakiyenin boyutuyla eşleşmiyor
UPD==============
Aslında düşünürseniz fikrin kendisi başarısızlıktır, bilançoyu değil, iyi/kötü giriş noktalarını analiz etmek ve tahmin etmek gerekir.