Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2512
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
Neye benziyor? Ayrıca ızgarada arama yapmayı düşünüyorum, bu yüzden zaten uygulanmış teknikle ilgileniyorum.
Bazen koltuk değneği olarak olumsuz eş beklentisine yakın bir strateji çizebilir.
Metrikten bahsediyorum, bazen modeli kâra göre değil, doğru sınıf tahminlerinin dinamiklerine göre değerlendiriyorum. Esasen aynı denge, ancak değişiklik sabittir. Sonuç olarak, strateji yalnızca sınıflandırma doğruluğundan değil, aynı zamanda piyasa oynaklığındaki dalgalanmalardan da etkilenebilir ve parasal terimler olmadan sınıflandırma doğruluğunun dinamiklerine bakmamız gerekir.
Tüm hedefimi, işaretleri topladım. Tasarım değişkenleri, özelliklerin parametreleriydi, hedefti. 2 işaret + hedeflerinden oluşan bir üçlü oluşturdum ve kesmeyi eğittim. Test örneğindeki maksimum eğitim doğruluğuna göre seçilir. Seçilen üçlü, ticaret için yeterli sinyaller vermek için hedef tarafından mümkün olduğunca filtrelendi.
Sonuç olarak 5 üçlü işaret + hedef oluştu. Ancak daha önce de gösterdiğim gibi, ticaret için iyi bir sinyal veren bir hedef için %93'lük bir tahmin doğruluğu açıkça yeterli değildir. Bu arada, bulunan üçlüye dayalı veri kümeleri ile farklı konfigürasyonlarda, rastgele bir ormanda tam bağlı sinir ağlarını eğitmeye çalıştım ve test örneğinde ve aynı test ticaretinde + - aynı eğitim doğruluğunu elde ettim.
İyi fikir, teşekkürler, bitirmeye çalışacağım.
Hızlı bir piyasada dakikalar içinde işlem yapıyorum, bu yüzden bir saniyede fiyatın bir şah arkadaşımdan daha fazla hareket edebileceğini biliyorum. beklenti.
Bir dakika nasıl çalışabileceğinizi hayal bile edemiyorum... Bir de gürültü-burum var. Gürültüyü yumuşatmak için ortalama alma aralığını artırmak, eski zaman dilimine yakın bir resim verir.
Bir ipucu verebilir misiniz, dakika zaman dilimlerinde alım satım yapmanın amacının ne olduğunu açıklayabilir misiniz? Belki bir şeyi yanlış anlıyorum?
Kısacası her şey boş, piyasa MO ile aldatılamaz.
Sınıfların dağılımı ilk şekilde gösterilen işaretler ve hedef buldum.
Bu veri setinde eğitilen cutbust'un test ve eğitim modellerindeki doğruluk oranı %93 idi.
İkinci şekil, hedefe göre ticaretin denge ve eşitlik tablosunu gösterir:
Üçüncü şekil, eğitimli catbust modelinin sinyallerine göre ticaretin dengesi ve eşitliğinin bir grafiğini gösterir:
Öyleyse, bayanlar baylar, gidelim.
Yaptığınız iş bana çok yakın.
Aşağıdakileri yapamadınız:
Bu arada, gradyan artırma bir nedenden dolayı kararsız. Büyük olasılıkla, güçlendirme yoluyla ideali elde etme girişimleri nedeniyle yeniden eğitildi.
Tüm hedefimi, işaretleri topladım. Tasarım değişkenleri, özelliklerin parametreleriydi, hedefti. 2 işaret + hedeflerinden oluşan bir üçlü oluşturdum ve kesmeyi eğittim. Test örneğindeki maksimum eğitim doğruluğuna göre seçilir. Seçilen üçlü, ticaret için yeterli sinyaller vermek için hedef tarafından mümkün olduğunca filtrelendi.
Sonuç olarak 5 üçlü işaret + hedef oluştu. Ancak daha önce de gösterdiğim gibi, ticaret için iyi bir sinyal veren bir hedef için %93'lük bir tahmin doğruluğu açıkça yeterli değildir. Bu arada, bulunan üçlüye dayalı veri kümeleri ile farklı konfigürasyonlarda, rastgele bir ormanda tam bağlı sinir ağlarını eğitmeye çalıştım ve test örneğinde ve aynı test ticaretinde + - aynı eğitim doğruluğunu elde ettim.
Bir örnekte farklı hedefleri eğitmenin doğru olduğundan emin misiniz? Sonuçta, sinyaller karşılaştırılabilir olmalıdır, örneğin, bir trendin tersine çevrilmesi ve bir trende bir daireden bir giriş, farklı bir dizi öngörücü gösterge önerir.
Katbust hakkında sorular var:
- sadece iki numune kullanın, sınavı hemen kullanmayın?
- modelde kaç ağaç var?
Test seti durdurma eğitimi kullanıyor musunuz?
- Öğrenme hızı nedir?
- giriş yönünden sınıf 1 sorumlu mu, yoksa yönü önceden ayarlanmış bir sinyal mi?
İyi fikir, teşekkürler, bitirmeye çalışacağım.
Lütfen :) Olasılık dağılımının kazancına ve doğruluğuna da bakmakta fayda var.
Bir dakika nasıl çalışabileceğinizi hayal bile edemiyorum... Bir de gürültü-burum var. Gürültüyü yumuşatmak için ortalama alma aralığını artırmak, eski zaman dilimine yakın bir resim verir.
Bir ipucu verebilir misiniz, dakika zaman dilimlerinde alım satım yapmanın amacının ne olduğunu açıklayabilir misiniz? Belki bir şeyi yanlış anlıyorum?
Si ticareti yapıyorum - her şey oldukça teknik olarak oraya gidiyor, ayrıca öğrenme için daha fazla sinyal var.
Aslında, birçok zaman diliminden, tahminlerde birçok yatay seviyeden bilgi kullanıyorum ve dakikalar, bence fiyatı etkileyen bir olaya hızlı bir şekilde yanıt vermeme izin veriyor.
Bu arada, gradyan artırma bir nedenden dolayı kararsız. Büyük olasılıkla, güçlendirme yoluyla ideali elde etme girişimleri nedeniyle yeniden eğitildi.
Bu konuyla ilgili şimdiye kadar bir örnekle bir deney yaptım, ancak sonuç şu ki, öğrenme oranını artırmanın sonuç üzerinde olumlu bir etkisi var, çünkü daha fazla genelleme olduğu için, bu doğru cevapların olmadığı durumda. tüm sorulara ve örnek temsili olmadığında, her örnek için tarihe uydurmaktan daha verimli olduğu ortaya çıkıyor.
Aslında, tahminlerde birçok zaman diliminden, birçok yatay seviyeden bilgi kullanıyorum,
Yatay seviyeleri nasıl kullanıyorsunuz? Güncel fiyattan en yakın yüz metrekareye olan uzaklık, 500, 1000?
Yatay seviyeleri nasıl kullanıyorsunuz? Fiyattan en yakın yüz metrekareye uzaklık, 500, 1000?
Puan kullanmamaya çalışıyorum - yüzde kullanıyorum. Gün için bir ızgara var (ATR diyelim), buna tahmin edicileri ve mevcut çubuğun açılış fiyatını giriyorum, bu yüzden fiyatın seviyeye göre nerede olduğunu biliyorum, hemzemin geçit olaylarını işaretlemek isteniyor, ne kadar süreyle önceydi...
Evet, hepsi girişte neredeyse rastgele bizimle yeniden eğitim alıyorlar.
kimse kovaryans ve korelasyonu iptal etmedi ... (rastgele görünüyor)
Uygulamada kaç tane temel bileşenin izleneceğini bilemeyebiliriz , bazı temel kurallar geçerlidir.
çünkü sadece
Tahmine Dayalı Modelleme Nedir: Tahmine dayalı modelleme, bazı tahmin edicilere dayalı olarak sonuçları tahmin etmemizi sağlayan olasılıksal bir süreçtir . Bu öngörücüler temel olarak nihai sonucu, yani modelin sonucunu belirlerken devreye giren işlevlerdir.
ve şimdiden, hangi öngörücüleri ve etiketleri seçtiğimiz ve hangi algoritmanın kişisel zevk meselesi olduğu ... - sistemi başlangıçta son Boğa / Ayı / Bekletmeden daha geniş düşünürsek ...
bu nedenle modelleme olanaklarının bir açıklaması
Maksim Dmitrievski
her zaman altın olarak ağırlığına değer! -
1. İlk olarak, arama alanı belirlenir: ampirik olarak veya varsayımlara dayalı olarak istatistikler yapılır. testler. Daha sonra MO algoritması seçilir,
2. seçenek -
2. Herhangi bir sınıflandırıcı aracılığıyla bir strateji arayın, iç yapısının analizi (özellik önemi, şekil değerleri ve çeşitli metrikler).
- sadece "umutla" ... " bazı polinomlarla " ... + faydalı veri dönüşümlerini seçin (MO'dan bağımsız olarak) - gerçekten, Sanat! .. herhangi bir veriyi analiz ederken (bazıları " gibi) aynı olamazlar - en azından, doğrusal ve ikinci dereceden programlama ile fonksiyonlar farklıdır ve sonuçlar farklıdır ve bunların Yorumlanması!