Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1897
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
"Denetimli derin öğrenme algoritması, kategori başına yaklaşık 5000 etiketli örnekle kabul edilebilir kaliteye ulaşıyor"
m1 için bu, haftada bir tarih için her gün, m5 için ayda bir tarih için haftada bir yeniden eğitimdir.
Diğer yöntemler için herhangi bir karşılaştırmanız var mı?
Zamanı anlamadım, 1, 2, 9 saat sadece bir terminal zamanı mı?
burada hata yapmak zor
Bir makaleyi toplayabilirim çünkü forumdaki her bir öğeyi açıklamak bir seçenek değil
piton kodu, kümeleme, ağaç ayrıştırıcı gibi birçok ilginç şey var.
İşlem girme koşullarını buldum, hemen hazır botlar oluşturmak için ekleyebilirsiniz, harikaburada hata yapmak zor
Bir makaleyi toplayabilirim çünkü forumdaki her bir öğeyi açıklamak bir seçenek değil
piton kodu, kümeleme, ağaç ayrıştırıcı gibi birçok ilginç şey var.
İşlem girme koşullarını buldum, hemen hazır botlar oluşturmak için ekleyebilirsiniz, harikaelbette, bir makale iyi olurdu)))
elbette, bir makale iyi olurdu)))
ancak yeni verilerde tüm MO'lar gibi bir dize gibi akar. Antrenman sırasında çok güzel.
Kaba kümeler ekleyerek yeniden eğitimi atlamak istedim, ancak bir şeyler ters gitti ))
ancak yeni verilerde tüm MO'lar gibi bir dize gibi akar. Antrenman sırasında çok güzel.
Kaba kümeler ekleyerek yeniden eğitimi atlamak istedim, ancak bir şeyler ters gitti ))
Gerçek serinin test olana uygunluğunu kontrol etmemiz gerekiyor (sadece söyle) Ama bunu nasıl yapacağımı hala anlamıyorum, böylece gecikme kabul edilebilir veya en azından anlaşılabilir olabilir.
Gerçek serinin test olana uygunluğunu kontrol etmemiz gerekiyor (sadece söyle) Ama bunu nasıl yapacağımı hala anlamıyorum, böylece gecikme kabul edilebilir veya en azından anlaşılabilir olabilir.
her şey zaten fikirde - sözde tekrarlanan (ve aslında bazen tekrar eden) kümelenmiş mevsimsel kalıplar
ama .. o ceket değil. Veya ağaç yoğun bir şekilde yeniden eğitildi ve sinir ağının eğitilmesi ve ayrıştırılması gerekiyor
ama bunların hepsi çöp, eğer ağaç hiçbir şey göstermiyorsa, o zaman kalıp yoktur. Derin öğrenme mantıklı değil.Özellik başına 5000 genel standarttır, 5000 ila 10000 arası daha iyidir.
Uzun lafın kısası: Denetimli bir derin öğrenme algoritması , kategori başına yaklaşık 5.000 etiketli örnekle kabul edilebilir bir performans elde eder ve en az 10 milyon etiketli örnekten oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitildiğinde bir insanla karşılaştırılabilir veya hatta ondan üstündür .
Veri ve güç her şeydir.
Yol boyunca ek eğitimdeki noktayı görmüyorum ... Temelde hiçbir şey değişmiyor, üçüncü aydır yeniden eğitim almadan çalışıyorum, kalitede hiçbir değişiklik yok. Her şey ağın eğitildiği tarihin uzunluğuna bağlıdır. 3-5 yıl boyunca ücret alırsanız, ağ tüm bu süre boyunca çalışan ve onları hatırlayan istikrarlı kurallar oluşturacaktır.
Soruna yaklaşıma bağlı. Sistemlerin sınırlı bir süre yaşadığına inanıyorsanız, TF ne kadar küçükse, o kadar sık düzenli olarak optimize etmeniz gerekir.
Olası bir sorun nedeni olarak yerel minimumları ekarte etmek için , zamana karşı gradyan normunu çizmek mantıklıdır . Gradyanın normu neredeyse sıfıra düşmezse, sorun yerel minimumda değildir .
Bunu yapmadın mı?
Bunu yapmadın mı?
Bu çok zekice. Ağı farklı özelliklerle besliyorum ve en azından biraz öğrenme belirtileri göstermeye başladığında yakalıyorum. Sonra hemen gerçek piyasayı kontrol ediyorum. Ağ, soruyu "yukarı/aşağı" yanıtlar, bu nedenle yanıtlar her mum üzerindedir, ancak değişen derecelerde kesinlik ile. Çok basit)) açılış pozisyonu , kar ve tahliye yok.