Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 22

 
Ben kendimden memnun değilim, bu geçici. Göstergelerin parametrelerinin nasıl seçileceğini öğreneceğim - D1'den daha küçük periyotlar için çıkacağım - Aynı zaman aralığında çok daha fazla gözlem elde edebileceğim.
 
Merhaba! Merak eden olursa araştırmamı paylaşırım.

Kümeleme fikrine gelince, hiçbir şey çıkmadı, bir kümedeki parçaları yapıştırma herhangi bir homojenlik fark etmedi, neden bilmiyorum .., sadece rastgele, Öklid yakınlığı gibi olmayan daha net ve daha az kaba yöntemler kullanmanız gerekiyor, Frekanslar, genlikler ve fazlar ile spektral analiz çalışmanız gerektiğini düşünüyorum, Fourier uygun olduğunu düşünüyorum, bu yüzden burada bu konuyu anlayan biri varsa, iletişim kurmaktan memnuniyet duyarım, öyle bile değil! Bir öğretmen arıyorum! yani bu konu hala askıda.

===================================

RF ile yapılan araştırmalar hakkında daha fazla bilgi.

Bir şekilde RF modelinin ayarlarıyla, yani bölüm sayısı ve sayısı ile oynadım. ormanlar ve burada bir sonraki testte modelim çok iyi çalıştı, istenen hareketlerin çoğunu yakaladı, yeni verilerden elde edilen kâr çok istikrarlı bir şekilde arttı, hatta bir yerlerde üstel olarak, aynı modeli tekrar aynı parametrelerle eğitmeye karar verdim, ilk iyiyi koru yeterli zihin modeline sahip değildim ((ve şimdi tekrar çalıştım ve çok vasat bir sonuç aldım, sonra aynı parametreleri bulma umuduyla tüm akşam (yaklaşık 100 kez) modeli yeniden eğittim, ama ne yazık ki, bu maksimum Almayı başardım, bu ilk modelin sonucunun üçte biri

Soru: neydi? Rastgele olduğu ortaya çıkan yeniden eğitim veya model verilerde bir tür güçlü bağımlılık yakaladı, deneyiminize göre genel olarak bununla nasıl ilişki kurulabilir? Bu ayarları tekrar bulmanın bir yolu var mı? nasıl?

Bahsettiğim tüm sonuçlar, daha önce bilinmeyen modeller olan yeni veriler üzerinde elde edildi.

toplam veri 55.000
35.000 kişilik eğitim
20.000'i kontrol et
veri vadeli işlemleri RTS, TF - 5dk
 
mytarmailS :

===================================

RF ile yapılan araştırmalar hakkında daha fazla bilgi.


Soru: neydi? Rastgele olduğu ortaya çıkan yeniden eğitim veya model verilerde bir tür güçlü bağımlılık yakaladı, deneyiminize göre genel olarak bununla nasıl ilişki kurulabilir? Bu ayarları tekrar bulmanın bir yolu var mı? nasıl?

Sadece bu verileri unutmakla kalmayın, benzer bir şey göründüğünde mümkün olduğunca uzağa koşun.

not.

İlk tahmin edici kümesini gürültüden temizlemek gerekir.

Dr.Tüccar   temel bileşenleri denedi ama çok az gözlemi var. Dene. Yukarıdaki bağlantılar, Kod bile yayınlanmıştır

 
San Sanych Fomenko :

Sadece bu verileri unutmakla kalmayın, benzer bir şey göründüğünde mümkün olduğunca uzağa koşun.


niye ya? tartışmak
 
mytarmailS :
Merhaba! Merak eden olursa araştırmamı paylaşırım.

Kümeleme fikrine gelince, hiçbir şey çıkmadı, bir kümedeki parçaları yapıştırma herhangi bir homojenlik fark etmedi, neden bilmiyorum .., sadece rastgele, Öklid yakınlığı gibi olmayan daha net ve daha az kaba yöntemler kullanmanız gerekiyor, Frekanslar, genlikler ve fazlar ile spektral analiz çalışmanız gerektiğini düşünüyorum, Fourier uygun olduğunu düşünüyorum, bu yüzden burada bu konuyu anlayan biri varsa, iletişim kurmaktan memnuniyet duyarım, öyle bile değil! Bir öğretmen arıyorum! yani bu konu hala askıda.

===================================

RF ile yapılan araştırmalar hakkında daha fazla bilgi.

Bir şekilde RF modelinin ayarlarıyla, yani bölüm sayısı ve sayısı ile oynadım. ormanlar ve burada bir sonraki testte modelim çok iyi çalıştı, istenen hareketlerin çoğunu yakaladı, yeni verilerden elde edilen kâr çok istikrarlı bir şekilde arttı, hatta bir yerlerde üstel olarak, aynı modeli tekrar aynı parametrelerle eğitmeye karar verdim, ilk iyiyi koru yeterli zihin modeline sahip değildim ((ve şimdi tekrar çalıştım ve çok vasat bir sonuç aldım, sonra aynı parametreleri bulma umuduyla tüm akşam (yaklaşık 100 kez) modeli yeniden eğittim, ama ne yazık ki, bu maksimum Almayı başardım, bu ilk modelin sonucunun üçte biri

Soru: neydi? Rastgele olduğu ortaya çıkan yeniden eğitim veya model verilerde bir tür güçlü bağımlılık yakaladı, deneyiminize göre genel olarak bununla nasıl ilişki kurulabilir? Bu ayarları tekrar bulmanın bir yolu var mı? nasıl?

Bahsettiğim tüm sonuçlar, daha önce bilinmeyen modeller olan yeni veriler üzerinde elde edildi.

toplam veri 55.000
35.000 kişilik eğitim
20.000'i kontrol et
veri vadeli işlemleri RTS, TF - 5dk

bir tür hataydı.

Bunu önlemek için, tabloda deneyin bir günlüğünü tutun: tüm eğitim parametreleri, eğer bir girdi seçimi varsa, o zaman en iyi girdiler, eğitim sonucu, doğrulama sonucu. Ve mutlu olacaksın.

 
mytarmailS :
niye ya? tartışmak
aşağıda ve tartışıldı
 

Çocuklar! örnek kod yardım lütfen

Diyelim ki "A", "B", "C" olmak üzere üç vektörümüz var.

Bu tür birçok değişken olduğundan, aralarındaki farklar için her türlü seçeneği otomatik modda oluşturmanız gerekir.

tip:

x1 = A - B

x2 = A - C

x3 = C - B

ve veri çerçevesine sütun olarak x1, x2, x3 yazın

zor değilse kodu göster

 
mytarmailS :

Çocuklar! örnek kod yardım lütfen

Diyelim ki "A", "B", "C" olmak üzere üç vektörümüz var.

Bu tür birçok değişken olduğundan, aralarındaki farklar için her türlü seçeneği otomatik modda oluşturmanız gerekir.

tip:

x1 = A - B

x2 = A - C

x3 = C - B

ve veri çerçevesine sütun olarak x1, x2, x3 yazın

zor değilse kodu göster

Çalışma seçeneği. Optimum olmayabilir:

sampleA <- as .data.frame(matrix(round(runif(n = 51000 , min = 0 , max = 1 )), ncol = 51 ))


n <- ncol(sampleA) #your columns

differences <- list()
counter <- 1
for (i in 1 :n){
         for (j in 1 :n){
                differences[[counter]] <-       sampleA[, i] - sampleA[, j]
                counter <- counter + 1
        }
}

diff_data <- as .matrix( do .call(rbind.data.frame, differences))

diff_data_frame <- as .data.frame(t(diff_data))
 
Alexey Burnakov :

Çalışma seçeneği. Optimum olmayabilir:

Çok teşekkür ederim yoksa üç mum ve 4 OHLC fiyatları ile her türlü kombinasyonu yazıyordum, üç kere terledim, o kadar kod
 
mytarmailS :
Çok teşekkür ederim yoksa üç mum ve 4 OHLC fiyatları ile her türlü kombinasyonu yazıyordum, üç kere terledim, o kadar kod

Ve kodun fazladan sütun oluşturmaması nasıl sağlanır? örneğin, fonksiyondaki 3 sütundan 9 kombinasyon elde edilir, ancak aslında üç tanesi yeterlidir, peki, yukarıdaki örneğimde olduğu gibi

çünkü A / B yapmanın bir anlamı yok ve hemen B / A