Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2397
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım 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
Fikriniz ile kayan bir pencerede AMO'nun sürekli yeniden eğitimi arasındaki farkın ne olduğunu anlamıyorum.
Mevcut olandan son n görüntüyü alır, zamana göre sıralarsınız, bunlara dayanarak bir tahmin yaparsınız, bu ne vermeli?
Yukarıdaki AMO'da olduğu gibi sürgülü bir pencerede aptalca bir şekilde yeniden eğitiyorsunuz, avantajı nedir?
Sonuç olarak, sürgülü pencerenin uzunluğu sabit bir N değeri ile verilmemelidir, ancak eski örnekleri içermemesi koşuluyla , uzunluğunun maksimize edilmesinden belirlenebilir .
Bu, değişiklik noktası algılama görevi olarak adlandırılan şeye benzer.
Sonuç olarak, sürgülü pencerenin uzunluğu sabit bir N değeri ile verilmemelidir, ancak eski örnekleri içermemesi koşuluyla , uzunluğunun maksimize edilmesinden belirlenebilir .
Bu, değişiklik noktası algılama görevi olarak adlandırılan şeye benzer.
N - Pencerenin boyutunu değil, analog sayısını yazdım
Ancak bu yaklaşım kesinlikle işe yaramayacaktır, en azından tek boyutlu verilerle.
Görüntü olarak çok uzun bölümler almak mümkün mü, ancak daha sonra "boyutluluğun laneti"
N - Pencerenin boyutunu değil, örnek sayısını kastediyorum
Ben de. Tartışılan soyutlama düzeyinde olmasına rağmen, tam olarak ne kastedildiği henüz çok önemli değil - takvim zamanı, çubuk sayısı, kalıp sayısı veya başka bir şey. Kanımca durağan olmama, zamanın düzenini temsil etmenin herhangi bir biçiminde kendini gösterecektir.
Bende
Ah, yani aptalım
durağan olmama, zamanın düzenini temsil eden herhangi bir şekilde kendini gösterecektir.
Kabul ediyorum..
Bence, sadece yanlış yerde bir şey arıyoruz ...
Bence piyasa bir zaman serisi değil ve ona bir VR olarak bakarsanız her zaman durağan olmayacak.
Şimdi seviyelerde bir model oluşturmaya çalışıyorum.
Belki birisi ilgilenir, fiyat hareketi modelim ...
satış seviyesi için örnek:
Satın almak için bir birikim bölgesi arıyoruz, çoğu katılımcının bu bölgeden büyümeye inandığı bir yer.. (Bölgeler AMO kullanılarak otomatik olarak aranır)
1) Alışveriş alanı
2) fiyat alımlara tepki vermiyor ve bu bölgeyi güvenle geçiyor (piyasada tüm alıcılara satılan ve baskı yapan biri)
3) Pek çok alıcı satış yaparak pozisyonlarını kapattı, böylece düşüş eğilimini güçlendirdi, ancak birçoğu satın almaya ve fiyatın giriş noktasına dönmesi için dua etmeye devam ediyor (sanırım herkes kendini hatırlıyor). Böylece hayali bir satış bölgesi ortaya çıkar ve fiyat ona yaklaşır yaklaşmaz alıcılar başarısız alımlarını agresif bir şekilde kapatacaktır.
İşte öyle bir model, anlaşılabilen, anlatılabilen, her şey sağduyuya uygun...
Ayrıca, bu modeli kabul edersek, VR için tahmin yöntemlerinin neden çalışmadığı ve prensipte piyasa verileri üzerinde çalışmadığı anlaşılır.
Model ne kadar iyi yapılacak, ne kadar işe yarayacak.
İşte gerçek verilerle ilgili örnekler, bölgeler otomatik olarak oluşturulur
Algoritma yalnızca ilk 100 fiyatı gördü
Belki birisi ilgilenir, fiyat hareketi modelim ...
satış seviyesi için örnek:
Satın almak için bir birikim bölgesi arıyoruz, çoğu katılımcının bu bölgeden büyümeye inandığı bir yer.. (Bölgeler AMO kullanılarak otomatik olarak aranır)
Bölgenin başlangıcı ve sonu nasıl belirlenir - belirli bir genişliğe sahip farklı sınıflar veya ne?
Python'u baştan sona incelemeye başladım, 1700 sayfalık bir kitap var, bir haftaya daha ihtiyaç var. Sonra yeni yorumlar olacak :)
1700 sayfa okuyup anlamak için, bunun için Tibet'e gitmeniz, taşların üzerine oturmanız gerekiyor.
cesur hareket, bu kitapla daha da gölgede kalacaksınız. karısı atıyor.
Python'u baştan sona incelemeye başladım, 1700 sayfalık bir kitap var, bir haftaya daha ihtiyaç var. Sonra yeni incelemeler olacak :)
kitap başlığı?)
kitap başlığı?)
"Python Öğrenmek" Mark Lutz 5. baskı, 2 cilt