Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2076

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS :

her şeyle birlikte rastgele bir numaralandırma yazmanız ve bunu öğrenmeniz, öğrendiklerinizi + genetik aramayı kısaltmak için seçmeniz ve bilgisayarı birkaç aylığına bırakmanız gerekir ....

şimdi sadece makalem rastgele örneklemede yayınlanacak, ancak python'da

bu ... idi )

https://www.mql5.com/en/articles/8642

RNN, CNN vb. ile karşılaştırmayı planlıyor. diğer Ama önce catboost üzerinde birkaç değişiklik daha yapın.

[Evgeniy Chumakov]

mytarmailS :

Ama bana öyle geliyor ki, kalıptan sonra bir kalıp aramamak, ancak bu kalıpla ilişkili geri tepme fiyatını aramak daha iyi, resmileştirmek çok daha zor, ama bana gelince

Örneğin, belirli bir model için fiyat artışının yüzde kaçının (aritmetik ortalama, ortalama karenin karesi) olduğunu geçmişte hesaplayabilirsiniz.

[mytarmailS]

Evgeny Chumakov :

Örneğin, belirli bir model için (aritmetik ortalama, kök ortalama kare) fiyat artışının yüzde kaçını geçmişe bakarak hesaplayabilirsiniz.

örneğin 0-1 aralığına kadar kalıbı normalleştirebilir ve ardından bu kalıpla ilgili boşluğu normalleştirebilirsiniz ve hepsi bu kadar

ne demek istediğimi anladın mı?

[Evgeniy Chumakov]

mytarmailS :

örneğin 0-1 aralığına kadar kalıbı normalleştirebilir ve ardından bu kalıpla ilgili boşluğu normalleştirebilirsiniz ve hepsi bu kadar

ne demek istediğimi anladın mı?

anlamadım

İşte şu anki modelim:

Model 'uzun' = X ,

Model 'kısa' = B,

Geçmiş olay = L

Tarihte aynı olduğu zamanları bulabilirim.

daha sonra alanı bu kalıba göre normalleştirin - sabit aralıktaki işlevin türüne göre (veya maksimumun %25 altında, vb.)

[mytarmailS]

Evgeny Chumakov :

anlamadım

Bak her şey daha basit, ben de yıllarca beynimi yıprattım bir kere...

x1 yamamız var

x1 <- rnorm( 40 )

x2 ve x3 olmak üzere iki model daha var, bunlar x1 ile aynı ama farklı bir oynaklığa sahip

x2 <- x1* 3
x3 <- x1* 6

ilk 5 noktayı kalıp olarak kabul ediyoruz, takip eden her şey kalıpla ilgili boşluk olarak kabul ediliyor

1) kalıpları tek bir aralığa getirmeniz gerekiyor, 0-1 deyin

normal tayın

r01 <- function(x)    (x-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

üç kalıbın da aynı olduğunu anlıyoruz

plot(   r01(x3[ 1 : 5 ])   ,t= "l" ,lwd= 50 ) 
lines(   r01(x2[ 1 : 5 ])   ,col= 2 ,lwd= 20 ) 
lines(    r01(x3[ 1 : 5 ])   ,col= 3 ,lwd= 10 )

şimdi alanı desene göre normalleştirmemiz gerekiyor

r02 işlevi bunu yapar

r02 <- function(x,y)    (y-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

burada "y" bir boşluktur ve "x" normalleştirilmiş bir kalıp DEĞİLDİR

Ardından, r01 ve r02 işlevlerinden gelen dönüşümlerin sonuçlarını bir satırda (vektör) birleştiririz.

ve 0-1 aralığında bir normalleştirme modeli elde ederiz ve boşluk bu modele göre normalleştirilir

plot(c(r01(x3[ 1 : 5 ]),r02(x = x3[ 1 : 5 ],x3[-c( 1 : 5 )]))  ,t= "l" ,lwd= 10 ) 
lines(c(r01(x2[ 1 : 5 ]),r02(x = x2[ 1 : 5 ],x2[-c( 1 : 5 )])),col= 2 ,lwd= 5 ) 
lines(c(r01(x1[ 1 : 5 ]),r02(x = x1[ 1 : 5 ],x1[-c( 1 : 5 )])),col= 3 ,lwd= 2 )

benzerlikler korelasyon ile değil, Öklid metriği ile aranmalıdır.

eucliden.distance <- function(x1, x2) sqrt (sum((x1 - x2) ^ 2 ))

değer ne kadar düşükse, desenler birbirine o kadar yakındır

[Evgeniy Chumakov]

Farklı olduğunu anladım.

Modeliniz fiyatı açıklıyor ve segmentlerim var (daha kısa, daha uzun). Desen B harfine eşitse, onunla aynı olan yalnızca aynı B'dir.

Ama formasyonun etrafındaki boşluk, oynaklık nedeniyle doğal olarak farklıdır, ama sanki buna ihtiyacım yok çünkü formalite benim için önemli (bölüm daha kısa, daha uzun).

[mytarmailS]

Evgeny Chumakov :

Farklı olduğunu anladım.

Modeliniz fiyatı açıklıyor ve segmentlerim var (daha kısa, daha uzun). Desen B harfine eşitse, onunla aynı olan yalnızca aynı B'dir.

Ve neyin karşılaştırılacağı arasındaki fark nedir?

Burada 10-20-10'luk bir kalıbınız var ve 20-40-20 aynı kalıp mı değil mi?

[Evgeniy Chumakov]

mytarmailS :

Ve neyin karşılaştırılacağı arasındaki fark nedir?

Burada 10-20-10'luk bir kalıbınız var ve 20-40-20 aynı kalıp mı değil mi?

Ne boyutu? Açıkça tanımlanmış birkaç modelim var, hepsi farklı, örneğin: 0110 ve 1001

[mytarmailS]

Evgeny Chumakov :

Ne boyutu? Açıkça tanımlanmış birkaç modelim var, hepsi farklı, örneğin: 0110 ve 1001

peki, senin kesiklerin

 у меня отрезки (короче,длиннее)

10 mum - 20 mum -10 mum

yavaşlama)

[Evgeniy Chumakov]

mytarmailS :

peki senin kesiklerin

10 mum - 20 mum -10 mum

yavaşlama)

Hangi mumlar 10-20-10?