Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2485

 
mytarmailS # :

en az yarım günlüğüne bir euro al..

mizahi başlık: benden sinyal))  

ayrıştırmayı başardın mı?
 
Renat Akhtyamov # :
ayrıştırmayı başardın mı?
Hayır, bu değerlerin nereden geldiğini hiçbir zaman bulamadım.
 
mytarmailS # :
Hayır, bu değerlerin nereden geldiğini hiçbir zaman bulamadım.

garip, çok

linki gönder yarın deneyeceğim

 
Renat Akhtyamov # :

garip, çok

linki gönder yarın deneyeceğim

Yani son sayfada siteye bir link var, kendin mi açtın yoksa ben anlamadım bile .. veya demoyu açmadın mı?
 
mytarmailS # :
Yani son sayfada siteye bir link var, kendin mi açtın yoksa ben anlamadım bile .. veya demoyu açmadın mı?
hayır, yandex
 
JeeyCi # :

lütfen klinik soruma da cevap verin (bu arada, dün düşüncelerimi okudunuz ve bu yönteme baktıktan sonra verilerle çalışma şeklinizi yayınladınız - teşekkürler)... AMA hala bir sorum var: sonuçta, bu yöntem sınıflandırma için kullanılıyor, bu yüzden sanırım işaretler - buna ihtiyacınız var mı? .. bir sır değilse neyi sınıflandırıyorsunuz? LN(Kapat/Aç)? ve ne öğretiyorsun?

-- eğer bir sır ise - anlarım - "know-how"

ps Kendime konuyla ilgili yönlendirme için birkaç bağlantı atacağım (sonuçta bunlar tam olarak benim istatistiklerim değil, ancak ikincisi muhtemelen "çevre modeline" dahil edilebilir):

AI'ya Giriş

Sinir ağlarını eğitme problemini çözmenin ifadesi ve olası yolları

veri ön işleme

Bir yöntemler topluluğu

Evet, gerçekten de bu, temel stratejinin sinyallerinin doğruluğunu veya yanlışlığını tanımak için modeli eğittiğim bir sınıflandırma yöntemidir. Yani, sınıflandırmalarla çalışırken TS'nin temel bir stratejisi olmalıdır. Stratejinin kendisi kesinlikle herhangi biri olabilir, güvercinlerin aynı geçişi ve tüm doğru ve yanlış sinyal modelleri gibi 50/50. Sınıflandırmanın görevi, hangi sinyallerin gerçekten doğru, hangilerinin yanlış olduğunu belirlemek ve buradan sonuçlara veya daha doğrusu açık pozisyonlara yönelik eylemlere ulaşmaktır. Oradaki makalemi okuyun, daha ayrıntılı olarak yazılmıştır!
Секвента ДеМарка (TD SEQUENTIAL) с использованием искусственного интеллекта
Секвента ДеМарка (TD SEQUENTIAL) с использованием искусственного интеллекта
  • www.mql5.com
В этой статье я расскажу, как с помощью "скрещивания" одной очень известной стратегии и нейронной сети можно успешно заниматься трейдингом. Речь пойдет о стратегии Томаса Демарка "Секвента" с применением системы искусственного интеллекта. Работать будем ТОЛЬКО по первой части стратегии, используя сигналы "Установка" и "Пересечение".
 
Michael Marchukajtes # :
Oradaki makalemi okuyun, daha ayrıntılı olarak yazılmıştır!

bağlantı ve makale için teşekkürler... ClucterDelta verilerine dayanıyorsa, o zaman cesaret verici bir başlangıç... ama Spot her zaman Future gibi hareketler değil (forex hakkında konuşursak)...

AMA, anladığım kadarıyla, sinyalin doğruluğu/yanlışlığı ile ilgili sonucun merkezinde hala Bayes yatıyor? ..

Bu arada, burada (s.20) NS grafiğini tahmin etme girişimlerimin başarısızlığı (girişte opsiyon fiyatlarının dağılımına sahip):

Bayes çıkarımı, belirsizliği koruduğu için geleneksel istatistiksel çıkarımdan farklıdır ...

Bayesci dünya görüşü, olasılığı, bir olayın olasılığının, yani bir olayın gerçekleşeceğinden emin olduğumuz derecenin bir ölçüsü olarak yorumlar.

... parametrelerini (mevcut dağıtımın) girdiye uygulamayı deneyebilseniz de, muhtemelen - muhtemelen, o zaman çok sınıflı sınıflandırmaya bakın
Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация - pythobyte.com
Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация - pythobyte.com
  • pythobyte.com
Автор оригинала: Usman Malik. Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация Это третья статья в серии статей на тему “Создание нейронной сети с нуля в Python”. Создание нейронной сети с нуля в Python Создание нейронной сети с нуля в Python: Добавление скрытых слоев Создание нейронной сети с нуля в Python: Многоклассовая классификация Если […]
 
JeeyCi # :

bağlantı ve makale için teşekkürler... ClucterDelta verilerine dayanıyorsa, o zaman cesaret verici bir başlangıç... ama Spot her zaman Future gibi hareketler değil (forex hakkında konuşursak)...

AMA, anladığım kadarıyla, sinyalin doğruluğu/yanlışlığı ile ilgili sonucun merkezinde hala Bayes yatıyor? ..

Bu arada, burada (s.20) NS grafiğini tahmin etme girişimlerimin başarısızlığı (girişte opsiyon fiyatlarının dağılımına sahip):

... parametrelerini (mevcut dağıtımın) girdiye uygulamayı deneyebilseniz de, muhtemelen - muhtemelen, o zaman çok sınıflı sınıflandırmaya bakın
Şu anda artık ClusterDelta kullanmıyorum çünkü Moex'e geçtim ve orada bu bilgiler ücretsiz, ayrıca OI hakkında hala bilgi var, ancak seçenekler hakkında, gülümseme parametrelerinin değerlerini girmeniz gerekiyor. hangi 3. Merkez vuruştaki eğrilik, eğim ve değer, bu değerlerin kendisiyle değil, zamanla değişimleriyle ilgilidir. Hâlâ sahip olmadığım şey bu, ne yazık ki, Ve sonra strateji pratik olarak kazan-kazan olacak !!!!! Bana öyle görünüyor ki....
 

Michael Marchukajtes

Kodunuza bakma gücüm/cesaretim var (genellikle kodda tüm ders kitaplarından daha fazla doğruluk vardır) - çift karar değişkenindeki Sınıflandırıcılarda ne tür çarpanlara sahip olduğunuzu söyleyebilir misiniz - bu ağırlıklar mı? . ve onları başlangıçta nasıl buldunuz? onlar. neden böyleler?

veya daha da iyisi - lütfen yorum yapın - hangi değişkenleri kabul ediyor ve işlev kodu

 double getBinaryClassificator1( double v0, double v1, double v2, double v3) 
  {
   double x0= 2.0 *(v0+ 327.0 )/ 650.0 - 1.0 ;
//Variable v1 got under reduction
   double x2 = 2.0 * (v2 + 397.0 ) / 828.0 - 1.0 ;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 121.0 ) / 264.0 - 1.0 ;
   double decision= 1.5260326743246075 *x0
                   - 0.13861638107404117 * sigmoid(x0)
                   - 0.06391652777916389 * sigmoid(x2)
                   - 0.44591870340615364 * sigmoid(x0 + x2)
                   + 0.14661031327032664 *sigmoid(x3)
                   - 0.024191375335575492 *sigmoid(x0+x3);
   return decision;
  }

şimdiden teşekkürler!

ps

1. Aktivasyon işlevi olarak sigmoid (S-şekilli) kullandığınızı görüyorum... "genellikle bir daralma işlevi olarak kullanılır"...

2.
Michael Marchukajtes # :
... bu değerlerin kendileri değil, zaman içindeki değişimleri.

Belki bir kare daha iyi olurdu?

 

Bu arada, oynaklık oynaklıktır (sistemik olmayan bir risk olarak) ve hiç kimse sistemik riski iptal etmedi ...

Finansal piyasalardaki oynaklık riskle aynı şey değildir

ps

tabii ki, bir tüccar oynaklıktan kazanıyor olsa da ... IMHO

Волатильность финансовых рынков не то же самое, что риск
  • 2014.06.20
  • Long/Short
  • long-short.pro
Один из первых вопросов, которые я обычно получаю, когда обсуждаю приведенные к волатильности динамические импульсные модели, заключается в том, сокращается ли динамическое окно, на котором основаны наши модели, когда волатильность увеличивается на рынке, и расширяется ли, когда волатильность уменьшается? Я думаю, это потому, что у большинства...